世界VR产业大会Yoshua Bengio:按“注意力机制”进行转换和推理

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在2020世界VR产业大会(WVRC)上,2018年图灵奖获得者、蒙特利尔大学教授Yoshua Bengio(约书亚·本吉奥)带来致辞,他谈到:

2018年图灵奖获得者、蒙特利尔大学教授Yoshua Bengio(约书亚·本吉奥

我和几个合作团队用了一年多的时间进行研究得出的这些成果,这些成果是关于“知识表示”(knowledge representation)系统的。我们的大脑处理的两类截然不同的知识:一类是隐性知识,一类是显性的可语言化的知识。这个世界有的信息是可以语言化的,有的是不可语言化的,可语言化的知识有助于我们进行推理和解释。这其中有一些特殊的属性,这些特殊的属性,列出一些高级概念属性,研究这些有助于我们加快进一步加快人工智能的发展。

假如我定一个规则,谈论“狗”,他可以谈论我的“狗”,我也可以谈论你的“狗”,还可以是他谈论他的“狗”等,这其中就存在着很多变量。为什么会存在这么多变量,谈论狗是不变的框架,而主语是变量,存在很多可能性,就需要根据语境来进行推理,对于人来说这个推理只需要经历几步,很简单。但是对于机器来说,需要经过很复杂的演绎和推导过程才能达到。如果我们通过共享参数来进行结构化,对于同一个主题的共享不同变量之间进行间接或直接互动,有可能加快这个推导进程。

另外一个非常有意思的事情是关于推理,我们看人类是如何做推理的。人类推理其实是每一次涉及一个思想,每一个思想又涉及到几个变量,我们每次关注焦点其实是从这几个变量转到另外几个变量中,有的时候是按顺序来转换,当多个变量有冲突和竞争关系的时候,我们是按照注意力机制来进行相应的转换和推理的。所以我们研究人类的推理机制可以将“注意力机制”加入高级知识推理的维度。

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