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众所周知人工智能最困难的地方在于表征。虽然世间万物无疑都可以统一地编码为 0 和 1但是却没有深刻反映出事物的规律对于进一步处理和理解非常不利。因此统一表示不难高效的统一表示却非常难需要类似词向量等数据压缩方式来表示表示本身就蕴含了事物之间的关系信息。
总的来说实现统一语言的挑战有以下几点 语言的多样性与复杂性 现实世界中的万物从物理规律、生物进化到社会文化都具有层次丰富、规则复杂且高度动态的特性。要创造一种通用语言既要细致入微又要避免过于繁琐。 符号与语义鸿沟 计算机擅长处理符号但理解人类意义上的语义需要大量上下文和背景信息。如何设计一种既能抽象符号又能融入语义的语言是难点所在。 跨模态融合 统一语言需要能表达不同模态如视觉、听觉、文本、运动的信息。例如描述一幅画、一个声音和一个情感体验之间的关系是极其复杂的。 动态更新与进化 统一语言不能是一成不变的因为知识和经验随时间演变描述语言也需要具备自我扩展与改进的能力。
统一语言的潜在实现路径主要有以下几种 1 知识图谱与符号网络 将现实世界中的事物、关系、属性以结构化的知识图谱形式表示。 知识图谱中的节点和边可以作为“通用语言”的符号基础。 2 数学与逻辑的统一建模 使用数学模型如张量、概率分布或逻辑语言如一阶逻辑、模态逻辑来描述万物的动态行为和状态。 例如物理世界可用微分方程决策问题可用贝叶斯网络。 3 基于神经网络的特征嵌入 深度学习可以将复杂信息嵌入到一个多维向量空间中从而实现跨模态的统一表示。 例如OpenAI 的 CLIP 模型将文本和图像投影到相同的语义空间中。 4 自然语言作为“元语言” 自然语言如英语、汉语等本身具有表达复杂概念的能力尤其是具备灵活性和开放性。某种程度上自然语言可以作为AGI的基础语言。 例如GPT 模型展示了自然语言如何在统一表示和生成复杂信息中发挥作用。
统一语言未来的可能突破方向 认知科学与人工智能的结合 研究人类大脑如何形成对万物的统一表示借鉴其原理设计机器语言。 领域间迁移学习 发展更高效的迁移学习方法使得一种语言能通用于更多领域。 分层式语言体系 构建多层次语言系统既能用高层抽象描述复杂概念又能用低层具体操作处理细节。
总之将万物使用统一的语言描述是通向通用人工智能的关键一步。一旦通用人工智能在统一语言描述万物方面取得突破其影响将是深远且广泛的。它将极大地加速科技创新推动医疗健康、智能制造、智慧城市等领域的智能化转型同时也为解决气候变化、资源分配等全球性挑战提供了新的工具和方法。更重要的是通用AI的发展将促进人类对自身认知的深入理解推动哲学、心理学等人文科学的进步为人类社会的可持续发展注入新的活力。
