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　　(Deborah)轻轻地推开房门，探头往里看。克莱夫(Clive)觉察进来的是妻子，脸上暴露无尽的喜悦。他直奔门前，高喊“太好了”，并张开双臂紧紧地抱住黛博拉。克莱夫一边和黛博拉亲吻，一边说“你来了，真让我惊诧”。接着两人又发轫拥抱，相同分离已久。坐下来后，黛博拉用温文的目光看着克莱夫说“实在我本日早上也来过”，克莱夫摇摇头批评道“不或者，这是我本日第一次睹到你。”云云的场景每天都正在黛博拉和克莱夫之间反复上演。

　　克莱夫·韦尔林(Clive Wearing)是英邦的一位音乐家¹ 。他四十众岁的岁月忽地患上了病毒性脑炎，这是一种作古率很高的疾病。侥幸的是他活了下来，不幸的是疾病给他留下了失忆症(amnesia)。过去发作的许众事变已不行记起，但他还领悟妻子，却不领悟女儿。更告急的是他对现在发作的事变不行追念到脑子里，几分钟后就会所有健忘。他的行径没有任何题目，措辞和头脑类似也寻常，能够饮食、行走、语言、写字，以至弹琴、唱歌，看上去和寻常人一律。但他即是恒久追念(long term memory)出了题目。他感想到的天下和大众是一律的，但转过头去，刚发作的完全就会从脑海中隐没，他所具有的只是“倏得到倏得的认识”，没有过去能够联络，也没有改日能够预测。

　　克莱夫·韦尔林用本身不幸的资历为咱们揭示了恒久追念对咱们的智能，以至咱们的人生的紧急意旨。

　　人脑的追念模子如图1所示，由中心处分器、寄存器、短期追念和恒久追念构成。视觉、听觉等传感器从外界取得输入，存放到寄存器中，正在寄存器停息1~5秒。假若人的戒备力闭怀这些实质，就会将它们挪动到短期追念，正在短期追念停息30秒旁边。假若人存心将这些实质记住，就会将它们挪动到恒久追念，半好久地留存正在恒久追念里。人们须要这些实质的岁月，就从恒久追念中举行检索，并将它们挪动到短期追念，举行处分[1]。

　　恒久追念的实质既有音讯，也有学问。简陋地说，音讯显示的是天下的究竟，学问显示的是人们对天下的领会，两者之间并不必然有清楚的界线。人正在恒久追念里存储音讯和学问时，新的实质和已有的实质联络到沿途，范畴不竭增大，这即是恒久追念的特色。

　　大脑中，承担向恒久追念读写的是边沿编制中的海马体(hippocampus)。克莱夫·韦尔林患失忆症，是由于海马体受到了毁伤。恒久追念现实上存正在于大脑皮层(cerebral cortex)。正在大脑皮层，追念意味着更改脑细胞之间的链接，构修新的链道，酿成新的汇集形式。

　　咱们能够以为，现正在的人工智能编制是没有恒久追念的。无论是阿尔法狗，依旧自愿驾驶汽车，都是反复应用曾经进修好的模子或者曾经被人工界说好的模子，不具备不竭获取音讯和学问，并把新的音讯与学问插手到编制中的机制。假设人工智能编制也存心识的话，那么其所感想到的天下和克莱夫·韦尔林是一律的，那即是，惟有倏得到倏得的认识。

　　那么，认识是什么？这是当今科学的最大疑团之一，众口纷纭，莫衷一是。日裔美邦物理学家加莱道雄 (Michio Kaku)给出了他的界说。假若一个编制与外部境况（蕴涵生物、非生物、空间、期间）互动经过中，其内部状况跟着境况的变动而变动，那么这个编制就具有“认识”[2]。遵照这个界说，温度计、花儿是存心识的编制，人工智能编制也是存心识的。拥存心识确当前的人工系智能编制贫乏的是恒久追念。

　　具有恒久追念将使人工智能编制演进到一个更高的阶段。这应当是人工智能往后生长的目标。

　　改日人工智能身手不竭生长，估计将会浮现智能性的问答编制，编制蕴涵措辞处分模块、短期追念、恒久追念、中心处分模块（如图2所示）。有多量的机闭化的、非机闭化的音讯和学问行动输入，也有多量的问答语对行动操练数据。编制可以自愿获取音讯与学问，职掌措辞领会与天生材干，将音讯和学问处分存储到恒久追念，领会用户用自然措辞提的题目，诈欺追念的音讯与学问给出准确的谜底。

　　正在某种意旨上，现正在曾经存正在这种编制的原型，比如，互联网探寻引擎就能够看作是其简化版。然则要真正构修人类的智能音讯助手，再有很众难闭要占领，有很众课题要管理。

　　学问问答的实质题目是：(1)语义领悟，即将输入的自然措辞的显示照射到内部的语义显示；(2)学问显示，即将输入的音讯学问转换为内部的语义显示。最大的挑衅来自措辞的众义性和众样性，以及学问的笼统性。

　　措辞具有众义性(ambiguity)，也即是说一个外达能够显示差异的意义。下面是措辞学家查尔斯·菲尔默(Charles Fillmore)给出的例子。英语单词climb，其根基语义是手脚使劲沿着一条轨迹向上挪动，显示“向上爬”的意义。于是假若用climb制句，大众平常会给出云云的句子“The boy climbed the tree”（男孩爬上了树）。然则climb一词的语义会向差异目标扩展，能够说“Prices are climbing day by day”（物价逐日飙升），这里climb就没有了手脚使劲挪动的意义。也能够说“He climbed out of a sleeping bag”（他从睡袋中爬出），这里climb就没有了向上挪动的意义。措辞的词汇都具有如下本质：有一个焦点的语义，对应极少外率说法，能够由极少特色显示。但个别特色能够缺失，酿成新的语义，形成新的说法。措辞中，除了词汇的众义性，再有句法的众义性。

　　同时措辞也具有众样性(variability)，也即是说众个外达能够显示统一个意义。譬喻，“地球和太阳的隔断”，“地球离太阳有众远？”，“太阳和地球相隔有众少公里？”等，都是同义外达。

　　人们的学问，出格是常识，具有笼统性(fuzziness)。下面是人工智能筹议的前驱者特里·维诺格拉特(Terry Winograd)给出的例子。英文中，bachelor是指未婚成年男性，即只身的意义。看似是一个清楚的观点，然则当咱们剖断实际中的整体情形时，就会觉察咱们对这个观点的领悟是笼统的，譬喻，未婚父亲是否是bachelor？假娶妻的男人是否是bachelor？过吐花花令郎生涯的高中生是否是bachelor？大众并没有相仿的偏睹。

　　近年，深度进修给自然措辞处分带来了宏大变动，使机械翻译、对话等职分的本能有了大幅度的擢升，成为界限的焦点身手。然则另一方面，深度进修用于自然措辞处分的部分也显示出来。面向改日，深度进修（神经处分）与古板符号处分的联络应当成为一个紧急生长目标，神经符号处分(neural symbolic processing)的新范式被越来越众的人所承受，其筹议也获得初阶发扬。

　　深度进修用实数向量来显示措辞，蕴涵单词、句子、作品，向量显示又称为神经显示(neural representation)。神经显示的益处正在于其稳妥性，能够更好地应对措辞的众义性和众样性，以及措辞数据中的噪音。另一方面，古板的符号显示(symbolic representation)的益处正在于其可读性和可操作性。措辞是基于符号的，筹划机擅长的是符号处分，用符号显示措辞处分的结果是自然的抉择。神经符号处分旨正在同时应用神经显示与符号显示来描摹措辞的语义，阐述两者的上风，更好地举行自然措辞处分。

　　基于神经符号处分的智能问答编制也是由措辞处分模块、短期追念、恒久追念、中心处分模块构成，如图3所示。措辞处分模块又由编码器息争码器构成。编码器将自然措辞题目转换为内部的语义显示，存放正在短期追念中，蕴涵符号显示和神经显示。中心处分模块通过题目的语义显示，从恒久追念中寻找相干的音讯和学问。恒久追念中的音讯和学问也是基于符号显示和神经显示的。找到相干的谜底后，解码器把谜底的语义显示转换为自然措辞谜底。

　　完成问答编制有三种本领，分离是基于领悟的、检索的、天生的本领。平常是单轮对话，也能够是众轮对话。这里研商单轮的基于领悟的问答编制。

　　古板的身手是语义领悟(semantic parsing) [3]。基于人工界说的语律例定，对问句举行句法领悟以及语义领悟，取得内部语义显示——逻辑外达式。语义领悟须要人工界说句法，开拓本钱较高，可扩展性欠好。

　　近年，基于神经符号处分的问答编制的筹议有了很大冲破。能够从数据起程，所有端到端地构修问答编制。不须要人工干涉，只须要供给足够量的操练数据。问答确切凿率也有了必然的擢升。古板的语义领悟身手被打倒。下面先容几个有代外性的就业。

　　追念汇集由神经汇集和恒久追念构成。恒久追念是一个矩阵，矩阵的每一个行向量是一个句子的语义显示。阅读时，追念汇集能够把给定的句子转换成内部显示，存储到恒久追念中。问答时，把问句也转换成内部显示，与恒久追念中每行的句子语义显示举行完婚，找到谜底，并做答复。

　　谷歌DeepMind的格拉夫(Graves)等发懂得可微分神经筹划机(differentiable neural computer)模子[5]。该模子由神经汇集和外部追念构成。外部追念是一个矩阵，能够显示繁复的数据机闭。神经汇集承担对外部追念举行读写，它有三品种型，具有差异的戒备力机制，显示三种差异的读写节制，对应哺乳动物中海马体的三种效用。神经汇集正在数据中举行端到端的进修，进修的方针函数是可微分的函数。可微分神经筹划机模子被胜利使用到了蕴涵智能问答的众个职分中。

　　谷歌的尼拉康藤(Neelakantan)等开拓了神经编程器(neural programmer)模子[6]，能够从闭连数据库中寻找谜底，自愿答复自然措辞题目。模子完全是一个轮回神经汇集。每一步都是基于问句的显示（神经显示）以及前一步的状况显示（神经显示），还蕴涵筹划操作的概率漫衍和列的概率漫衍，以及抉择对数据库外的一个列来推行一个操作（符号显示）。依次推行这些操作，并找到谜底。操作显示对数据库列的逻辑或算数筹划，如乞降、巨细比力。进修时南宫28官方，完全方针函数是可微分的，用梯度低重法操练轮回神经汇集的参数。

　　谷歌的Liang等开拓了神经符号机(neural symbolic machines)模子[7]。神经符号性能够从学问图谱三元组中找到谜底，答复像“美邦最大的都市是哪个？”云云的题目。模子是序列对序列(sequence-to-sequence)模子，将题目的单词序列转换成下令的序列。下令的序列是LISP措辞²的圭臬，推行圭臬就能够找到谜底。神经符号机的最大特色是序列对序列模子显示和应用圭臬推行的变量，用附加的键-变量追念(key-variable memory)记载变量的值，此中键是神经显示，变量是符号显示。模子的操练是基于加强进修（政策梯度法）的端到端的进修。

　　华为公司的吕正东等开拓了神经盘查器(neural enquirer)、符号盘查器(symbolic enquirer)和接连盘查器(coupled enquirer)三个模子[8,9]，用于自然措辞的闭连数据库盘查。比如，能够从奥林匹克运动会的数据库中寻找谜底，答复“观人人数最众的奥运会的举办都市的面积有众大？”云云的题目。问答编制蕴涵措辞处分模块、短期追念、恒久追念和盘查器，措辞处分模块又蕴涵编码器息争码器。图4即是这种架构的整体完成。盘查器基于短期追念的题目显示（神经显示）从恒久追念的数据库中（符号显示与神经显示）寻找谜底。符号盘查器是一个轮回神经汇集，将问句的显示（神经显示）转换为盘查操作（符号显示）的序列，推行操作序列就能够找到谜底。诈欺加强进修，整体的政策梯度法，能够端到端地进修此轮回神经汇集。神经盘查器是一组深度神经汇集，将问句的显示（神经显示）众次照射到数据库的一个元素（符号显示），也即是谜底，此中一个神经汇集显示一次照射的形式。诈欺深度进修，整体的梯度低重法，能够端到端地进修这些深度神经汇集。符号盘查器推行成果高，进修成果不高；神经盘查器进修成果高，推行成果不高。接连盘查器联络了两者的益处。进修时最先操练神经盘查器，然后以其结果操练符号盘查器，问答时只应用符号盘查器。

　　筹划机最擅长的是筹划和存储，其健旺的筹划材干曾经正在实际中外现出宏大的威力，然则其健旺的存储材干并没有取得宽裕的阐述，平常存储的是数据，而不是音讯和学问。筹划机还不行自愿地对数据举行筛选和提炼，抽取音讯和学问，并把它们闭系起来，存储正在恒久追念里，为人类办事。

　　能够意念，改日会有云云的智能音讯和学问收拾编制浮现，它可以自愿获取音讯和学问，如对之举行有用的收拾，能确凿地答复各类题目，成为每一私人的智能助手。人工智能身手，出格是神经符号处分身手，希望助助咱们完成云云的梦念。期盼这一天的到来！

　　感动吕正东、蒋欣、尚利峰、牟力立、殷鹏程等，本文中的许众念法是正在与他们团结的就业中形成的。

　　²LISP是List Processing的缩写，是一种早期开拓的、具有强大意旨的外处分措辞。它实用于符号处分、自愿推理、硬件描摹和超大范畴集成电道计划等。