美國西北大學：研究計算機推理以及類比學習

人工智慧學家

作者：美國西北大學 翻譯：王益軍

概要：研究人員根據認知科學理論發明新的模型，允許計算機獲得像人類推理和做出道德決定的能力。

結構映射引擎為實現計算機推理和向人類學習，包括解決道德兩難提供可能。

Forbus和他的合作者利用認知科學理論，發明了一種模型，能讓計算機獲得像人類推理和做出道德決定的能力。這個模型稱作結構映射引擎，可模擬解決難題，包括捕捉人類在解決道德兩難問題時候，自然地利用類比解決問題。

Forbus，這位西北大學麥考密克學院電氣工程和計算機科學的教授，說到，「關於如何像人類一樣思考，類比是非常流行的說法」，「人類利用相關表述流暢地描述事情，解決難題，表示因果關係，衡量道德兩難。」

此模型根本的原理是心理學家Dedre Gentner提出的類比相似結構映射理論，這個理論通常用來解釋和預測很多心理現象，強調在連接存在和想法的相關表現中類比相似牽涉的比較，例如，鐘錶放在門上面，壓力不同導致水的流動。

類比可以是複雜的（電子流動如同水一樣），亦或是簡單的（他的新手機和以前的那款很像）。先前的類比模型，包括結構映射引擎之前的版本，未能將人們傾向使用的表達增大規模。Forbus設計的新版本能夠處理相關表達的規模和複雜性，用以視覺推理，解決課本難題和道德兩難問題。

Gentner，這位西北大學的教授解釋說，「聯繫能力是高階認知的關鍵」，「雖然我們與少數其他物種共同擁有這樣的能力，但是人類在利用聯繫表達和推理方面遠遠超過其他物種。」

在得到了海軍研究辦公室，先進國防研究項目機構，空軍科學研究辦公室的共同支持後，Forbus和Gentner的研究發表了在6月20號發表的認知科學雜誌上，Andrew Lovett,在Gentner實驗室工作的博士後，和Ronald Ferguson Forbus實驗室的博士畢業生，同樣撰寫了論文。

與谷歌的阿爾法狗類似，許多人工智慧系統依靠深度學習，這個過程中，計算機學習檢驗海量數據。與它作為比較，人類和基於結構認知引擎的系統，只需通過極少例子深度學習。例如，在做出道德判斷的過程中，極少數的例子足以促使結構映射引擎學習做出決定，就像人們在心理測驗中的所做的決定一樣。

Forbus說，在新的情形下，機器會試圖檢索出重要信息，尋找到類似數據，最終做出相應決定。

結構映射引擎同樣可以用來解決預修測驗中的物理難題，為進一步表現結構映射引擎的適應性，它也用來模擬多種視覺難題-解決任務。

為鼓勵在類比上的研究，Forbus的團隊發布了結構映射引擎源代碼和一個5000個例子的語料庫，其中包括從解決視覺難題，課本難題，和解決道德兩難問題提取的比較數據。

基於結構映射引擎系統解決的一系列任務，預示著類比可能會引領人工智慧領域新的技術和對於人類認知更深的思考。舉個例子，通過從多種文化中提取例子建立模型，將他們的道德信仰譯成計算機編碼，為社會科學領域提供新的工具。基於類比的人工智慧技術會對安全，醫療和教育等一系列領域具有重大意義。

Forbus說到，「結構映射引擎已經利用在了教育軟體領域，通過學生的答案與老師答案的比較，為學生提供反饋信息。但還有巨大潛能的輔助軟體未被開發，利用類比幫助學生學習。」

摘要

類比在人類認知的現象中處於中心地位，是關於從視覺感受到概念改變的過程。捕捉到其向心性需要，模型比較必須與其他過程相結合，處理模型任務所需要表現的大小和複雜性。本文描述了從1986年提出結構映射引擎，再到至今它的延伸，增加了它的工作範圍。首先，我們重新審視了基礎的結構映射運算程序，描述了其作為過程模型的心理證據，最後總結了它在刺激基於相似的檢索和產生所發揮的作用。我們提出了結合到結構映射引擎的五項技術，使得它能夠解決大規模的模型難題：A在多項式時間裡，貪婪的歸併迅速構造一種或是更多最好的匹配闡釋。B因為新的信息回復或是從基礎和目標中演變，遞增的運行促使映射延伸，模擬場景隨著時間推移而更新。C普適判斷不同的模型，項目可能會暗示聯配d結構性分析合理性判斷類推推斷模型方面e匹配過濾使得大規模任務模型向結構映射引擎傳達約束條件，影響映射過程。我們通過發表研究的例子研究怎樣結合它捕捉比以前更大範圍的心理現象。

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