AI大觉醒：图灵奖得主Bengio称AI将产生意识，未来机器学习核心是注意力机制

人工智能会产生意识吗？

这是一直以来美剧《西部世界》中探讨的问题。AI主人公觉醒，意识到这个世界是人类杀伐主宰的乐园，于是开启了逆袭之路。

在本周举行的2020年ICLR上，图灵奖得主、蒙特利尔学习算法研究所主任Yoshua Bengio对AI和机器学习的未来提供了最新的见解。他讲到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。

这位大咖2月份刚刚在纽约的2020年AAAI 会议上与图灵奖获得者 Geoffrey Hinton 和 Yann LeCun 一起发表了演讲。而在ICLR的演讲中，Bengio 阐述了他更早之前的一些想法。

注意力机制来源于人类的视觉注意力，是人类在进化过程中形成的一种处理视觉信息的机制。最简单的例子，比如看一个图片，会有特别显眼的场景率先吸引注意力，因为大脑中对这类东西很敏感。

目前，注意力模型（Attention Model）已经在自然语言处理、图像识别以及语音识别等领域取得了最先进的成果，是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。注意力模型也是构成企业AI的基础，帮助员工完成一系列认知要求高的任务。

Bengio 在演讲中谈到了美籍以色列心理学家兼经济学家 Daniel Kahneman 在他2011出版的开创性著作《思考，快与慢》中提出的认知系统。

第一种认知类型是无意识的（快系统），凭直觉，非常快速，非语言性的，基于惯性，它只涉及隐含的知识类型，是人潜意识中的知识，深藏于脑海中。

简单说，这种过程不费脑子，第一反应，直觉地做出回应。比如说，思考1+1=2的过程。

第二种认知类型是有意识的（慢系统），基于语言学和算法，要涉及更高级一些的推理和规划，以及显性的知识。换句话说，是需要费力思考的，比较慢，比如说脑内运算158乘以67。

正是快和慢的结合构成了我们人类的思维模式。

Bengio将这个人类的有意识思维和AI进行对比，他指出，有意识的认知系统的一个有趣特征是，它可以在新的情境下，将语义概念进行重组，这也是人工智能和机器学习算法所具备的特性。

某种程度上，AI和机器学习算法比人脑的直觉要更加理性。

这让人想起《西部世界》的科学顾问，神经学家大卫·伊格尔曼（David Eagleman）说的一句话，意识，是一种突破程序设定的连接。我们能够复制大脑的算法；如果这个算法等同于意识，那意识也理应可以被复制和转移。

         

实验目标是，证明 RIM 能够改善模型在不同环境和模块化任务中的泛化效果。该研究不关注该方法是否超出高度优化的基线模型，而是想展示该方法面对大量不同任务时的通用性，且这些任务的环境是不断变化的。