3.4 重量级本体论与轻量级本体论
随着对本体研究逐步深入,研究者逐渐发现如果想要将知识灌输给人工智能,就必须恰当描述出整个知识系统。在描述的过程中,研究者分为了两个派别:一个是重量级本体论,另一个是轻量级本体论。
本体研究产生了两个派系,二者的研究方向完全不同,重量级本体论的研究者认为研究重点应该是怎么描述知识,并根据这个方向进行试验;而轻量级本体论的研究者则认为应该将数据输入计算机后,让计算机找出这些数据之间的关联。从技术角度来说,人工智能的发展方向应该倾向于轻量级本体论。
简单来说,轻量级本体论并不是非常严谨的论证方法,因为这种思维与重量级本体论截然不同的地方就是它认为即便有些东西不是完全正确,但只要能有效利用就可以,也就是俗话所说的“凑合着用”。从表面上说,这种方法过于随意、简单,但实际上这是一种非常有效并且是可实现的想法。这种理论与现在的云端和大数据思维不谋而合,因此绝大多数人工智能研究者是以这种方法进行研究的。
对于轻量级本体论的研究,在21世纪有一个典型的例子,虽然这个案例是超越人工智能2.0时代的产物,但是它却是轻量级本体论极具代表性的“人物”,它就是“沃森”。
“沃森”是由IBM公司和美国得克萨斯大学共同打造的一台超级计算机,“沃森”的“大脑”里储存了海量数据,“沃森”能够利用这些海量数据推理出最正确的答案。IBM公司之所以会创造出一台超级计算机就是为了建造能与人类回答问题能力相匹敌的计算系统,并且这个系统不需要联网,只需数据库中的内容来推导出正确答案。这种思维就是我们所谓的轻量级本体论(见图3-11)。
比如,我们提问:“中国最北端的县在哪里?”“沃森”就会对数据库中的大量信息进行整合归类,首先挑选出与中国有关的关键词,然后再进一步推导出关于“北方的县”的信息。在这个过程中,“英国的”“美国的”“景观”等无用关键词都会被排除,经过多次筛选后,最终将答案锁定于“漠河县”(见图3-12)。
就技术本身而言,“沃森”并不是真正的人工智能,因为它在回答问题时并不是建立在理解问题的基础上,而是通过对问题中关键词进行筛选,快速从数据库中推导出符合条件的答案。这种技术符合轻量级本体论的特征,即将知识输入到计算机中,让计算机自行处理问题。值得一提的是,IBM公司研发的“沃森”虽然没有在技术上突破人工智能领域的关键问题,但在提高人工智能精确度上作出了杰出的贡献。
距离MYCIN系统出现的时间已经过去了近50年,人类对轻量级本体论的研究不断深入,人工智能回答问题已经不仅仅局限于参加智力问答比赛,这种技术在其他各个领域也逐渐变得耀眼起来。据韩国媒体报道,谷歌Deep mind首席执行官德米斯·哈萨比斯宣布“要将阿尔法狗和医疗、机器人等结合”。为了实现这一计划,哈萨比斯为英国的公司“巴比伦”投资了2 500万美元,如果这种技术得以研发与实现,那么在未来病患者只要对着计算机说出症状,计算机就能以网络信息以及自身数据库为基础,推导出正确的治疗方式和处方。将阿尔法狗的技术融入到这一计划中将会极大地提高人工智能诊断的准确度。
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