認知圖譜

人工智能發展至今經歷了三個主要的階段：符號推理與感知機、概率學習與知識庫、深度學習與知識圖譜。目前的智能系統在感知方面已經達到甚至超越人類水平，但在可解釋性、魯棒性、安全可靠等方面還存在很多不足。反觀人的認知系統則不同，認知理論認為人的認知系統包含兩個子系統：System 1即直覺系統，主要負責快速、無意識、非語言的認知，比如當人被問到一個問題的時候，可能下意識的或者説習慣性的回答，這就屬於System 1的範疇。System 2是邏輯分析系統，是有意識的、帶邏輯、規劃、推理以及可以語言表達的系統。人在通過System 2處理問題的時候，往往要收集相關數據、進行邏輯分析和推理，最終做出決策。今年在NeurIPS 2019大會上圖靈獎得主Yoshua Bengio指出當前的深度學習主要就在做System 1的事情，而缺少System 2所需要的推理和邏輯處理能力 ^[3]  。發展具有認知能力的人工智能系統是人工智能發展的未來。這不僅是未來深度學習需要着重考慮的，更可能是下一代人工智能興起的基礎。一個可行的思路是認知圖譜=知識圖譜+認知推理+邏輯生成，但如何實現認知智能亟需學術界和工業界的進一步深入研究 ^{[1]  [4-6]}  。