由工业和信息化部、江西省人民政府共同主办的2020世界VR产业大会云峰于10月19日至20日在南昌举行。大会以线上线下同时召开、国际国内分会场的形式召开。会上，2018年图灵奖获得者、蒙特利尔大学教授Yoshua Bengio以视频演讲的形式发表了题为“机器学习与训练框架，加速计算机模拟人类认知”的主题演讲。从某种意义上说，这一波AI是深度学习算法的成熟带来的。作为全球深度学习的先驱，约书亚·本吉奥(Joshua Bengio)在演讲中表示，“深度学习仍然存在局限性。今天，我们仍然处于AI发展的初级阶段。”
并非所有的事实都可以“从语言上”理解
会上，约书亚·本吉奥(Joshua Bengio)公布了他与几个合作团队历时一年多研究出来的最新研究成果，这些成果是关于“知识表征”系统的。
我们都说知识就是力量，但是如何用语言来描述“知识”这个概念呢？“知识是一个形式上的抽象概念，没有实体性。需要通过一定的载体来表达。”约书亚·本吉奥说。通过载体表达知识的过程是知识表示的步骤之一，知识表示是知识提取、知识构建和知识融合之后的重要环节。
世界上有很多“事实”或“现象”是可以用语言表达的。这些表达让我们用大脑内化，也就是推理和解释。但有时候，并不是所有的事实都能“语言化”。换句话说，语言无法完整准确地描述所有的事实和现象，这就是“知识表征”的复杂性。
“知识表征”是指知识对象中的知识因素与知识的关联，便于人们认识和理解知识。知识表示是知识组织的前提和基础，任何知识组织方法都应以知识表示为基础。
研究知识表征这种高度复杂的概念有什么现实意义？事实上，知识表示是人工智能研究的一个重要课题。目前，人工智能领域的知识表示方法很多，并在很多方面得到了广泛的应用。但和大脑接收和内化知识的方式明显不同。目前人工智能领域使用的“知识表示”方法还不能完全模拟人脑提取知识的过程。约书亚·本吉奥(Joshua Bengio)的观点和他正在进行的研究，或许能给人们带来更多的启示。
Joshua Bengio给出的两个例子可以让知识表示这个复杂的概念变得相对具体。
“如果我说:‘如果我扔一个球，它就会掉到地上’。在这个句子中，“如果你扔一个球”表示条件，“它会掉到地上”表示结论。这句话有很高的可信度。”约书亚·本吉奥说。这句话的整个部分形成了一个规律，表达了这种因果知识，就是如果我们扔一个球，它可能会掉到地上，桌子上，或者人们能想到的任何地方，掉到地上的概率会更高。
为什么这句话的可信度很高？因为万有引力定律众所周知，在地球引力的作用下，球肯定会掉到最低的地方。但是如果程序员在设计程序的时候没有引入万有引力定律的概念，那么计算机在理解和分析这个场景的时候就不知道需要加入这个维度。
可见，机器很难做到像人脑一样精准的识别和类比。有些时候，计算机很难理解一些人们习以为常的默会知识、默会常识、经验，或者积累的知识，就像约书亚·本吉奥在演讲中给出的那样。因此，需要通过机器学习架构和训练框架，让计算机更加智能，更加接近人脑的运行和思维方式。
“如果我制定一个谈论狗的规则，他可以谈论我的狗，我可以谈论你的狗，他也可以谈论他的狗。这里面有很多变数。”约书亚·本吉奥说。为什么会有这么多变数？谈论狗是一个不变的框架，而主题是一个变量。有很多种可能。可以是我，可以是你，也可以是别人。对象中也有很多变量。如何把变量变成量化的，需要根据上下文进行推理。对于人来说，这个推理只需要经过几步，非常简单。但是对于机器来说，需要非常复杂的推导和推导过程才能实现。
“类人脑”认知系统的构建存在长期障碍。
目前深度学习还存在一定的局限性。约书亚·本吉奥(Joshua Bengio)希望建立一个真正理解物体环境的系统，能够根据语言环境理解语义。
寻找更多人类思维的关键特征和纹理，将有助于计算机更接近人类的认知。对此，约书亚·本吉奥谈到了另一件非常有趣的事情:“我们来看看人类是如何进行推理的。人类的推理每次都涉及一个想法，每个想法都涉及几个变量。每当我们关注这些变量时，我们实际上转向了其他变量。有时候，这些变量是按顺序转换的。当多个变量存在冲突和竞争时，我们根据注意机制进行相应的转换和推理。因此，我们在研究人类推理机制时，可以将‘注意机制’加入到高级知识推理的维度中。”
约书亚·本吉奥(Joshua Bengio)表示，研究机器学习和训练框架的目的是提高机器推理演绎的准确性和效率。他期待机器能尽快更接近人脑的推理和认知过程。
微软亚洲研究院副院长刘铁燕曾在接受《中国电子报》采访时表示，在用AI帮助经济智能转型的道路上，有三类人。第一种是“搬运工”。他们擅长使用外部的各种开源工具，熟悉使用数据，能够使用工具解决问题。第二类是数据科学家。他们对数据和商业模式有理解，能够组合优化甚至稍微改变现有的工具来解决问题。第三类是AI科学家。搬运工和数据科学家用的工具是AI科学家发明的。
约书亚·本吉奥是第三种人。他希望不断探索AI领域“苹果落地”的规律和新的方法论，加速人类智能使用AI的进程。目前人类对人脑的认知还处于早期阶段。有一种说法是，目前人类大脑的开发只有10%。接近人脑的推理和认知过程还很遥远，但计算机科学家和脑科学家仍在这条路上探索，希望找到更多更好的算法，发明新的AI方法论，构建更接近人类认知和推理的智能系统。
约书亚·本吉奥也很谦虚。他在演讲中表示，希望他和他的团队正在进行的研究能够“给人们带来更多的火花和更多的启示。”事实上，作为2018年图灵奖的获得者，他是公认的世界领先的AI专家和深度学习的先驱。他在深度学习、递归神经网络、概率学习算法、自然语言处理和多重学习领域的研究被广泛引用。
