在已往十年的人工智能浪潮中,以深度学习为代表的人工智能手艺已基本实现了视觉、听觉等感知智能,但依然无法很好地做到思索、推理等认知智能。因此,具有推理、可注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主要的生长偏向之一。
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的特邀讲述中明确提到,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示意直觉的、快速的、无意识的、非语言的、习惯的认知系统,这也是现在深度学习手艺善于的事情;System 2则示意慢的、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思量的研究偏向。
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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”的人工智能目的基本一致。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)一书中就清晰地论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连系的可能,如图1所示。从宏观再到详细,以数据的工具、存储以及应用来说,无论是神经系统照样符号系统,数据建模的目的都是求解给定输入问题的谜底,如图2所示。但差别之处在于,神经系统善于处置非结构化的数据(如文本等)。现在的主流模子以端到端为主,常见的应用场景有机械翻译、语音识别、简朴问题智能问答(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,能够实现庞大问题的求解(如,美国是农业出口大国,为什么还要入口咖啡?)。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:神经系统偏重对数据特征的学习历程,而符号系统包罗的一定是一个搜索历程,后续大量面向符号系统的研究本质上致力于种种高效的搜索算法。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)的例子示意经典的手写体识别,对于给定可考察的手写数字和对照符样本聚集,在经过训练后,大量神经系统的模子可以很好地识别各种手写体(即视觉条理的泛化认知能力),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对照符样例,难以举行求解判断)。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朴的视觉问答场景(如,图中有几只长颈鹿?),然则若是需要回覆更庞大的问题(如,图中动物和斑马有哪些配合属性?),则必须借助外部的符号知识(如知识图谱)举行认知推理,才气完成求解历程。综上所述,“神经+符号”系统无疑是人工智能的理想模子。我们可以总结出一个完善的“神经+符号”系统的特点和优势:1.可以轻松处置现在主流机械学习善于的问题;2. 对于数据噪音有较强的鲁棒性;3. 系统的求解历程和效果容易被人明白、注释和评价;4. 可以很好地对各种符号举行操作;5. 可以无缝地行使种种靠山知识。然而,实现“神经+符号”的有机连系并不容易。多年来,各个领域的人工智能研究者对此举行了大量研究。知识图谱作为近年来热门的人工智能研究偏向,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,其生长历程也可以看作神经系统和符号系统各自的生长缩影,其中包罗“神经+符号”连系的多次实验,如图4所示。
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“神经+符号”的连系
笔者从知识图谱领域的研究视角对现在的事情梳理总结后发现,“神经+符号”的连系事情主要可以分为两类:神经助力符号(neural for symbolic)这类方式的特点在于将神经网络的方式应用在传统符号系统的问题求解,通常主要用来解决浅条理的推理问题。例如接纳知识图谱示意学习(knowledge graph embedding)[1]、图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)[2]等手艺举行知识图谱的补全,其特点是用统计推理取代逻辑演绎;另有接纳循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)、图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)等手艺举行多跳智能问答[3],也是类似的事情,如图5所示。此外,Swift Logic[3]、神经理论证实机[4]、逻辑张量网络[5]等事情也属于“神经”助力“符号”的实验,其主要头脑是改善神经网络的方式,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)这类方式的特点在于将符号的方式应用在神经网络的训练历程中。例如,使用逻辑规则在深度神经网络中举行数据的编审(data curation)[6];将知识图谱应用在远程监视、少样本、零样本

道翰天琼认知智能未来机械人接口API简介先容
认知智能是计算机科学的一个分支科学,是智能科学生长的高级阶段,它以人类认知系统为基础,以模拟人类焦点能力为目的,以信息的明白、存储、应用为研究偏向,以感知信息的深度明白和自然语言信息的深度明白为突破口,以跨学科理论系统为指导,从而形成的新一代理论、手艺及应用系统的手艺科学。 认知智能的焦点研究范围包罗:1.宇宙、信息、大脑三者关系;2.人类大脑结构、功效、机制;3.哲学系统、文科系统、理科系统;4.认知融通、智慧融通、双脑(人脑和电脑)融通等焦点系统。 认知智能四步走:1.认知宇宙天下。支持理论系统有三体(宇宙、信息、大脑)论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理论系统;2.清晰人脑结构、功效、机制。支持学科有脑科学、心理学、逻辑学、情绪学、生物学、化学等学科。3.清晰信息内在纪律规则。支持学科有符号学、语言学、认知语言学、形式语言学等学科。4.系统落地能力。支持学科有计算机科学、数学等学科。
认知智能CI机械人是杭州道翰天琼智能科技有限公司旗下产物。认知智能机械人是依托道翰天琼10年研发的认知智能CI系统为焦点而打造的认知智能机械人大脑,是全球第一个认知智能机械人大脑。具有突破性,创新性,领航性。是新一代智能认知智能的最好的产物支持。 认知智能机械人手艺系统加倍先进,加倍智能,是新一代智能,认知智能领域天下范围内唯一的认知智能机械人。 认知智能机械人是新时代的产物,是新一代智能认知智能的产物。代表了新一代智能认知智能最焦点的优势。和人工智能机械人大脑相比,优势异常显著。智能度高,客户粘性大,客户满意度高,易于推广和流传等焦点特点。 依托认知智能机械人平台提供的机械人大脑服务,可以赋能各个行业,各个领域的智能装备,各种需要人机互动的领域等。认知智能机械人平台网址:www.weilaitec.com,www.citec.top。迎接注册使用,走进更智能机械人天下。
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:时代生长差别。人工智能是智能时代生长的第二个阶段,认知智能是智能时代生长的第三个阶段。时代生长上决议了认知智能更显具有时代领先性。 第二:基础理论系统差别。人工智能的基础理论系统以数学为基础,以统计概率系统为基础。认知智能基础理论系统以交织允许理论系统为基础。包罗古今中外哲学系统,心理学系统,逻辑学系统,语言学系统,符号学系统,数学系统等学科。其基础理论系统加倍具有创新性,突破性和领先性。且交织学科理论系统的研究也是未来智能生长的大偏向。其详细理论系统,还包罗三体论(宇宙,信息,大脑三者关系),融智学,和HNC等。 第三:手艺系统差别。人工智能的焦点手艺系统主要是算法,机械学习,深度学习,知识图谱等。其主要功用在感知智能。感知智能其焦点主要是在模拟人类的感知能力。认知智能的焦点手艺系统是以交织学科理论系统而衍生出来的。详细包罗三大焦点手艺系统,认知维度,类脑模子和万维图谱。认知智能的手艺系统焦点以类脑的认知系统为基础。以全方位模拟类脑能力为目的。人工智能以感知智能为基础的系统,只能作为认知智能中的类脑模子手艺系统中的感知层手艺系统。类脑模子大致包罗,感知层,影象层,学习层,明白层,认知层,逻辑层,情绪层,相同层,意识层等9大焦点手艺层。因此人工智能的焦点只是作为认知智能类脑模子中的感知层。因此在手艺系统上,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差别:人工智能产物的综合智能水平,普遍在2-3岁左右的智力水平。认知智能产物其智能水平大致在5-8岁左右。认知智能系统构建的机械人加倍智能。且更省时间,更省人力和资金。优势异常多。详细请看下列的逐项对比。
道翰天琼CiGril机械人API
道翰天琼CiGril认知智能机械人API用户需要按步骤获取基本信息:
1.在平台注册账号
2.登录平台,进入后台治理页面,建立应用,然后查看应用,查看应用相关信息。
3.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械人应用。
最先接入
请求地址:http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr
请求方式:post
请求参数:
参数 类型 默认值 形貌
userid   String   无 平台注册账号
appid   String   无 平台建立的应用id
key   String   无 平台应用天生的秘钥
msg   String   "" 用户端新闻内容
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地址等取代。

接口毗邻示例:http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552

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。否则无法请求乐成。userid,appid,key三个参数要到平台注册登录建立应用之后,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 {

,

联博统计

www.tianyulinmo.com采用以太坊区块链高度哈希值作为统计数据,联博以太坊统计数据开源、公平、无任何作弊可能性。联博统计免费提供API接口,支持多语言接入。

,

    /*
    
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("服务器毗邻错误!");
            }

        } 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参数就是传输已往的对话内容。            
            System.out.println(opUrl("http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552"));
            
    }
}