华体会体育网页版:2021国际人工智能大会举办专家热议图神经网络与认知智能

2022-08-12 07:38:13

来源:华体会体育在线登录 作者:华体会hth体育平台

  7月8日,为期三天的2021国际人工智能大会(WAIC)在上海世博展馆拉开序幕。本年WAIC以“智联国际众智成城”为主题,旨在经过会聚国际人工智能开展的最新效果和观念,为全球人工智能协同共治描绘新蓝图,为我国人工智能健康开展注入新生机。大会会聚尖端科学家、企业家、政府官员、专家学者、国际组织、投资人、草创团队等,促进全球人工智能立异思维、技能、运用、人才和本钱的集聚和沟通,助力打造人工智能国际级工业集群。

  7月10日,大会满意闭幕之际,重要分论坛之一“图神经网络与认知智能前沿技能论坛”压轴举办,本论坛由国际人工智能大会组委会办公室辅导,AITIME和东浩兰生集团有限公司主办,北京智谱篇章科技有限公司承办,中软国际教育科技集团协办。

  2020年,清华大学人工智能研讨院院长张钹院士初次全面论述第三代人工智能的理念,提出第三代人工智能的开展途径是交融第一代的常识驱动和第二代的数据驱动的人工智能,根据常识图谱的推理表现了第三代人工智能的特色。为适应“第三代人工智能”趋势,未来AI将在推理、规划、逻辑表明等方面深化探究,增强AI的可解释性、鲁棒性,发现AI体系因果联系。而图神经网络的研讨趋势恰恰是面向推理和认知,因而图神经网络被以为是推进认知智能开展强有力的推理办法,有望处理深度学习无法处理的联系推理、可解释性等一系列问题,让机器“能了解、会考虑”。

  为理清图神经网络和认知智能的开展和运用,本次论坛选用一起的“AITIME论道”方式,邀请了国内此范畴闻名的学者与工业界专家,就“图神经网络”、“大规模预练习模型”、“认知智能”等前沿方向展现最新的研讨效果,并一起讨论理论、技能、工业落地以及未来展望等。

  据了解,AITIME由清华大学人工智能研讨院院长张钹院士,清华大学计算机系唐杰教授、李涓子教授等人于2019年联合建议,用争辩的方式,集合酷爱AI的人士讨论人工智能和人类未来之间的对立,探究人工智能范畴的未来。

  论坛现场,清华大学计算机系教授李涓子环绕“常识图谱与认知推理”做了主题陈述。李涓子指出,未来查找或许引荐体系的终极目标是得到问题的精确答案。现在简略问答在一些数据集上现已达到了人类水平,可是杂乱问答才能还相差很远。为此,李涓子团队提出了可解释认知推理的结构。

  “常识驱动和数据驱动相结合是机器智能十分重要的理论研讨,咱们提出了根据图的可解释认知推理的结构,结构将发问目标表明为图结构,将杂乱问题解析为由根本函数组合而成的程序的推理进程,在图结构上运用注意力机制进行模块推理,使得每个模块的输出可以被人类所了解。未来期望进一步构建可扩展的通用推理函数库,并研讨多模态认知推理和具有增量学习才能的推理。”李涓子表明。

  清华大学计算机系副教授许斌介绍了“面向大规模常识图谱的预练习模型”,他表明:“咱们期望经过异构辨认网络的预练习模型和预练习模型支撑的大规模常识图谱链接支撑AI,赋能学术与科技情报服务。经过常识图谱构建和神经网络构建根底,咱们在学术范畴构建了笔直运用AMiner,即根据常识驱动的技能服务体系,可以供给的智能服务包含科技趋势剖析、专家发现、学术引荐等,可以经过AI技能协助研讨人员去了解科学的实质。咱们终究意图是期望把常识图谱和预练习模型很好地结合起来,使得机器像人相同考虑而且广泛服务于人类的方方面面。”

  接下来,阿里巴巴资深算法专家杨红霞介绍了“超大规模多模态预练习模型M6”。超大规模多模态预练习模型M6文到图的技能生成才能,可以给文字发明图片,让人眼前一亮,这是之前深度学习模型没办法做到的作业,因而,人工智能被以为具有了必定的发明才能。杨红霞说道:“我自己在业界,对M6实在大规模落地和运用十分重视,咱们首要重视三个中心点:怎么依托有限的GPU资源,低碳地运转人工智能模型;怎么满意落地商业化运用对图片清晰度的高要求;再就是怎么完成商业化初次大规模落地。现在,预练习是‘大力出奇观’,咱们也在做探究,把每个专家分到K个组,每个组是TOP-1机制,终究是KTOP-1稀少激活战略,成果十分不错,提速十分快,谷歌把算子的精度压到了BF16,咱们直接压到了半精度。M6可以运用在服饰新制作、长尾词查找、引荐新品的高效孵化等范畴。”

  终究,浙江大学副教授杨洋环绕“图神经网络的鲁棒性学习”进行了共享。图数据是十分常见的数据结构,比方人和人之间的联系构成交际网络。杨洋以图风控为例做了介绍:“咱们在运用模型的时分发现数据层面有一些比构建模型更具应战的作业,比方咱们发现实在的网络数据往往带有很多的噪音。为了处理这个问题,咱们提出根据强化学习的结构,在金融范畴、电信范畴包含交际网络都做了一些测验,在不同的降噪比下,降噪今后在节点分类上提升了将近30%。”

  随后,由AITIME负责人何芸掌管,几位讲演嘉宾与复旦大学计算机学院教授黄萱菁、清华大学电子工程系助理研讨员戴国浩,一起环绕“图神经网络是否是完成认知智能的要害?”这一议题进行了一场精彩的“AITIME论道”。

  参加嘉宾从各自的视点动身,各持己见地讨论了图神经网络的开展现状、面对问题、工业落地和未来蓝图,现场观众就自己感兴趣的议题积极发问,气氛活泼。终究,我们共同以为,在认知智能范畴,图神经网络是十分强壮的东西,跟着时刻的开展,图神经网络将在更多的穿插范畴获得打破,终究推进人工智能开展。