2021世界人工智能大會舉行，專家熱議圖神經網絡與認知智能
圖神經網絡是非常強大的工具
7月8日，為期三天的2021世界人工智能大會（WAIC）在上海世博展館拉開序幕。今年WAIC以“智聯世界 眾智成城”為主題，旨在通過匯聚世界人工智能發展的最新成果和觀點，為全球人工智能協同共治描繪新藍圖，為我國人工智能健康發展注入新活力。大會匯聚頂級科學家、企業家、政府官員、專家學者、國際組織、投資人、初創團隊等，促進全球人工智能創新思想、技術、應用、人才和資本的集聚和交流，助力打造人工智能世界級產業集群。
7月10日，大會圓滿落幕之際，重要分論壇之一“圖神經網絡與認知智能前沿技術論壇”壓軸舉行，本論壇由世界人工智能大會組委會辦公室指導，AI TIME和東浩蘭生集團有限公司主辦，北京智譜華章科技有限公司承辦，中軟國際教育科技集團協辦。
圖神經網絡與認知智能前沿技術論壇現場
2020年，清華大學人工智能研究院院長張鈸院士首次全面闡述第三代人工智能的理念，提出第三代人工智能的發展路徑是融合第一代的知識驅動和第二代的數據驅動的人工智能，基于知識圖譜的推理體現了第三代人工智能的特點。為順應“第三代人工智能”趨勢，未來AI將在推理、規劃、邏輯表示等方面深入探索，增強AI的可解釋性、魯棒性，發現AI系統因果關系。而圖神經網絡的研究趨勢恰恰是面向推理和認知，因此圖神經網絡被認為是推動認知智能發展強有力的推理方法，有望解決深度學習無法處理的關系推理、可解釋性等一系列問題，讓機器“能理解、會思考”。
為理清圖神經網絡和認知智能的發展和應用，本次論壇采用獨特的 “AI TIME論道”形式，邀請了國內此領域知名的學者與產業界專家，就“圖神經網絡”、“大規模預訓練模型”、“認知智能”等前沿方向展示最新的研究成果，并共同探討理論、技術、產業落地以及未來展望等。
據了解， AI TIME由清華大學人工智能研究院院長張鈸院士，清華大學計算機系唐杰教授、李涓子教授等人于2019年聯合發起，用辯論的形式，聚集熱愛AI的人士探討人工智能和人類未來之間的矛盾，探索人工智能領域的未來。
清華大學計算機系教授李涓子
論壇現場，清華大學計算機系教授李涓子圍繞“知識圖譜與認知推理”做了主題報告。李涓子指出，未來搜索或者推薦系統的終極目標是得到問題的準確答案。目前簡單問答在一些數據集上已經達到了人類水平，但是復雜問答能力還相差很遠。為此，李涓子團隊提出了可解釋認知推理的框架。
“知識驅動和數據驅動相結合是機器智能非常重要的理論研究，我們提出了基于圖的可解釋認知推理的框架，框架將提問對象表示為圖結構，將復雜問題解析為由基本函數組合而成的程序的推理過程，在圖結構上使用注意力機制進行模塊推理，使得每個模塊的輸出可以被人類所理解。未來希望進一步構建可擴展的通用推理函數庫，并研究多模態認知推理和具有增量學習能力的推理。”李涓子表示。
清華大學計算機系副教授許斌
清華大學計算機系副教授許斌介紹了“面向大規模知識圖譜的預訓練模型”，他表示：“我們希望通過異構識別網絡的預訓練模型和預訓練模型支撐的大規模知識圖譜鏈接支撐AI，賦能學術與科技情報服務。通過知識圖譜構建和神經網絡構建基礎，我們在學術領域構建了垂直應用AMiner，即基于知識驅動的技術服務體系，可以提供的智能服務包括科技趨勢分析、專家發現、學術推薦等，能夠通過AI技術幫助研究人員去理解科學的本質。我們最終目的是希望把知識圖譜和預訓練模型很好地結合起來，使得機器像人一樣思考并且廣泛服務于人類的方方面面。”
阿里巴巴資深算法專家楊紅霞
接下來，阿里巴巴資深算法專家楊紅霞介紹了“超大規模多模態預訓練模型M6”。超大規模多模態預訓練模型M6文到圖的技術生成能力，可以給文字創造圖片，讓人眼前一亮，這是之前深度學習模型沒辦法做到的事情，因此，人工智能被認為具有了一定的創造能力。楊紅霞說道：“我本人在業界，對M6真正大規模落地和應用非常關注，我們主要關注三個核心點：如何依靠有限的GPU資源，低碳地運行人工智能模型；如何滿足落地商業化應用對圖片清晰度的高要求；再就是如何實現商業化首次大規模落地。如今，預訓練是‘大力出奇跡’，我們也在做探索，把每個專家分到K個組，每個組是TOP-1機制，最終是K TOP-1稀疏激活策略，結果非常不錯，提速非常快，谷歌把算子的精度壓到了BF16，我們直接壓到了半精度。M6能夠應用在服飾新制造、長尾詞搜索、推薦新品的高效孵化等領域。”
浙江大學副教授楊洋
最后，浙江大學副教授楊洋圍繞“圖神經網絡的魯棒性學習”進行了分享。圖數據是非常常見的數據結構，比如人和人之間的關系構成社交網絡。楊洋以圖風控為例做了介紹：“我們在應用模型的時候發現數據層面有一些比構建模型更具挑戰的工作，比如我們發現真實的網絡數據往往帶有大量的噪音。為了解決這個問題，我們提出基于強化學習的框架，在金融領域、電信領域包括社交網絡都做了一些測試，在不同的降噪比下，降噪以后在節點分類上提升了將近30%。”
“AI TIME論道”環節
隨后，由AI TIME負責人何蕓主持，幾位演講嘉賓與復旦大學計算機學院教授黃萱菁、清華大學電子工程系助理研究員戴國浩，共同圍繞“圖神經網絡是否是實現認知智能的關鍵？”這一議題進行了一場精彩的“AI TIME論道”。
參與嘉賓從各自的角度出發，各抒己見地探討了圖神經網絡的發展現狀、面臨問題、產業落地和未來藍圖，現場觀眾就自己感興趣的議題踴躍提問，氛圍活躍。最終，大家一致認為，在認知智能領域，圖神經網絡是非常強大的工具，隨著時間的發展，圖神經網絡將在更多的交叉領域取得突破，最終推動人工智能發展。
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