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模型|2022前展望大模型的未来，周志华、唐杰、杨红霞这些大咖怎么看？( 三 )


回顾人工智能的发展 ， 1968 年图灵奖获得者 Edward Feigenbaum 研发出世界首个专家系统 DENDRAL；1999 年互联网发明人、图灵奖获得者 Tim Berners-Lee 爵士提出语义网的概念；图灵奖获得者 Yoshua Bengio 在 2019 年 NeurIPS 大会的主题报告中指出 ， 深度学习应该从感知为主向基于认知的逻辑推理和知识表达方向发展 ， 这个思想和清华大学张钹院士提出的第三代人工智能思路不谋而合 。 同期 ， 美国国防部高级研究计划局（DARPA）发布 AI NEXT 计划 ， 核心思路是推进数据计算与知识推理融合的计算 ， 还委托了伯克利等机构 ， 开展 SYMBOLIC - NEURAL NEWORK（符号加神经网络计算）研究 ， 其目的就是要加快推进这一进程 。
总的来说 ， 研究数据与知识融合的双轮驱动 AI 时代已经到来 ， 核心是利用知识、数据、算法和算力 4 个要素 ， 不仅是使用数据驱动的方法来建构模型 ， 还需要将用户行为、常识知识以及认知联系起来 ， 主动 “学习” 与创造 。
智源研究院研发的 “悟道” 大模型是我国具有代表性的超大规模预训练模型 ， 探索了大模型研发的另外一条路径 ， 旨在打造数据与知识双轮驱动的认知智能 ， 建立超越图灵测试的通用机器认知能力 ， 让机器像人一样“思考” 。
在大模型研发过程中 ， 我们初步定义了大模型需要具备的 9 种机器认知能力（T9 准则）：
1. 适应与学习能力：机器具有一定的模仿能力 ， 能够通过模仿和反馈学习人的语言和行为；
2. 定义与情境化能力：机器能够根据感知上下文场景做出反应（语言和行为反馈） ， 并保证反应的一致性；
3. 自我系统的准入能力：机器具有一个稳定的人设（如：稳定的心理大五人格） ， 在生成对待事物的观点时 ， 不会随意改变自己的观点和情感倾向；
4. 优先级与访问控制能力：机器具有能发现自我观点的矛盾和纠结 ， 但最终能做出一个选择 ， 并在后续行为中保持一致；
5. 召集与控制能力：机器能主动搜索与自身人设一致或者符合自身利益的内容（新闻） ， 并对其进行正面评论；反之也能搜索与自身人设相违背的内容 ， 并对其进行反驳；
6. 决策与执行能力：机器能主动搜索内容信息、统计其他机器与人的观点与倾向 ， 根据自身人设做出对自己有利的决策并执行；
7. 错误探测与编辑能力：机器能自动对无法判断的事物进行假设 ， 并进行追踪 ， 如果发现假设错误或者假设不完备 ， 能自动进行编辑修正；
8. 反思与自我监控能力：机器具有自动校验能力 ， 如果发现执行的操作不正确 ， 具有自我监控和修正的能力；
9. 条理与灵活性之间的能力：机器能够自动规划和保证执行操作之间的条理性；同时如果发现条理不正确的时候 ， 具有一定灵活性 ， 可以修正自己的行为 。

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