“神经+符号”：从知识图谱角度看认知推理的发展
在过去十年的人工智能浪潮中，以深度学习为代表的人工智能技术已基本实现了视觉、听觉等感知智能，但依然无法很好地做到思考、推理等认知智能。因此，具有推理、可解释性等能力的认知智能研究毫无疑问将越来越受到重视，成为未来人工智能领域重要的发展方向之一。
研究人员的嗅觉无疑是最敏锐的。例如，ACM图灵奖获得者约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)在NeuIPS 2019的特邀报告中明确提到，深度学习需要从系统1(System 1)到系统2(System 2)转化。注：这里所说的System 1和System 2是指认知科学中的双通道理论，其中System 1表示直觉的、快速的、无意识的、非语言的、习惯的认知系统，这也是目前深度学习技术擅长的事情；System 2则表示慢的、有逻辑的、有序的、有意识的、可用语言表达以及可推理的系统，这是未来深度学习需要着重考虑的研究方向。
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神经系统和符号系统的特点
从更宏观的角度来看人工智能，System 1对应的是神经(Neural)学派， System 2则对应符号(Symbolic)学派，Bengio所提的System 2关于深度学习的想法与“神经+符号”的人工智能目标基本一致。沿着这一点追溯，我们可以发现另一位ACM图灵奖得主马文·明斯基(Marvin Minsky)早于1986年在《心智社会》(The Society of Mind)一书中就清楚地阐述了人工智能和认知心理学（即System 1和System 2）之间的关系，并深入分析了人工智能中的神经系统和符号系统各自的特点和结合的可能，如图1所示。从宏观再到具体，以数据的对象、存储以及应用来说，无论是神经系统还是符号系统，数据建模的目的都是求解给定输入问题的答案，如图2所示。但不同之处在于，神经系统擅长处理非结构化的数据（如文本等）。目前的主流模型以端到端为主，常见的应用场景有机器翻译、语音识别、简单问题智能问答（如，姚明的身高是多少？）等；而符号系统主要以结构化的数据库为主，且通常支持结构化的查询、推理引擎等，能够实现复杂问题的求解（如，美国是农业出口大国，为什么还要进口咖啡？）。值得一提的是，ACM图灵奖获得者莱斯利·瓦利安特(Leslie Valiant)曾精辟地指出：神经系统侧重对数据特征的学习过程，而符号系统包含的一定是一个搜索过程，后续大量面向符号系统的研究本质上致力于各种高效的搜索算法。神经系统和符号系统各自的特点还可以通过两个计算机视觉领域应用中的例子来体会：图3(a)的例子表示经典的手写体识别，对于给定可观察的手写数字和比较符样本集合，在经过训练后，大量神经系统的模型可以很好地识别各类手写体（即视觉层次的泛化认知能力），但却很难实现符号知识的认知泛化（即对于未出现在训练样本中的比较符样例，难以进行求解判断）。同样，在图3(b)的视觉问答例子中，神经系统可以轻松应对简单的视觉问答场景（如，图中有几只长颈鹿？），但是如果需要回答更复杂的问题（如，图中动物和斑马有哪些共同属性？），则必须借助外部的符号知识（如知识图谱）进行认知推理，才能完成求解过程。综上所述，“神经+符号”系统无疑是人工智能的理想模型。我们可以总结出一个完美的“神经+符号”系统的特点和优势：1.可以轻松处理目前主流机器学习擅长的问题；2. 对于数据噪音有较强的鲁棒性；3. 系统的求解过程和结果容易被人理解、解释和评价；4. 可以很好地对各类符号进行操作；5. 可以无缝地利用各种背景知识。然而，实现“神经+符号”的有机结合并不容易。多年来，各个领域的人工智能研究者对此进行了大量研究。知识图谱作为近年来热门的人工智能研究方向，从早期的知识库、专家系统，到谷歌公司在2012年正式提出知识图谱，其发展历程也可以看作神经系统和符号系统各自的发展缩影，其中包括“神经+符号”结合的多次尝试，如图4所示。
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“神经+符号”的结合
笔者从知识图谱领域的研究视角对目前的工作梳理总结后发现，“神经+符号”的结合工作主要可以分为两类：神经助力符号(neural for symbolic)这类方法的特点在于将神经网络的方法应用在传统符号系统的问题求解，通常主要用来解决浅层次的推理问题。例如采用知识图谱表示学习(knowledge graph embedding)[1]、图神经网络(Graph Neural Networks，GNN)[2]等技术进行知识图谱的补全，其特点是用统计推理代替逻辑演绎；还有采用循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)、图卷积神经网络(Graph Convolutional Network，GCN)等技术进行多跳智能问答[3]，也是类似的工作，如图5所示。此外，Swift Logic[3]、神经理论证明机[4]、逻辑张量网络[5]等工作也属于“神经”助力“符号”的尝试，其主要思想是改进神经网络的方法，将其应用到知识图谱领域的深层推理场景，进而提升效果。符号神经(symbolic for neural)这类方法的特点在于将符号的方法应用在神经网络的训练过程中。例如，使用逻辑规则在深度神经网络中进行数据的编审(data curation)[6]；将知识图谱应用在远程监督、少样本、零样本
道翰天琼认知智能未来机器人接口API简介介绍
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认知智能和人工智能的优劣势对比主要可以分为四大方面： 第一：时代发展不同。人工智能是智能时代发展的第二个阶段，认知智能是智能时代发展的第三个阶段。时代发展上决定了认知智能更显具有时代领先性。 第二：基础理论体系不同。人工智能的基础理论体系以数学为基础，以统计概率体系为基础。认知智能基础理论体系以交叉许可理论体系为基础。包含古今中外哲学体系，心理学体系，逻辑学体系，语言学体系，符号学体系，数学体系等学科。其基础理论体系更加具有创新性，突破性和领先性。且交叉学科理论体系的研究也是未来智能发展的大方向。其具体理论体系，还包含三体论（宇宙，信息，大脑三者关系），融智学，和HNC等。 第三：技术体系不同。人工智能的核心技术体系主要是算法，机器学习，深度学习，知识图谱等。其主要功用在感知智能。感知智能其核心主要是在模仿人类的感知能力。认知智能的核心技术体系是以交叉学科理论体系而衍生出来的。具体包含三大核心技术体系，认知维度，类脑模型和万维图谱。认知智能的技术体系核心以类脑的认知体系为基础。以全方位模仿类脑能力为目标。人工智能以感知智能为基础的体系，只能作为认知智能中的类脑模型技术体系中的感知层技术体系。类脑模型大致包含，感知层，记忆层，学习层，理解层，认知层，逻辑层，情感层，沟通层，意识层等9大核心技术层。因此人工智能的核心只是作为认知智能类脑模型中的感知层。因此在技术体系上，人工智能和认知智能基本上没有太多的可比性。 第四：智能度成本等方面的不同：人工智能产品的综合智能程度，普遍在2-3岁左右的智力水平。认知智能产品其智能程度大致在5-8岁左右。认知智能体系构建的机器人更加智能。且更省时间，更省人力和资金。优势非常多。具体请看下列的逐项对比。
道翰天琼CiGril机器人API
道翰天琼CiGril认知智能机器人API用户需要按步骤获取基本信息：
- 在平台注册账号
- 登录平台，进入后台管理页面，创建应用，然后查看应用，查看应用相关信息。
- 在应用信息页面，找到appid,appkey秘钥等信息，然后写接口代码接入机器人应用。
开始接入
请求地址：http://www.weilaitec.com/cigi...
请求方式：post
请求参数：
参数
类型
默认值
描述
userid
String
无
平台注册账号
appid
String
无
平台创建的应用id
key
String
无
平台应用生成的秘钥
msg
String
""
用户端消息内容
ip
String
""
客户端ip要求唯一性,无ip等可以用QQ账号，微信账号，手机MAC地址等代替。
接口连接示例：http://www.weilaitec.com/cigi...
注意事项：参数名称都要小写，五个参数不能遗漏，参数名称都要写对，且各个参数的值不能为空字符串。否则无法请求成功。userid,appid,key三个参数要到平台注册登录创建应用之后，然后查看应用详情就可以看到。userid就是平台注册账号。
示例代码JAVA：
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
public class apitest {
/**
- Get请求，获得返回数据
- @param urlStr
- @return
*/
private static String opUrl(String urlStr)
{
URL url = null;
HttpURLConnection conn = null;
InputStream is = null;
ByteArrayOutputStream baos = null;
try
{
url = new URL(urlStr);
conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
conn.setReadTimeout(5 * 10000);
conn.setConnectTimeout(5 * 10000);
conn.setRequestMethod("POST");
if (conn.getResponseCode() == 200)
{
is = conn.getInputStream();
baos = new ByteArrayOutputStream();
int len = -1;
byte[] buf = new byte[128];
while ((len = is.read(buf)) != -1)
{
baos.write(buf, 0, len);
}
baos.flush();
String result = baos.toString();
return result;
} else
{
throw new Exception("服务器连接错误！");
}
} catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
} finally
{
try
{
if (is != null)
is.close();
} catch (IOException e)
{
e.printStackTrace();
}
try
{
if (baos != null)
baos.close();
} catch (IOException e)
{
e.printStackTrace();
}
conn.disconnect();
}
return "";
}
public static void main(String args []){
//msg参数就是传输过去的对话内容。
System.out.println(opUrl("http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552"));
}
}
