【通往通用人工智能AGI之路】第8章: 认知架构

第三部分: AGI系统架构与实现

在前两部分,我们分别介绍了AGI的理论基础、关键使能技术,对AGI的内涵、原理、方法有了初步认识。然而,要真正实现AGI,我们还需要探索AGI系统的架构和实现路径。AGI系统架构需要综合考虑认知、学习、推理、规划等多个方面,设计灵活、可扩展、鲁棒的系统框架;AGI系统实现需要针对不同的任务和场景,开发高效、可靠、可解释的算法和模型。本部分将重点探讨AGI系统架构与实现的若干关键问题,包括认知架构、大规模AGI系统设计、AGI评估与测试等,力图为AGI的工程实践提供思路和指引。

第8章: 认知架构

认知架构(Cognitive Architecture)是实现AGI的核心,它为智能系统的感知、学习、推理、决策等认知功能提供了统一的计算框架。认知架构综合了认知科学、人工智能、神经科学等多个学科的理论和方法,力图建立一个符合人类认知规律、支持多领域任务的通用智能模型。本章将介绍认知架构的基本概念和主要流派,重点评述几个有代表性的认知架构,并探讨认知架构在AGI研究中的重要作用和发展趋势。

8.1 经典认知架构

经典认知架构是20世纪80年代以来发展起来的一类符号主义认知模型,它们基于认知心理学和人工智能的研究成果,试图建立一个通用的认知计算框架。经典认知架构通常采用模块化设计,包括感知、记忆、推理、决策等多个功能模块,并使用规则、逻辑、概念图等符号表示和推理机制。本节将重点介绍三个有代表性的经典认知架构:ACT-R、Soar和CLARION。

8.1.1 ACT-R

ACT-R(Adaptive Control of Thought-Rational)是由卡内基梅隆大学开发的一个基于生产系统的认知架构,它模拟人类的感知、记忆、推理、学习等认知过程,广泛应用于认知心理学、人机交互、智能教育等领域。ACT-R的核心组件包括:

• 知识库:由声明性知识(Declarative Knowledge,如事实、概念)和程序性知识(Procedural Knowledge,如规则、技能)组成。
• 模块:包括视觉、听觉、运动、记忆等功能模块,每个模块有独立的缓冲区(Buffer)和激活机制。
• 中心生产系统:根据当前目标和缓冲区内容,匹配和执行相应的生产规则(Production Rule),协调各模块的工作。
• 学习机制:通过生产编译(Production Compilation)、激活调整(Activation Adjustment)等机制,实现知识的优化和巩固。

ACT-R通过块(Chunk)表示声明性知识,通过生产规则表示程序性知识,通过模式匹配和冲突解决实现推理决策。ACT-R的认知过程遵循有限理性(Bounded Rationality)原则,受限于注意力、工作记忆等认知资源。ACT-R在解释人类行为、建模认知任务等方面取得了广泛成功,但其符号表示和规则推理能力有限,难以支持开放领域的复杂认知。

8.1.2 SOAR

Soar是由卡内基梅隆大学、密歇根大学等开发的一个基于问题空间假设(Problem Space Hypothesis)的认知架构,它将智能行为建模为在问题空间中的搜索过程,强调知识表示、目标分解、层次规划等机制。Soar的核心组件包括:

• 工作记忆:存储当前状态、目标、运算符等短期信息,由属性-值对(Attribute-Value Pair)组成。
• 长期记忆:存储过程知识(如运算符)、语义知识(如概念、关系)、情景知识(如经验、策略)等长期信息。
• 决策过程:根据当前状态和目标,从长期记忆中检索和选择运算符,生成下一个状态,直到达到目标状态。
• 学习机制:通过块化(Chunking)机制,将问题解决过程中的关键决策步骤存储为新的规则,实现知识的积累和优化。

Soar通过状态-运算符-状态的循环,在问题空间中进行启发式搜索,实现复杂问题的分解和求解。Soar支持多种知识表示方式,如规则、概念图、语义网络等,具有较强的符号推理能力。Soar在智能规划、自主决策、游戏博弈等领域取得了广泛应用,但其问题求解范式有限,难以应对开放、动态环境下的认知挑战。

8.1.3 CLARION

CLARION(Connectionist Learning with Adaptive Rule Induction ON-line)是由密苏里大学开发的一个混合式认知架构,它综合了符号主义和连接主义的优点,支持显式和隐式知识的表示和学习。CLARION的核心组件包括:

• 行动中心子系统(Action-Centered Subsystem):负责感知、行动、推理等任务,包括显式和隐式两个层次。
• 非行动中心子系统(Non-Action-Centered Subsystem):负责动机、元认知、个性等功能,调节行动中心子系统的工作。
• 元认知子系统(Metacognitive Subsystem):监控和控制其他子系统的工作,支持反思、规划、学习等高层认知功能。
• 动机子系统(Motivational Subsystem):基于驱动、目标、情感等因素,为行动提供动机和反馈。

CLARION使用基于规则的显式表示和基于神经网络的隐式表示,通过双重表示(Dual Representation)和双重处理(Dual Processing)机制,实现显式和隐式知识的融合与互补。CLARION还支持多种学习方式,如监督学习、强化学习、无监督学习等,可以在任务执行中不断优化知识和策略。CLARION在认知控制、决策支持、社会模拟等领域展现了良好的性能,但其认知功能和领域适用性仍有待进一步验证和扩展。

经典认知架构为实现通用智能提供了重要的理论和方法基础,展现了符号主义范式在建模人类认知方面的优势。但经典认知架构也存在一些局限性,如认知功能有限,知识获取困难,泛化能力不足等,难以支持开放环境下的自主学习和决策。因此,经典认知架构需要与其他技术方法相结合,如深度学习、强化学习、概率推理等,发展出更加灵活、鲁棒的认知架构。

8.2 神经认知架构

神经认知架构是近年来发展起来的一类基于人工神经网络的认知模型,它们借鉴了神经科学和认知神经科学的研究成果,试图建立一个类脑的认知计算框架。神经认知架构通常采用分布式表示和并行处理,包括感知、记忆、决策等多个功能模块,并使用端到端学习方法进行训练优化。本节将重点介绍三个有代表性的神经认知架构:Spaun、NTM和DNC。

8.2.1 Spaun

Spaun(Semantic Pointer Architecture Unified Network)是由滑铁卢大学开发的一个大规模脑启发认知架构,它基于NEF(Neural Engineering Framework)和SPA(Semantic Pointer Architecture)理论,模拟了人脑的感知、记忆、推理、决策等多个功能。Spaun的核心组件包括:

• 视觉系统:负责接收和处理视觉输入,提取特征,形成表象。
• 运动系统:负责规划和执行运动指令,控制效应器行为。
• 工作记忆:负责存储和操作当前任务相关的信息,支持推理和决策。
• 语义记忆:负责存储长期的概念、事实、规则等知识,支持语义泛化和类比。
• 情景记忆:负责存储个体经历过的事件、场景、经验等,支持情景推理和决策。
• 中央执行系统:负责协调和控制各个子系统的工作,支持目标管理、策略选择、行为监控等功能。

Spaun使用神经表示(Neural Representation)和语义指针(Semantic Pointer)机制,将不同模态、不同抽象层次的信息映射到统一的高维向量空间,并通过神经连接实现信息的绑定、解绑和变换。Spaun还使用稀疏编码(Sparse Coding)、时间表征(Temporal Representation)等技术,提高了表示的效率和鲁棒性。Spaun在数字识别、问题求解、序列推理等任务上展现了良好的认知能力,初步实现了感知、认知、行为的整合,但其计算效率和泛化能力有待进一步提高。

8.2.2 Neural Turing Machines

NTM(Neural Turing Machines)是由DeepMind公司提出的一种可微分的神经图灵机模型,它结合了记忆增强神经网络(Memory-Augmented Neural Networks)和注意力机制(Attention Mechanism),可以在神经网络中实现外部记忆存取和算法推理。NTM的核心组件包括:

• 控制器(Controller):一个前馈或循环神经网络,负责接收输入,产生输出,控制存储器的读写。
• 存储器(Memory):一个可读写的外部存储矩阵,通过注意力机制与控制器交互,支持数据的存储和检索。
• 读写头(Read/Write Heads):连接控制器和存储器的注意力机制,负责根据控制器的指令,在存储器中进行内容寻址和位置寻址。

NTM通过可微分的注意力机制和外部存储器,突破了传统神经网络的记忆瓶颈和算法瓶颈,可以在序列数据上实现复杂的推理和计算任务。NTM在算法学习、问答系统、few-shot learning等任务上取得了显著成果,展现了端到端学习记忆和推理的能力,但其泛化能力和鲁棒性仍有待验证。

8.2.3 Differentiable Neural Computers

DNC(Differentiable Neural Computers)是由DeepMind公司在NTM基础上发展的一种更加灵活、模块化的记忆增强神经网络模型,它引入了动态存储器分配、时间连结记忆等机制,进一步增强了神经网络的记忆容量和推理能力。DNC的核心组件包括:

• 控制器:一个前馈或循环神经网络,负责接收输入,产生输出,控制存储器的读写。
• 存储器:一个可动态分配的外部存储矩阵,支持稀疏读写和时间连结,可以存储和检索任意长度的序列数据。
• 读写头:连接控制器和存储器的注意力机制,支持基于内容和位置的寻址,可以同时读写存储器的多个位置。
• 时间连结机制:跟踪存储器的写入顺序,支持基于时间的寻址和回溯,增强了模型处理序列数据的能力。
• 存储器分配机制:动态分配和释放存储器的空间,支持自适应的存储器管理,提高了存储效率和泛化能力。

DNC通过更加灵活的存储器结构和寻址机制,进一步突破了传统神经网络在记忆和推理方面的瓶颈,可以在更加复杂的数据和任务上实现端到端学习。DNC在机器阅读、问答系统、few-shot learning等任务上取得了state-of-the-art的表现,展现了强大的记忆、推理和泛化能力,是实现AGI的一个有希望的方向。

神经认知架构借鉴了人脑的结构和功能,利用人工神经网络实现了感知、记忆、推理、决策等认知功能的整合,为实现类脑智能提供了新的思路。与经典认知架构相比,神经认知架构具有更好的学习和泛化能力,能够直接从数据中学习知识和策略,适应动态变化的环境。同时,神经认知架构也面临着一些挑战,如计算效率、可解释性、稳定性等,需要与其他技术方法相结合,如知识图谱、因果推理、强化学习等,不断提升其认知能力和实用价值。

8.3 混合认知架构

混合认知架构是一类结合了符号主义和连接主义的认知模型,它们尝试综合两种范式的优点,构建一个兼具逻辑推理和学习优化能力的认知框架。混合认知架构通常包括显式和隐式两个层次,分别负责符号化的知识表示和次符号化的信息处理,并通过混合推理、协同学习等机制实现两个层次的交互与融合。本节将重点介绍三个有代表性的混合认知架构:ACT-R/E、CLARION和LIDA。

8.3.1 ACT-R/E

ACT-R/E(Adaptive Control of Thought-Rational/Embodied)是由卡内基梅隆大学在ACT-R基础上发展的一个混合认知架构,它在ACT-R的符号推理框架中引入了基于神经网络的感知、运动和学习机制,实现了认知和物理过程的统一建模。ACT-R/E的核心组件包括:

• 感知-运动模块:负责处理视觉、听觉、触觉等感知信息,以及控制眼动、手部等运动行为,使用卷积神经网络等模型实现端到端学习。
• 声明记忆模块:负责存储语义知识、情景记忆等显式信息,使用记忆增强神经网络实现知识的存储和检索。
• 程序模块:负责存储程序性知识、规则等隐式信息,使用强化学习算法实现策略的优化和调整。
• 目标模块:负责管理和追踪任务目标,协调其他模块的工作,使用深度强化学习算法实现目标推理和规划。

ACT-R/E通过在不同模块中应用不同的学习算法,实现了显式和隐式知识的协同学习,提高了模型的适应性和泛化性。同时,ACT-R/E还引入了视觉注意、工作记忆等认知机制,增强了模型处理复杂任务的能力。ACT-R/E在智能教育、人机交互、认知机器人等领域展现了良好的应用前景,但其认知架构的复杂性和计算成本较高,仍需进一步优化。

8.3.2 CLARION

CLARION(Connectionist Learning with Adaptive Rule Induction ON-line)是由密苏里大学在原有CLARION架构的基础上,进一步发展的一个混合认知架构。新版CLARION更加强调显式和隐式知识的交互与整合,引入了基于神经网络的子概念层(Subconceptual Layer)和基于规则的概念层(Conceptual Layer),实现了反应性和审议性过程的统一。CLARION的核心组件包括:

• 行动中心子系统(ACS):负责感知、决策和行动,包括显式和隐式两个层次。隐式层使用多层前馈网络,通过端到端学习获得反应性策略;显式层使用基于规则的推理引擎,通过归纳学习获得审议性策略。
• 非行动中心子系统(NACS):负责目标、动机和元认知,调节ACS的行为。目标层使用自组织映射网络,学习目标的层次结构;动机层使用递归神经网络,学习内在动机和外在奖赏的表征。
• 元认知子系统(MCS):负责监控和控制ACS和NACS,支持反思、规划、学习等高层认知功能。MCS使用基于案例的推理和强化学习,不断优化元认知策略。

CLARION通过在不同层次应用不同的学习算法,实现了显式和隐式知识的互补与融合,提高了模型的适应性和解释性。同时,CLARION还引入了混合推理、转移学习等机制,增强了模型处理复杂任务的能力。CLARION在认知控制、智能教育、社会模拟等领域取得了广泛应用,展现了混合认知架构的优势和潜力。

8.3.3 LIDA

LIDA(Learning Intelligent Distribution Agent)是由孟菲斯大学开发的一个基于全局工作空间理论(Global Workspace Theory)的混合认知架构,它模拟了人类认知过程中的意识、注意、记忆等机制,实现了自主学习和适应。LIDA的核心组件包括:

• 感知-行动子系统:负责接收感知信息,解释语义,激活相关记忆,并根据当前情景做出反应。感知-行动子系统包括特征检测器、感知记忆、程序记忆、情景记忆等模块。
• 全局工作空间:作为意识的中枢,整合来自感知-行动子系统的信息,形成当前的意识内容,并广播给其他子系统。全局工作空间通过注意机制和激活传播,实现不同认知过程的协调与竞争。
• 行动选择子系统:根据当前的意识内容、情景和目标,从多个候选行动中选择最合适的行动,并将其发送给运动子系统执行。行动选择子系统使用基于效用的学习算法,不断优化行动策略。
• 记忆子系统:包括短时记忆、长时记忆和工作记忆,分别负责存储和检索不同时间尺度、不同抽象层次的信息。记忆子系统使用稀疏分布式表示和序贯记忆模型,实现高效灵活的记忆存取。

LIDA通过全局工作空间整合不同的认知过程,实现了意识、注意、记忆等机制的统一,提高了模型处理复杂任务的能力。同时,LIDA还引入了情感、动机等非认知因素,增强了模型的适应性和自主性。LIDA在智能体、认知机器人、人机交互等领域展现了广阔的应用前景,是实现AGI的一个有前途的方向。

混合认知架构综合了符号主义和连接主义的优点,兼具逻辑推理和学习优化的能力,为实现更加灵活、鲁棒的认知系统提供了新的可能。与经典认知架构相比,混合认知架构具有更好的适应性和泛化性;与神经认知架构相比,混合认知架构具有更好的解释性和可控性。同时,混合认知架构也面临着一些挑战,如显式和隐式知识的有效整合,不同学习算法的协同优化,认知架构的工程实现等,需要与其他技术方法相结合,如知识图谱、因果推理、元学习等,不断提升其认知能力和实用价值。

本章介绍了认知架构的基本概念和主要流派,重点评述了几个有代表性的经典、神经和混合认知架构,讨论了它们在AGI研究中的重要作用和局限性。认知架构为实现通用人工智能提供了重要的理论框架和技术路线,但目前的认知架构在适应性、泛化性、鲁棒性等方面还存在不足,难以支持开放环境下的自主学习和决策。未来,认知架构的发展需要与其他学科领域深度融合,如认知科学、脑科学、计算机科学等,吸收最新的研究成果,不断拓展其认知功能和应用范围。同时,认知架构的设计与实现也需要与具体的任务和场景紧密结合,针对不同的应用需求,开发出高效、可靠、可解释的认知系统。只有在理论探索和工程实践的双向驱动下,认知架构才能真正成为AGI的核心,推动人工智能的发展和应用。