“记忆、知识、语言”——将是下一个人工智能的巅峰

“记忆、知识、语言”——将是下一个人工智能的巅峰

缠禅可禅2018-06-28 22:02:35

人工智能智能是什么

人工智能就是人类利用计算机技术和数学知识等模仿人类智慧大脑的一个统称吧。不得不说里面应用到很多的计算机技术,包括:机器学习、深度学习、语言处理、视觉处理等。但是从目前来看人工之能还没有突破的是什么?还可以做哪些东西?这一直是人类困恼的事情。总结人类和动物的差距就应该是“记忆、知识、语言”吧。

人类脑的记忆

记忆和智慧

如果人的注意力关注这些内容,就会将它们转移到短期记忆,在短期记忆停留 30 秒左右。如果人有意将这些内容记住,就会将它们转移到长期记忆,半永久地留存在长期记忆里。人们需要这些内容的时候,就从长期记忆中进行检索,并将它们转移到短期记忆,进行处理。

长期记忆的内容既有信息,也有知识。简单地说,信息表示的是世界的事实,知识表示的是人们对世界的理解,两者之间并不一定有明确的界线。人在长期记忆里存储信息和知识时,新的内容和已有的内容联系到一起,规模不断增大,这就是长期记忆的特点。大脑中,负责向长期记忆读写的是边缘系统中的海马体 (hippocampus)。克莱夫· 韦尔林患失忆症,是因为海马体受到了损伤。长期记忆实际上存在于大脑皮层 (cerebral cortex)。在大脑皮层,记忆意味着改变脑细胞之间的链接,构建新的链路,形成新的网络模式。

具有长期记忆将使人工智能系统演进到一个更高的阶段。这应该是人工智能今后发展的方向。

智能问答系统

问答机器人

未来人工智能技术不断发展,预计将会出现智能性的问答系统,系统包括语言处理模块、短期记忆、长期记忆、中央处理模块。有大量的结构化的、非结构化的信息和知识作为输入,也有大量的问答语对作为训练数据。系统能够自动获取信息与知识,掌握语言理解与生成能力,将信息和知识处理存储到长期记忆,理解用户用自然语言提的问题,利用记忆的信息与知识给出正确的答案。

问答机器人框架

深度学习

深度学习是什么?深度学习就是多隐含层、多节点的神经网络。深度学习用实数向量来表示语言,包括单词、句子、文章,向量表示又称为神经表示。神经表示的优点在于其稳健性,可以更好地应对语言的多义性和多样性,以及语言数据中的噪音。另一方面,传统的符号表示 的优点在于其可读性和可操作性。语言是基于符号的,计算机擅长的是符号处理,用符号表示语言处理的结果是自然的选择。神经符号处理旨在同时使用神经表示与符号表示来描述语言的语义,发挥两者的优势,更好地进行自然语言处理。

人工神经网络

未来前景

可以预见,未来会有这样的智能信息和知识管理系统出现,它能够自动获取信息和知识,如对之进行有效的管理,能准确地回答各种问题,成为每一个人的智能助手。人工智能技术,特别是神经符号处理技术,有望帮助我们实现这样的梦想。期盼这一天的到来!

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