在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，存儲(chǔ)知識(shí)變得沒那么重要，可信的AI應(yīng)該掌握搜索能力，并解釋這些知識(shí)，推理其出處和可信度，推導(dǎo)出邏輯上順理成章的事情，至少像大多數(shù)人一樣善于類比（和從類比中類比），并在必要時(shí)盡快完成所有這些工作。

ChatGPT掀起了一股「生成式AI」的浪潮，所有任務(wù)都可以通過對(duì)話的方式生成答案，實(shí)現(xiàn)了接口、模型架構(gòu)的統(tǒng)一。

不過生成式AI也有缺陷，比如可控性很差，生成的結(jié)果經(jīng)常是「胡編亂造」，非常難以預(yù)測(cè)、不可解釋；在復(fù)雜推理方面表現(xiàn)不佳。

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最近，著名AI學(xué)者、Robust.AI的創(chuàng)始人兼 CEO 、紐約大學(xué)的名譽(yù)教授Gary Marcus發(fā)表了一篇論文，對(duì)可信的生成式AI提出了16項(xiàng)能力要求。

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論文鏈接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papersw2308/2308.04445.pdf

文中還討論了如何結(jié)合「顯性知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)法則」和大型語言模型，使推理引擎能夠自動(dòng)推導(dǎo)出所有知識(shí)的邏輯蘊(yùn)涵。

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Cyc知識(shí)工程

和模糊的語言推理不同，在AI發(fā)展的早期大多采用手寫規(guī)則的方式實(shí)現(xiàn)各種任務(wù)。

Cyc項(xiàng)目始于1984年，開始的目標(biāo)是把人類的上百萬條常識(shí)編碼為機(jī)器可用的形式，包括「每棵樹都是植物」、「植物最終都會(huì)死亡」等基本知識(shí)，目前該知識(shí)庫(kù)已經(jīng)包含了320萬條人類定義的斷言，涉及30萬個(gè)概念，15000個(gè)謂詞。

Cyc 的主要推理機(jī)制類似于用「形式邏輯」表達(dá)的子句進(jìn)行「定理證明」。

比如說給定一個(gè)場(chǎng)景：一個(gè)人看到自己的女兒邁出第一步（A person sees their daughter take her first step）。

此時(shí)AGI應(yīng)該能夠回答出「在這種情況下，那個(gè)人在笑嗎？如果是的話，為什么？」（Is that person smiling, in that situation? And, if so, why?)

演繹推理的第一步是用邏輯表達(dá)情境和問題，設(shè)定3 個(gè)變量 p、d、e分別代表觀看的人、女兒和行走事件；?是AND（邏輯與）的符號(hào)。

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問題可以表示為：

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假設(shè)還有一套「常識(shí)性」公理可用于連接情境和問題，用自然語言來表達(dá)的話就是：

A1. 人們愛自己的孩子People love their children

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A2. 如果你發(fā)現(xiàn)你愛的人取得了重大成就，你會(huì)感到高興If you find out that someone you love has accomplished something significant, it makes you happy

A3. 當(dāng)一件事讓你開心時(shí)，你會(huì)微笑When something makes you happy, you smile

A4. 對(duì)人來說，邁出第一步是一項(xiàng)重大成就Taking one’s first step is a significant accomplishment for people

A5. 如果你看到某些事件發(fā)生，你就會(huì)知道表演者和動(dòng)作If you see some event happening, you know the performer and the action

A6. 一個(gè)人的女兒也是他的孩子A person’s daughter is one of their children

假設(shè)這些經(jīng)驗(yàn)法則都是默認(rèn)為真，再結(jié)合否命題：

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就可以逐步推理出一個(gè)全新的公理，并得出最終答案，進(jìn)而回答出「為什么」。

Cyc項(xiàng)目的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)是包含超1100個(gè)高級(jí)推理器，可以顯著提升推理速度。

可信AI的十六個(gè)能力

Cyc知識(shí)庫(kù)可以作為可信的知識(shí)源，輔助大型語言模型進(jìn)行糾錯(cuò)，可以更好地實(shí)現(xiàn)可信人工智能（trustworthy AI）。

1. 可解釋性（Explanation）

一個(gè)可信的AI不僅需要給出問題的答案，還要描述出答案生成背后的推理過程，例如用戶可以反復(fù)追問一系列「為什么會(huì)這樣」的問題，可以通過模型了解更多基礎(chǔ)知識(shí)，并最終歸結(jié)到第一性原理和「既定」的基本真理上。

模型在推理鏈中引用的每一個(gè)證據(jù)、知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)法則等，都需要給出其來源或出處。

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在大多數(shù)情況下，這比人類之間相互交流的標(biāo)準(zhǔn)更高，但在科學(xué)領(lǐng)域，以及在涉及家庭保健、財(cái)務(wù)等非常重要的決策時(shí)，用戶也希望獲取更細(xì)節(jié)的信息。

模型的解釋應(yīng)該盡可能簡(jiǎn)明扼要，并且能夠根據(jù)上下文、用戶擁有（或推斷擁有）的先驗(yàn)知識(shí)和隱性知識(shí)，以及用戶所處（或推斷所處）的資源限制，對(duì)細(xì)節(jié)進(jìn)行優(yōu)先排序和篩選。

2. 演繹推理（Deduction）

一個(gè)可信的AI應(yīng)該能夠像人類一樣進(jìn)行演繹推理，比如說人知道國(guó)家有邊界，并且安道爾是一個(gè)國(guó)家的話，那么就可以推斷出安道爾有邊界。

算術(shù)推理也是一種演繹推理，如果有人進(jìn)入了一個(gè)原本只有四個(gè)人的房間，那么房間里就會(huì)變成五個(gè)人。

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下棋等游戲需要用到窮舉法推理，模型需要把所有可以行動(dòng)的點(diǎn)列舉出來，再判斷可行性。

演繹推理還包括識(shí)別兩個(gè)陳述之間存在明顯矛盾或是冗余的的情況。

3. 歸納推理（Induction）

當(dāng)某些結(jié)論無法從邏輯上推導(dǎo)出來時(shí)，可以作為演繹推理的補(bǔ)充，比如說動(dòng)物的種類通常決定了其解剖結(jié)構(gòu)的主要特征，如果一個(gè)新的無脊椎動(dòng)物叫做「無尾熊」，并且有八條腿和兩只翅膀，那可能會(huì)推斷出所有的無尾熊都有這種特征，不過這個(gè)結(jié)論可能是錯(cuò)誤的，但也足以應(yīng)對(duì)日常生活。

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歸納推理更像是一種時(shí)間投射，比如某個(gè)結(jié)論在t1時(shí)間為真（現(xiàn)在有一棟房子），就可以推斷出它在t2時(shí)間點(diǎn)（兩年前或三年后擁有房子）為真的概率。

大多數(shù)此類預(yù)測(cè)都遵循一種概率衰減曲線（線性、正態(tài)、高斯等），每個(gè)方向都有相應(yīng)的參數(shù)，類似的預(yù)測(cè)也適用于地點(diǎn)、安全性和其他數(shù)十個(gè)維度。

在邊界（如州界）和中斷事件（如離婚和賣房，或不太明顯的電話鈴聲）中，情況會(huì)發(fā)生變化。

4. 類比推理（Analogy）

人類的許多推理都涉及到對(duì)「表面上不相關(guān)」的事物之間進(jìn)行類比，所以模型必須先了解可能存在類比關(guān)系的大量、廣泛的事物（物體、行為、屬性等）。

5. 溯因推理（Abductive Reasoning）

有時(shí)也稱為最佳解釋推論（inference to the best explanation），如果一個(gè)看門人在一個(gè)房間里看到了一套椅子，這套椅子看起來就像看門人前一天晚上觀察到的那套椅子，那么在其他條件相同的情況下，就可以推斷出（可能不正確，但卻是最好的解釋）就是這兩套椅子是同一套椅子。

6. 心智理論（Theory of Mind）

當(dāng)我們與他人交談時(shí)，通常可以很快建立出一個(gè)很好的模型，可以了解對(duì)方知道什么、有能力做什么、關(guān)心什么等等，然后再用這個(gè)模型來引導(dǎo)互動(dòng)：

比如與同事交談時(shí)更簡(jiǎn)潔，與陌生人交談時(shí)描述更多細(xì)節(jié)，與幼兒交談時(shí)使用更簡(jiǎn)單的概念和詞匯，或是考慮對(duì)方與自己有哪些共同的先驗(yàn)知識(shí)等。

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同樣地，對(duì)于AI來說，過于話癆會(huì)顯得居高臨下、過于簡(jiǎn)潔可能會(huì)導(dǎo)致回答含糊不清，或是被誤解。

人工智能應(yīng)該隨著與用戶互動(dòng)的加深，不斷增加新的時(shí)間標(biāo)記，而非只是覆蓋和保留最新的模型。

7. 量詞流暢性（Quantifier-fluency）

比如說「每個(gè)瑞典人都有一個(gè)國(guó)王」，并且「每個(gè)瑞典人都有一個(gè)母親」，雖然表述上相同，但瑞典人的國(guó)王只有一個(gè)，而母親卻是不同的。

在邏輯學(xué)中，可以使用存在量詞、全稱量詞可以避免這種歧義，不過普通人也可以從自然語言中區(qū)分開，因?yàn)樵谕评磉^程中會(huì)引入關(guān)于家庭、母親、君主制等常識(shí)。

8. 情態(tài)流暢性（Modal-fluency）

人們經(jīng)常會(huì)使用「我希望」、「我感覺」等短語來修飾句子，甚至可以包含相當(dāng)深的嵌套語義關(guān)系，模型應(yīng)當(dāng)能正確理解句子主體。

9. 可撤銷性（Defeasibility）

人們聽到的、讀到的、說到的、相信的和推理出的很多東西都是默認(rèn)為真，但新信息層出不窮，如果當(dāng)時(shí)就知道這些信息的話，那么得出的許多結(jié)論可能會(huì)截然不同。

人工智能要想變得可信，就必須能夠吸收新信息，并修正先前的信念和答案。

對(duì)于某些關(guān)鍵應(yīng)用場(chǎng)景，AI還需要主動(dòng)告知用戶過去哪些回答是錯(cuò)誤的，應(yīng)該修改哪些過去給出的錯(cuò)誤結(jié)論。

10.正反論證（Pro and Con Arguments）

許多復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)問題都沒有明確的客觀答案，比如我應(yīng)該上哪所大學(xué)？我應(yīng)該買什么車？

在某些情況下，可以對(duì)所有可選項(xiàng)進(jìn)行加權(quán)和評(píng)分，列舉出各自優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，提供專家級(jí)的建議。

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因?yàn)锳I所知道的信息默認(rèn)都是真實(shí)的，所以即使一些看似簡(jiǎn)單的問題也可能存在多個(gè)相當(dāng)不錯(cuò)的選擇。

11. 上下文（Contexts）

同樣的一種說法，在不同的群體中可能適應(yīng)性不同，例如「誰是瑞典國(guó)王」的答案隨時(shí)間變化而不同，大多數(shù)人類交流都會(huì)隱含一些上下文元素，可能會(huì)在訓(xùn)練 LLM 時(shí)導(dǎo)致混淆問題。

在執(zhí)行任務(wù)時(shí)（例如與人互動(dòng)），使用語境非常重要：可以推斷出為什么要問他們這個(gè)問題，他們可能受到什么資源限制，用戶處于什么語境中，他們的回答會(huì)有什么用途等等。

12. 元知識(shí)和元推理（Meta-knowledge and meta-reasoning）

一個(gè)可信的推理器，無論是人類還是AI，都需要能夠獲取并推理自己的知識(shí)，最好包括每個(gè)事實(shí)或經(jīng)驗(yàn)法則的歷史和出處，并且應(yīng)該對(duì)自己知道/不知道什么，以及自己在各種任務(wù)中的能力有多強(qiáng)/多差有一個(gè)準(zhǔn)確而現(xiàn)實(shí)的模型。

人工智能應(yīng)該能夠自省并解釋它為什么會(huì)改變昨天對(duì)某些事情的看法，并假設(shè)可能會(huì)導(dǎo)致它改變對(duì)某些事情看法的合理情景，然后緩存這些情景，并警惕可能會(huì)出現(xiàn)這些情景的跡象。

另一種重要的元推理是批判性思維，即是否以及何時(shí)可以相信某些特定的信息來源，心智理論、語境、正反論證（上文）也都可以被視為元知識(shí)和元推理的類型。

13. 明確的道德規(guī)范（Explicitly ethical）

可信的AI應(yīng)該遵循看似不可侵犯的核心指導(dǎo)原則，例如不撒謊、不造成情感或身體傷害，不過這些原則往往是模糊的、復(fù)雜的、相互沖突的，而且是不斷變化的，需要通過元推理來解決。

人工智能需要根據(jù)「契約」對(duì)與之互動(dòng)的每一個(gè)人或每一群人做出承諾，并信守承諾，例如不泄露機(jī)密。

14. 足夠快的運(yùn)行速度（Sufficient speed）

就像人類在完成一項(xiàng)任務(wù)一樣，人工智能也需要根據(jù)所處理問題的類型提供足夠的響應(yīng)速度，有些應(yīng)用需要微秒級(jí)的響應(yīng)時(shí)間，有些需要實(shí)時(shí)的人機(jī)對(duì)話響應(yīng)時(shí)間（1/4 秒左右），還有一些應(yīng)用運(yùn)行速度較慢也沒關(guān)系，比如撰寫一份200頁的美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院撥款提案）。

15. 充分的語言性和具身性（Sufficiently Lingual and Embodied）

人類能夠用自然語言交談，或聽和說（理解并產(chǎn)生適當(dāng)?shù)那白啵蛞曈X解析場(chǎng)景和識(shí)別物體、四處走動(dòng)、操縱實(shí)物、使用儀器和設(shè)備，能感知質(zhì)地、壓力、溫度、氣味等。

16、廣泛而深刻的知識(shí)（Broadly and Deeply Knowledgeable）

在人們交流過程中，默認(rèn)對(duì)方擁有關(guān)于世界的大量共同基礎(chǔ)知識(shí)，從常識(shí)到交通、天氣、犯罪等模型。

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，存儲(chǔ)知識(shí)變得沒那么重要，可信的AI應(yīng)該掌握搜索能力，并解釋這些知識(shí)，推理其出處和可信度，推導(dǎo)出邏輯上順理成章的事情，至少像大多數(shù)人一樣善于類比（和從類比中類比），并在必要時(shí)盡快完成所有這些工作。

參考資料：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papersw2308/2308.04445.pdf

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