下一代人工智能是什么样的？

5月21日，英国初创公司Cognino AI联合创始人兼首席实行官普里蒂·帕迪（Priti Padhy）在第五届天下智能大会科技向善与人工智能教诲论坛上通过***表示，不才一波人工智能浪潮中，AI必须具有感知和理解行为的能力，利用人类理解措辞的能力，将措辞转化为知识，将数据转化成智能，并做出决策。
人工智能还要具备可阐明性，通过模型可以阐明为什么人工智能会做出这种决策，就像人类可以阐明为什么会做出某种决定，可以阐明为什么会认为图上的动物是狗而不是狐狸。

Cognino AI总部位于英国伦敦，在美国、巴西和印度设有办事处，专注于自学习可阐明的人工智能方面，目标是用“可阐明的AI”赋能决策。

帕迪说，大约10年前，也便是2010年涌现了神经网络，它在面部识别和图像识别方面非常准确。
过去十多年我们在人工智能方面已经取得了巨大进步，“上一波人工智能的浪潮不仅强大，而且带来了真正的变革。
”

但人工智能仍旧面临很多寻衅。
帕迪给出一张孩子拿着牙刷的图片。
“为什么我很快能意识到这是一个拿着牙刷的孩子，由于作为人类，我们关注周围的环境，仔细不雅观察我们可以看到周围有牙刷和水槽，以是这个孩子很可能拿的是牙刷。
”

而如果是人工智能来识别，由于目前AI紧张基于大型统计模型，AI会认为图上是一个孩子，“可能会认为是一个拿着棒棒糖的孩子，也可能会认为是一个拿着牙刷的孩子，或者可能是一个拿着勺子的孩子。
”总之AI肯定会认为这是一个孩子，但无法根据周围的信息判断他拿的是什么，因此不能绝对准确地对图片上的内容进行预测。

“也便是说，当涉及到个别情形时，AI有时是不可靠的。
”帕迪说，他最近测试了一款有趣的食品识别运用程序，然而程序却见告他食品拼盘图片有99%的可能性是章鱼。

“这便是目前面临的寻衅。
之以是判断为章鱼，是由于短缺高下文的情境信息。
”帕迪说，AI不具备清晰的理解能力，不能像人类一样处理信息并将其置于情境中。
“我们利用的情境是基于我们的短期影象和长期影象，以及我们当前学到的和过去学到的知识。
”

相对付十多年前涌现的AI浪潮，帕迪认为，不才一次浪潮中，AI必须具有感知和理解行为的能力，利用人类理解措辞的能力，将措辞转化为知识，将数据转化成智能，并做出决策。
“我认为这才是真正的人工智能，它可以根据高下文的情境理解并采纳行动。
”

另一方面，人工智能还要具备可阐明性，“我们须要考虑什么是有效的，什么是可追溯的，什么是可审核的。
”对付可阐明的AI，帕迪说，也便是通过模型可以阐明为什么人工智能会做出这种决策，“每当涉及到AI时，我们都能阐明模型事情的事理。
”

“我们关注人工智能如何不雅观察、学习、推理、抽象、阐明，并且可以交互学习，还有短期影象和长期影象，就像人类那样。
这样就可以通过大量真实天下的数据进行推理，并且可以做出一个可以真正阐明的决定。
”

帕迪说，团队正在研究下一代人工智能。
他们并不通过演习数十亿的狗的图片来预测图片上是一只狗，不在大型繁芜数据集的根本长进修，而是通过示范人类学习的过程让模型学习。
“我们的想法是基于一组演习数据和一些基本组成元素，学习的过程是基于基本元素的。
”

“以是我们须要创建一个可以被演习的AI模型，这些基本元素的组合决定了狗是由什么组成的。
狗由头、尾巴、四条腿和身体组成，还有两只耳朵。
这些是我们须要让模型学习的各种基本元素。
”

团队还让场景信息发生变革，在这一过程中逐步见告模型这是一只狗，“险些90%的学习是通过自我学习的，由于模型理解了狗的基本组成元素。
以是纵然场景改变了，模型仍旧可以知道这是一只狗。
”

但这并没有就此结束，帕迪说，他们还必须弄清楚为什么模型会做出这样的判断，为什么模型会认为这是一只狗而不是一只狐狸，能否通过改变模型的某些特色要向来影响模型的决策。
“必须将这种真实性、可审核性和解释性作为我们所构建的AI构造的根本。
”

也便是说，通过引入这些根本元素和高下文的情境信息，让模型能够像人类一样学习，并随着情境的改变而不断做出调度。
模型也须要具有阐明的能力，就像人类可以阐明为什么他们会做出某种决定，可以阐明为什么他们会认为这是一张狗的照片。

任务编辑：李跃群

校正：刘威