“神经+符号”:从知识图谱角度看认知推理的发展

“神经+符号”:从知识图谱角度看认知推理的发展
在过去十年的人工智能浪潮中,以深度学习为代表的人工智能技术已基本实现了视觉、听觉等感知智能,但依然无法很好地做到思考、推理等认知智能。因此,具有推理、可解释性等能力的认知智能研究毫无疑问将越来越受到重视,成为未来人工智能领域重要的发展方向之一。
研究人员的嗅觉无疑是最敏锐的。例如,ACM图灵奖获得者约书亚本吉奥(Yoshua Bengio)在NeuIPS 2019的特邀报告中明确n k X K提到,深度学习需要从系统1(SysteH Z z N ` x /m 1)到系统2(System 2)转化。注:这里所说的System` y x ] 1和System 2是指认知科学中% @ ) * T的双通道理论,其中System 1表示直觉的、快S K o速的、无意识的、非语言的、习惯p _ l k Q U x I的认知系统,这也是目前深度K ! 1 } _ h学习技术擅长的事情;System 2则表示慢的、有逻辑的i T M V k : K N、有序的、有意识的、` z z T p : n B可用语言表达以及可推理的系统,这是未来深度学习需要着; ; ! y ~ 3重考虑的研究方向。
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神经系统和符号系统的特点
从更宏观的角度来看人工智能,q 9 X E J S F /System 1对应的是神经(Neural)学派, Sy# 3 C } X E j Jstem 2则对应符号(Symbolic)学派,Bengio所提的SysM 1 X r Dtem 2关于深度学习的想法与“神经+符号”的人工智能目标基本一致。沿着F S p - X r y L z这一点追溯,我们可以发现a [ x另一位ACM图灵奖得主马文明斯基(Marvin Minsky)早于1986年在《心智社会》(ThG j s h { ] H ^e Society of Mind)一书中就清楚地阐述了人工智能和认知心理学(即System 1和System 2)之间的关系,并深入分析了人工智能中的神经I X h # $系统和符号系Z 9 2 ^ I V Y e k统各自的特点和结合的可能,如图H . : , t o R1所示。从宏观再到具体,以数据的对象、存储以及应用来说,无论是神经系统还是符号系统,数据建模的目的都是求解给定O w b n b m输入问题的答案,如图2所示。但不同之处在于,神经系统擅长处理非结构化的数据(如文本等)。目前的主流模型以端到端为主,常见的应用场景有机器翻译y ; ` o p Q 6、语音识别、简单问题智能问答(如,姚明的身高是多少?)等;而符号系统主要以结构化的数据库为主,且通常支持结构化的查询、推理引擎等,能够实现复杂问题的求解(如,美国是农业出口大国,为什么还要进口咖啡?)。值得一提的是,ACM图灵奖获得者莱斯利B M r P _ q n - Z瓦利安特(Leslie Vali. { o M H B / Yant)曾精辟地指出:神经系统侧重对数据特征Z 1 @ )的学习过程,而符号系统包含的一定是一个搜索过程,后续大量面向符号3 g ) t系统的研究本质上致力于各种高效的搜索 0 s r / o E v q算法。神经系统和符号系统各自的特点还可以通过两个计算机视觉领域应用中的例子来p : # , M ^ O体会:图3(a)的例子表示经典的手写体识别,对于给定可观察的手写数字和比较符样本集合,在经W @ T E k过训练后,大量神经系统的模型可以很好地识别各类手写体(即视觉层次的泛化认知能力),但却很难实现符号知识的认知泛化(即对于未出现在训练样本中的比较符样例,难以进行求解判断)。同样,在图3(b)的视觉问答例子中,神经系统可以轻松应对简单的视k V v n h c Y Y觉问答场景(如,图中有几只长颈鹿?),但是如果需要回答8 9 : y / j x更复杂的问题(如,图中动物和斑马有哪些共同属性?),则必须借助外部的符号知识(如知识图谱)进行认知推理,才能完成求解过程。综上所述,“神经+R ; g符号”系统无疑是人工智能的理想模型。我们可以总结出一7 6 v ! u个完美的“神经+符号”系统的特点和优势z 3 { B } i |:1.可以轻松处理目前主流机器学习擅长的问题;2. 对于数据噪音有较强的鲁棒性;3. 系统f s W v U ! U [ %的求解过程和结果容易被人理解、解释和评价;4. 可以很好地对各类符号进行操作;5. 可以无缝地利用各种背景知识。y L l O J z .然而,实现“神经+符号”的有机结合并不容易。多年来,各个领域的人工智能研究者对此进行了大D & 1 ! n C量研究。知识图谱作为近年来热门的人工智能研究方向,从早期的知识库、专家系统,到谷: B y歌公司在2012年正式提出知识图谱,其发展历程也可以看作神经系统和符号系统各自的发展p g r U e P Q缩影,其中包括“神经+符号”结合的多次尝试,如图4所示。
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“神经+i ` E ) % n v r符号”的结r m M
笔者从知识图谱领域的研究视角对目前的工作梳理总结后发现x f T 5 /,“神经+符号”的s E a ) 2 I结合工作主要可以分为两类:神经助力符号(neural for symbolic)这类方法的特点在于将神o r 3 ] b x经网络的方法应用在传统符号系统的问题求解h ; l Y {,通常主要用来解决浅层次的推理问题。例如V + # J采用知识图谱表示学习(knowledgeS s Y @ 7 ; N 5 { graph embedding)[1]、图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)[2]等技术进行知识图谱的补全,其特点是用统计推理代替逻辑演绎;还有采用循环神经网络(Recurrent Neur2 b + =al Network,RNN)、图卷k & o积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)等技术进行多跳智能问答[3] 3 4,也是类似的工作n ~ 7 B -,如图5所示。此外,Swift Logic[3]、神经理论证明机[4]、逻辑张量网络[5]等工作0 z G也属于“w E 1 m I 5 J X 7神经”助力“符号”的尝试,其主要思想是改进神经网络的方法,将其应用到知识图谱领域的深层推理场景,进而提升效果。符号神经(symbolic for neural)这类方法的特点在于将符号的方法应用在神经网络的训练过程中。例如,使用逻辑规则在深度神经网络中进行数据的编审(da_ j W + x wta curation)[6];将知识图谱应用在远程监督、少样本、零样本

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5 H H k j认知智能是计算机科学的一个分支科学,是智能科I N D [ tj 3 r发展的高级阶段h d ?,它以人类认知体系为% P J基础,以模仿人类核心能力m { ( d . #为目标,以信息的理解U a c % A、存储、应用为研究方向,以感知信息的深度理解和自然语言信息的深度理解为突破口,以跨学科理& G O ! 9 u W O论体系为指导,从而形成的新一代理论、技术及应用系统的技术科学。 认知智能的核心研究范畴包括:1.宇宙、信息、大脑三] C B . ~ 5 j I者关系;2.人类大脑结 R 6 o I ! o 8 _构、功能、机制;3.哲学体系、文科体系、理科体系;4.认知融通、智慧融通、双脑({ s # u f G S人脑和电脑)融通等核心体系。 认知智能四步走:1.认知宇宙世L 3 c o x S i界。支撑理论体系有三体(宇宙、信息、大脑)论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理论体系;2.清楚人脑结构、功能、机制。支撑学科有脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学q O c ` ; Y [、化Z d ; b学等学科。3.清楚信息内涵规律规则。支撑学科有符号学、语言学、认知语言学、形式语言学等学p X ]科。4.系统落地能r + x ] h f c力。支u / b % k b { ^撑学科有计算机科学、数学等学科。
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开始接入
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参数 类型 默认值 描述
userid String 无 平台注册账z 3 + d 0 S
appid String 无 平台创建的应用id
key String 无 平台应用生成的秘钥
msg String "" 用户端消息内容
ip SN M & E 3 !tring "" 客户端ip要求唯一性,无ip等可以用QQ账号,微信账号,手机MAC地址等代替。

接口连接示例:http://wwwI A H X . _.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R6t G b b ] w6H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552

注意事项:参数名称都要小写,五个参数不能遗漏,参数名y T y R t ~ q S K称都要写对,且各个参数的e v I I ^值不能为空字z S . , L B O符串。否则无法请求成功。userid,appid,key三个参数要到平台注册登录创建应用之后,然后查看应用详情就可以看到。userid就是平台注册账号。
示例代r s 0码JAVA:

import javl a 4 b L v ca.io.ByteArrayOutputStream;
impoU b a 8 9rt java.io.IOExcepp y h y G 1tion;
importG ~ O Z ^ | jal @ a L d c dva.io.InputStream;
import java.net.Httpw D P l 2 ~ vURLConnection;
im= C K V ` }port java.net.URL;

public class apitest {

/*
Get请求,获得返回数据
@pN , { y H Yaram urlStr
@return
/
private static String opUrl(S# J E T g L b ?tring urlStr)
{
URL url = null;
HttpURLConnection conn = null;
InputStream is = null;
ByteArrayOuW B W m ; 5tput) ] i % % B _Stream baos = null;
try
{
url = new URL(urlStr);
conn = (HttpURLCo) & . f ! g 0nnection) url.openConnection();
conn.setReadTimeout(5
10000);
conn.setConnectTim% 5 &eout(5 * 10000);
conn.setRequestMethod("POST");
if (conn.get? = J = R hResponseCode() == 200)
{
is = conn.getInputStream();
baos = new Byte0 } 5 i - %ArrayOutput] P 8 ^ 6Stream();
int len = -1;
byte[] buf = new byte[128];

while ((len = is.read(buf)) != -1)
{
baos.write(buf, 0, len); n q k ! * V
}
baos.flush();
St$ Z 9 s Wring result = ba6 T Yos.toString();
return result;
} else
{
throw new Exception("服务器连接错误!");
}

} catch (Exception e)
{
e.printSX I DtackTrace();
} finally
{
tz o X l -ry
{
if (is != null)
is.close();
} c{ c y F fatch (IOException e)
{
e.printStackTrace();
}

try
{
if (baos != null)
baos.close();
} catch (IOException e)
{N ] b *
e.print_ M i a BStackTrace();
}
conn.disconnect();
}
return "";
}

public static void main(String args []){
//msg参数, N 2 C T & a就是传输过去的对话内容。
System.out.prini | R H { W P / Ttln(opUrl("http://www.weilaitp ; J 9 s 4 . I nec.com/cig8 A | /irlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566Zk E * ( C G / d )I39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&G K B S 4 x tmsg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552"));

}
}