近年來，“人工智能”這個已經(jīng)存在幾十年的詞重新成為一個熱詞。尤其是隨著AlphaGo的橫空出世，一般百姓對于人工智能都有所耳聞，許多公司更是宣布把人工智能作為未來最重要的戰(zhàn)略方向。由于近期在圖片、語音識別的技術(shù)突破，以及AlphaGo背后的技術(shù)，都采用的是深度學(xué)習(xí)技術(shù)，使得許多人認(rèn)為人工智能就是深度學(xué)習(xí)。

然而，在許多業(yè)內(nèi)人士看來，盡管深度學(xué)習(xí)確實(shí)推動了一撥技術(shù)變革，但其所代表的人工智能技術(shù)仍然是“弱人工智能”技術(shù)。其典型特征是： （1） 面向某一個具體問題（比如下圍棋，識別視頻中的貓，打某一款游戲，等等）；（2）需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。雖然許多系統(tǒng)宣稱能夠“遷移學(xué)習(xí)”到不同的領(lǐng)域，但在實(shí)際系統(tǒng)中，總是還遇到這樣或那樣的困難。這也是為何深度學(xué)習(xí)在圖像、語音領(lǐng)域已經(jīng)有突破性進(jìn)展，但在自然語言處理領(lǐng)域，雖然大量論文涌現(xiàn)，并且在一些系統(tǒng)中也實(shí)際應(yīng)用，但仍然只是處在“厚積”的階段，等待“薄發(fā)”的那一刻。

與此同時，學(xué)術(shù)界始終存在著不同觀點(diǎn)的爭論。例如，2015年12月美國《科學(xué)》雜志封面文章《Human-level concept learning through probabilistic program induction（通過概率程序歸納法實(shí)現(xiàn)人類層次的概念學(xué)習(xí)）》中， 三名分別來自麻省理工學(xué)院、紐約大學(xué)和多倫多大學(xué)的研究就指出：人類常常只需要一個或數(shù)個例子就可以學(xué)習(xí)出一個新的概念，而機(jī)器卻需要數(shù)百個例子才能達(dá)到相似的識別精度。例如，當(dāng)人們看到一個新型的二輪平衡車實(shí)例后，可以很容易將它從獨(dú)輪車、自行車、摩托車、汽車中識別出來。但是對于機(jī)器而言，目前還不具備這樣的能力。深度學(xué)習(xí)仍然像是一個深不見底的“記憶黑盒子”，需要通過大量的訓(xùn)練樣例，才能夠?qū)W出超出人類能力的本領(lǐng)。在這篇《科學(xué)》雜志封面論文中，作者直指深度學(xué)習(xí)的軟肋，并聲稱通過“貝葉斯程序?qū)W習(xí)”能夠模擬人類認(rèn)知，并通過了圖靈測試。雖然三位作者和深度學(xué)習(xí)頂尖大牛Geoffrey Hinton相互之間都禮貌地表明，“貝葉斯程序?qū)W習(xí)”和“深度學(xué)習(xí)”在不同的任務(wù)上各領(lǐng)風(fēng)騷，假如能彼此借鑒，一定能互相彌補(bǔ)，但是學(xué)術(shù)界中的“貝葉斯派”和“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)派”的“暗戰(zhàn)”還在持續(xù)。

言歸正傳，在自然語言處理領(lǐng)域，文本理解仍然是人工智能尚未攻克的難題。雖然“微軟小冰”已經(jīng)能夠陪人聊天，并且在微軟研究院研究團(tuán)隊(duì)的鼎力支持下，正在具備“情感”以及“個性”，但是業(yè)內(nèi)人士仍然清楚地意識到，基于檢索方式以及LSTM的技術(shù)方案，或許能夠讓產(chǎn)品顯得“人工智能”，但是離真正地能夠“自主學(xué)習(xí)”的“人工智能”仍然相去甚遠(yuǎn)。這是因?yàn)椋m然計算機(jī)當(dāng)下能輕而易舉地戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍，但是它的學(xué)習(xí)能力以及文本理解的能力可能都遠(yuǎn)不及一個三四歲的孩童。

去年10月底，微軟研究院發(fā)布了Microsoft Concept Graph（微軟概念圖譜，https://concept.research.microsoft.com/）。其核心知識庫包含了超過540萬條概念。除了包含一些被絕大部分通用知識庫包含的概念，例如“城市”、“音樂家”等，Microsoft Concept Graph還包含數(shù)百萬長尾概念，例如“抗帕金森治療”、“名人婚紗設(shè)計師”、“基礎(chǔ)的水彩技巧”等，而這些概念在其他的知識庫中很難被找到。這個概念知識圖譜，可以讓計算機(jī)掌握“常識”（這是人類理解萬物的基礎(chǔ)），從而模仿人類進(jìn)行簡單推理。

基于概念知識圖譜進(jìn)行推理的過程叫做概念化，它是模擬人類看到短文本時在腦海中形成推理的過程。例如，當(dāng)我們看到“蘋果”的時候，我們會知道它有可能是一種水果，也有可能是一家公司；當(dāng)我們看到“蘋果工程師”的時候，我們腦海中會形成簡單的推理，認(rèn)為這個“蘋果”很有可能是指蘋果公司；更進(jìn)一步，當(dāng)我們看到“蘋果工程師在吃蘋果”，由于“吃”這個動詞的存在，這個短文本中的第二個“蘋果”指的就應(yīng)該是水果。這種基于不同上下文進(jìn)行推理的過程就是“概念化”（Conceptualization）。目前，機(jī)器已經(jīng)能夠完全模擬這一過程，進(jìn)行“常識推理”，從而對文本產(chǎn)生一種顯性理解結(jié)果：“概念化向量”。這種向量與基于深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生的詞向量類似，可以用于進(jìn)行語義相似度計算，但是不同點(diǎn)是“概念化向量”是可解釋的，而由深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生的詞向量是不可解釋的。