在未经充分训练的情况下 ， 让AI关注人是容易的 ， 但关注某个特定的人是困难的 。
在美剧《西部世界》中 ， AI主人公觉醒 ， 并意识到这个世界是人类杀伐决断的乐园 ， 于是开启了反抗之路；电影《黑客帝国》中 ， AI将人类豢养起来 ， 控制了整个世界……那么在科幻世界中拥有了意识的AI ， 在未来生活中能否实现？
日前 ， 在2020年国际学习表征会议（ICLR）上 ， 图灵奖得主、蒙特利尔学习算法研究所主任约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）对AI的未来提供了最新见解 。 他认为未来机器学习完全有可能超越无意识 ， 向全意识迈进 。 而注意力机制正是实现这一过程的关键要素 。
人类的注意力机制和人工智能的注意力机制是否一样？现在应用于人工智能的注意力机制还要解决哪些bug ， 才能让AI真正具备注意力？就此 ， 科技日报采访人员采访了有关专家 。
目的在于减少对无用线索的关注
什么是注意力机制？“注意力机制来源于人类的视觉注意力 ， 即人类在进化过程中形成的一种处理视觉信息的机制 。 ”中国科学院自动化研究所研究员张兆翔说 。
张兆翔解释 ， 人类视觉系统以大约每秒8.96兆比特的速度接收外部视觉信息 ， 虽然人脑的计算能力和存储能力都非常有限 ， 但却能有效的从纷繁芜杂的外部世界中有选择地处理重要的内容 ， 在这个过程中选择性视觉注意发挥了重要的作用 。 如我们在看一个画面时 ， 会有一处特别显眼的场景率先吸引我们的注意力 ， 这是因为大脑对这类东西很敏感 。
视觉注意机制的理论研究自20世纪80年代以来一直是神经科学和认知科学的热点研究问题 ， 目前研究者们一般按照两类标准对注意机制进行分类 。 “从注意产生的方向划分为：自下而上数据驱动的注意、自上而下任务驱动的注意、两者结合共同产生的注意；从关注的对象划分为：基于空间的注意、基于特征的注意、基于对象的注意 。 ”中国科学院自动化研究所副研究员王威介绍说 。
“而对于人工智能来说 ， 注意力机制是机器学习中的一种数据处理方法 ， 广泛应用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的机器学习任务中 ， 其主要功能是减少对无用线索的关注 。 ”福州大学数学与计算机科学学院、福建省新媒体行业技术开发基地副主任柯逍博士说 。
厦门大学科技处副处长、人工智能系教授纪荣嵘认为 ， 从本质上说 ， 注意力机制是一个特征信息评估和筛选的过程 。
一般认为 ， 深度学习中的注意力机制最早是约书亚·本吉奥等人在2014年提出的软注意力机制 。 基于约书亚·本吉奥的这套理论后续又发展出了多步注意力机制、跨模态交互注意力以及时下非常火热的Transformer网络中的自注意力机制 。
“目前研究的AI注意力机制各有各的特点 ， 但总的来说就是构建输入与输出 ， 或者构建输入数据在不同层面上的关联关系 ， 从而达到重点突出部分区域或者数据间的部分关系 ， 提升任务性能 。 ”张兆翔说 。
未经训练难以注意新鲜事物
最近几年 ， 注意力机制已被应用到了人工智能的许多细分领域中 。 “人工智能是可以被设计出不同程度的注意力的 。 当需要不同程度的注意力时 ， 我们可以设计多个注意力网络 。 ”柯逍说 。
据了解 ， 从2016年开始 ， 谷歌的翻译系统就已经使用了注意力机制来提升翻译质量 。 在文本问答、对话系统、知识图谱抽取等自然语言处理任务中 ， 注意力机制基本成为了模型标配 。 在计算机视觉中 ， 注意力机制的使用也成为了一种趋势 ， 包括细粒度检索、图像分类、行人重识别等在内的多个研究任务中都有使用注意力机制的视觉模型 。
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