当前的 AI 缺少信息进入“大脑”后的加工、理解和思考等，做的只是相对简单的比对和识别，仅仅停留在“感知”阶段，而非“认知”，以感知智能技术为主的 AI 还与人类智能相差甚远。

究其原因在于，AI 正面临着制约其向前发展的瓶颈问题：大规模常识知识库与基于认知的逻辑推理。而基于知识图谱、认知推理、逻辑表达的认知图谱，则被越来越多的国内外学者和产业领袖认为是“目前可以突破这一技术瓶颈的可行解决方案之一”。

近日，清华大学计算机系教授、智谱·AI 首席科学家、智源研究院副院长唐杰在 MEET 2021 智能未来大会上作了题为《认知图谱——人工智能的下一个瑰宝》的精彩演讲。

唐教授在演讲中首先简单介绍了人工智能的三个时代：符号智能 —— 感知智能 —— 认知智能。提出现在需要探讨的问题是：计算机有没有认知？计算机能不能做推理？甚至计算机到未来有没有意识能够超过人类？

他从人的认知和意识中抽象出来了 9 个认知 AI 的准则： - 适应与学习能力 - 定义与语境化能力 - 自我系统的准入能力 - 优先级与访问控制能力 - 召集与控制能力 - 决策与执行能力 - 错误探测与编辑能力 - 反思与自我监控能力 - 条理与灵活性之间的能力

在这 9 个准则的基础上，提出了一个全新的认知图谱的概念，包括三个核心： - 常识图谱。比如说高精度知识图谱的构建，领域制度的应用系统，超大规模城市知识图谱的构建，还有基于知识图谱的搜索和推荐等。 - 逻辑生成。与计算模型相关，需要超大规模的预训练模型，并且能够自动进行内容生成。 - 认知推理。即让计算机有逻辑推理和思维能力，像人一样思考。

唐教授表示，知识图谱+深度学习+认知心理，打造知识和认知推理双轮驱动的框架，将是接下来一个重要的研究方向。

对演讲内容感兴趣的可以继续戳原文。

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