Conversación con Sun Maosong de la Universidad de Tsinghua: La tercera generación de inteligencia artificial debe abordar la cuestión de la "interpretabilidad"
2065438+El 1 de julio de 2009, el octavo centro de investigación del Instituto de Inteligencia Artificial de la Universidad de Tsinghua: Centro de Investigación de Procesamiento del Lenguaje Natural y Computación Social y Humanitaria (en adelante, el centro) celebró una inauguración. Ceremonia en el Edificio FIT de la sede del colegio. El director del centro es el profesor Sun Maosong, vicepresidente ejecutivo del Instituto de Inteligencia Artificial de la Universidad de Tsinghua y científico jefe del Programa Nacional Clave de Investigación y Desarrollo Básico (Programa 973).
El 3 de julio, nuestro reportero (www.thepaper.cn) entró en el campus de Tsinghua y conversó con el profesor Sun Maosong sobre los antecedentes y la misión del establecimiento de este centro extraordinariamente largo, así como el desarrollo. de la inteligencia artificial Situación actual, dilemas y soluciones.
Poeta de IA, juez asistente de inteligencia artificial, futuro ganador del Premio Nobel de Economía
El lenguaje es un símbolo importante de la sabiduría humana, y su estatus y papel en la civilización humana es incuestionable. El procesamiento del lenguaje natural, en términos sencillos, significa "dejar que las computadoras aprendan el lenguaje humano". El centro recientemente establecido en la Universidad de Tsinghua tiene como objetivo construir una base de conocimiento más poderosa para las máquinas fortaleciendo la investigación básica sobre inteligencia artificial y su intersección con las humanidades y las ciencias sociales para mejorar las capacidades de la inteligencia artificial en el aprendizaje y procesamiento de idiomas.
Sun Maosong cree que existen dos puentes principales entre la inteligencia artificial y las ciencias sociales y las humanidades. Un tipo son los datos en un sentido estricto, como los datos de los mercados financieros, que pueden predecir el comportamiento del mercado basándose en datos. El otro tipo es el texto formado por el idioma, como noticias, mensajes y varios "mensajes de texto" en los que los usuarios reflexionan; sus opiniones y emociones en las redes sociales, etc.
Basado en el puente entre el lenguaje humano y el texto, a partir de finales de 2015, guió a un grupo de investigación formado por dos estudiantes universitarios para utilizar métodos de redes neuronales profundas para permitir que las máquinas "lean" y " " Entiende" todos los poemas antiguos. Sobre esta base, lanzó "Nine Songs", una IA que puede escribir poesía, permitiendo que la inteligencia artificial "cruce fronteras" en el campo de la creación literaria. Gracias a la atención y participación del público, "Nine Songs" ha producido casi 4 millones de poemas hasta el momento. "El número total de poemas que se han transmitido desde la antigüedad hasta el presente se estima en menos de 4 millones. Si lo piensas así, el efecto no es malo. Actualmente, el grupo está estudiando la producción de". poesía moderna para satisfacer las cada vez más diversas "necesidades poéticas" del público.
Las humanidades sociales es un concepto muy amplio. Además de la literatura, este año el Instituto de Inteligencia Artificial está cooperando con la Facultad de Derecho de la Universidad de Tsinghua para agregar más elementos informáticos y de inteligencia artificial a la ley original. Las facultades de derecho son cada vez más conscientes de que el “derecho computacional” es una tendencia de desarrollo en la investigación jurídica futura. Sun Maosong también mencionó que la digitalización y divulgación de archivos liderada por el Tribunal Popular Supremo en los últimos años es una base importante para el desarrollo del derecho computacional.
Cuando un periodista de este periódico (www.thepaper.cn) preguntó si habría “jueces de inteligencia artificial” en el futuro, Sun Maosong dijo: “Debería haber “jueces asistentes de inteligencia artificial”. las capacidades de la máquina son En esencia, definitivamente es mejor que un buen juez, pero la máquina tiene sus ventajas. Por ejemplo, puede leer rápidamente una gran cantidad de documentos. Las personas a veces hacen juicios unilaterales y sus emociones fluctúan. , y sus niveles de juicio son desiguales, pero las máquinas no. ”
Sun Maosong señaló que el método de red neuronal profunda de inteligencia artificial (también llamado método de aprendizaje profundo, ver más abajo) basado en big data puede traer consigo. sobre cambios en algunos paradigmas de investigación en el campo social y de las humanidades. Aunque el Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial de Tsinghua acaba de comenzar una investigación sobre la previsión del tipo de cambio, cree que se espera que la profunda integración de la inteligencia artificial con las finanzas y la economía produzca resultados extremadamente poderosos. Una vez que los métodos de aprendizaje profundo se apliquen de manera creativa y sistemática a este campo, incluso podría "ganar un Premio Nobel de Economía a nivel internacional".
En vista de la alta complejidad del sistema financiero y económico, Sun Maosong cree que cuando se cubra diversa información relevante y existan excelentes medios para procesar esta información de manera efectiva, la previsibilidad de este complejo sistema será significativa. aumentar. Dio un ejemplo: "El reino de las hormigas tiene su propio conjunto de reglas operativas, pero estas reglas a veces se vuelven muy frágiles porque de repente alguien puede venir y patear, causando un desastre en el reino. Es solo que Desde la perspectiva del mundo de las hormigas , estas emergencias son impredecibles.
Sin embargo, si incluimos el factor humano y comprendemos cuidadosamente la naturaleza de esta persona, por ejemplo, si es una persona cariñosa o budista, la previsibilidad de su comportamiento mejorará enormemente y la imprevisibilidad del Reino de las Hormigas mejorará enormemente. La previsibilidad se reducirá considerablemente. ”
En opinión de Sun Maosong, el paradigma de investigación de las finanzas o la economía clásicas se basa principalmente en el pensamiento racional de las personas y en la resolución de ecuaciones (ya sean lineales o no lineales). Sin embargo, los sistemas financieros y económicos complejos y enormes están llenos de problemas. Sin incertidumbre, muchos fenómenos son difíciles de describir explícitamente con ecuaciones. Sin embargo, los métodos de aprendizaje profundo son altamente no lineales y, en teoría, pueden simular cualquier ecuación compleja. Esto hace posible crear un nuevo paradigma de investigación en finanzas o economía. p>
Convertir la “caja negra” en una “caja gris”
“El "padrino" de la inteligencia artificial contemporánea y ganador del Premio Turing 2018, Yoshua Bengio, cree que se están produciendo grandes cambios en el campo de la inteligencia artificial. En los últimos años se debe al surgimiento del "aprendizaje profundo". En un artículo firmado titulado "Aprendizaje profundo: el renacimiento de la inteligencia artificial", dijo: “En los últimos años, el aprendizaje profundo se ha convertido en la fuerza más importante que promueve el desarrollo de la inteligencia artificial. inteligencia y las principales empresas de tecnología de la información han invertido miles de millones de dólares en esta área. ”
Bengio dijo en una entrevista exclusiva con el periódico (www.thepaper.cn) que el sistema de procesamiento del lenguaje natural existente ha dominado una gran cantidad de vocabulario y habilidades de conversión de lenguaje, pero no comprende el significado. de frases. Lo que realmente significa. Las máquinas "cometerán algunos errores muy estúpidos que ni siquiera un niño de dos años puede comprender". Para lograr una tecnología de aprendizaje automático similar a la inteligencia artificial, es de gran importancia para la nueva era.
A pesar de su importancia, los sistemas de redes neuronales profundas actuales tienen una deficiencia importante: dada una entrada, las razones profundas del sistema. El resultado correspondiente es opaco para los humanos, es básicamente una "caja negra". Esto reducirá en gran medida la robustez del sistema y reducirá el alcance de la aplicación del sistema. "De todos modos, Lo traduje así, para que puedas usarlo". ”
Además, el aprendizaje profundo es mejor para lidiar con la correlación: al ingresar la palabra “canto del gallo” se asociará automáticamente la oración “el sol ha salido”. Esto refleja una correlación, pero obviamente lo primero no lo es. La razón de esto último es que actualmente el aprendizaje profundo básicamente no tiene capacidad de razonamiento causal. Sun Maosong dijo que el aprendizaje profundo solo "siente" que dos cosas están relacionadas estadísticamente y no sabe si existe una relación lógica entre ellas. Sun Maosong explicó además que la investigación sobre el procesamiento del lenguaje natural también enfrenta el mismo problema. De hecho, la "interpretabilidad" es un dilema al que se enfrenta todo el campo de la inteligencia artificial, y también es la vanguardia de la investigación académica internacional. " Al menos se ha convertido en una "caja gris". Sun Maosong cree que la construcción de una base de conocimientos puede ser una solución en el procesamiento del lenguaje natural. Tomando como ejemplo la escritura de poesía antigua: "Baqiao", seguida de "Liu Qiao". "Filosofía ". El aprendizaje profundo debería poder capturar esta asociación de conocimiento de la base de datos de poesía, pero es difícil decir si se pueden aprender muchas otras asociaciones de conocimiento. Sin embargo, si enumeramos conscientemente de antemano todo lo relacionado con Baqiao, como "Bashui, Yizhan, Éxtasis, Corazón roto, Chang'an, Ocho escenas de Guanzhong, Li Bai, Li Shangyin, Meng Haoran, etc." ", y establece un gráfico de conocimiento, entonces la máquina puede componer conscientemente poemas basados en este gráfico de conocimiento, que es más específico y específico.
Según el académico Zhang Yue, director del Instituto de Inteligencia Artificial, artificial Inteligencia La inteligencia ha experimentado el racionalismo y el empirismo en su historia de desarrollo. La tercera generación de inteligencia artificial debería ser una combinación perfecta de los dos. Resolver el problema de la explicabilidad es una de sus tareas de investigación centrales. Naturalmente interpretable, la base de conocimiento es interpretable. /p>
“Si bien se consideran cursos generales y profesionales, la atención debe centrarse en los cursos generales en lugar de los cursos profesionales. ”
Con la llegada de la cuarta revolución industrial marcada por la inteligencia artificial y los big data, muchas universidades nacionales han comenzado a implementar la educación en inteligencia artificial.
2065438+En mayo de 2007, la Universidad de la Academia de Ciencias de China estableció la Escuela de Tecnología de Inteligencia Artificial, convirtiéndose en la primera universidad nueva en el campo de la tecnología de inteligencia artificial en China en llevar a cabo enseñanza e investigación integrales en 2018, Universidad Jiao Tong de Shanghai; y la Universidad de Nanjing estableció sucesivamente la Escuela de Inteligencia Artificial y la Escuela de Inteligencia Artificial de la Universidad de Nanjing también reclutó al primer grupo de estudiantes universitarios con especialización en inteligencia artificial.
Como principal institución de educación superior de China, la Universidad de Tsinghua siempre ha otorgado gran importancia al cultivo de los mejores talentos. La clase experimental de informática fundada en 2005 (llamada "Clase Yao" porque su fundador Yao Qizhi es el único chino ganador del Premio Turing) es la cuna del cultivo de los mejores talentos informáticos en China e incluso en el mundo. La educación superior de primer nivel tiene la responsabilidad de ayudar a la informática y la inteligencia artificial a alcanzar nuevas alturas apasionantes y debería poder generar un impacto disruptivo en esta era.
Entonces, ¿es necesario crear una carrera de pregrado en inteligencia artificial? ¿Debería la inteligencia artificial convertirse en un departamento independiente a nivel universitario?
"Lo más importante en Tsinghua es la estabilidad. Si no hay necesidades especiales, no cambiará. Si cambia, se volverá caótico. Los dos grupos pueden competir desordenadamente. Estabilidad general, activa". La exploración es la política de la Universidad de Tsinghua para la educación universitaria en inteligencia artificial.
Este año, la Universidad de Tsinghua ha establecido una nueva “clase inteligente” además de la “Clase Yao”, llamada “Clase de Inteligencia Artificial de la Academia Tsinghua”. Bajo la premisa de que la estructura de la educación informática permanece básicamente sin cambios, esta clase experimental a pequeña escala llevará a cabo una exploración en profundidad del cultivo de talentos de inteligencia artificial, especialmente los mejores talentos. La labor del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial se posiciona principalmente a nivel de posgrado, especialmente en la formación de estudiantes de doctorado.
Antes de este centro, la Universidad de Tsinghua ha establecido sucesivamente 7 instituciones de investigación, incluido el Centro de Investigación de Teoría Básica del Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial y el Centro de Investigación de Robots Inteligentes.
Sun Maosong dijo que las fortalezas centrales de estos ocho centros corresponden principalmente a la "intención original" de la investigación de la inteligencia artificial, es decir, el estudio de la percepción y la cognición humanas. Los canales de percepción más importantes son la visión y el oído, por lo que se han establecido los centros de inteligencia visual y de inteligencia auditiva. La cognición refleja el lenguaje humano, el razonamiento, la lógica y las habilidades de aprendizaje, por lo que se tienen el centro de teoría básica, el centro de inteligencia del conocimiento y el procesamiento del lenguaje natural; ha sido establecido. Una mayor exploración está relacionada con la investigación sobre la interacción inteligente entre humanos y computadoras, la interacción inteligente de información multimodal e incluso los robots. Estos centros están estrechamente relacionados y cooperan entre sí.
El Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial de Tsinghua, que acaba de cumplir un año, básicamente ha logrado el objetivo de "integrar fuerzas y hacer arreglos generales". Sun Maosong dijo que en el futuro, los dos centros utilizarán "big data de redes sociales" y "chip de inteligencia artificial" como palabras clave, respectivamente.