AAAI 2020学术会议提前看：常识知识与常识推理

自然语言理解是人工智能的核心课题之一，也被广泛认为是最困难和最具标志性的任务。最经典的两个人工智能思想实验——图灵测试和中文房间，都是围绕自然语言理解来构建的。自然语言理解在人工智能技术体系中的重要性不言而喻，它一方面承载着机器和人的交流，另一方面直达知识和逻辑。自然语言理解也是人工智能学者孜孜以求的圣杯，机器学习的巨擘 Michael I. Jordan 就曾经在 Reddit 上的 AMA（Ask Me Anything）栏目中畅想用十亿美元建立一个专门用于自然语言理解的实验室。

常识知识库是当代智能系统或智能代理所具备的一种知识库。它是解决人工智能或知识工程技术瓶颈难题的一项关键措施，其特点是数量上规模大。早期人工智能或知识工程系统所具备的领域知识库是另一种知识库。也就是说，领域知识库和常识知识库是智能计算机系统所具备的知识库的两种基本类型。计算机科学领域普遍认为领域知识库和常识知识库是人工智能或知识工程技术瓶颈难题。从早期关注专家的领域知识到现在同时关注常识知识，这是人工智能或知识工程技术的一种进步。由于计算机硬件和软件以及数据库乃至数据仓库及其人机交互界面等技术的不断成熟，使得人们在21世纪开发各种专家系统所需要的各个中等规模的领域知识库和开发常识系统所需要的大规模的常识知识库都具备了基础条件。

在学术研究领域，人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体（intelligent agent）

一种简单的模型或启发法，用作比较模型效果时的参考点。基准有助于模型开发者针对特定问题量化最低预期效果。

在机器学习中，超参数是在学习过程开始之前设置其值的参数。 相反，其他参数的值是通过训练得出的。 不同的模型训练算法需要不同的超参数，一些简单的算法（如普通最小二乘回归）不需要。 给定这些超参数，训练算法从数据中学习参数。相同种类的机器学习模型可能需要不同的超参数来适应不同的数据模式，并且必须对其进行调整以便模型能够最优地解决机器学习问题。 在实际应用中一般需要对超参数进行优化，以找到一个超参数元组（tuple），由这些超参数元组形成一个最优化模型，该模型可以将在给定的独立数据上预定义的损失函数最小化。

验证数据集是用于调整分类器超参数（即模型结构）的一组数据集，它有时也被称为开发集(dev set)。

知识库是用于知识管理的一种特殊的数据库，以便于有关领域知识的采集、整理以及提取。知识库中的知识源于领域专家，它是求解问题所需领域知识的集合，包括基本事实、规则和其它有关信息。

计算机视觉（CV）是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中，准确率的定义为：正确的预测数/样本总数。 在二元分类中，准确率的定义为：(真正例数+真负例数)/样本总数

映射指的是具有某种特殊结构的函数，或泛指类函数思想的范畴论中的态射。 逻辑和图论中也有一些不太常规的用法。其数学定义为：两个非空集合A与B间存在着对应关系f，而且对于A中的每一个元素x，B中总有有唯一的一个元素y与它对应，就这种对应为从A到B的映射，记作f：A→B。其中，y称为元素x在映射f下的象，记作：y=f(x)。x称为y关于映射f的原象*。*集合A中所有元素的象的集合称为映射f的值域，记作f(A)。同样的，在机器学习中，映射就是输入与输出之间的对应关系。

先验（apriori ；也译作 先天）在拉丁文中指“来自先前的东西”，或稍稍引申指“在经验之前”。近代西方传统中，认为先验指无需经验或先于经验获得的知识。先验知识不依赖于经验，比如，数学式子2+2=4；恒真命题“所有的单身汉一定没有结婚”；以及来自纯粹理性的推断“本体论证明”

图网络即可以在社交网络或其它基于图形数据上运行的一般深度学习架构，它是一种基于图结构的广义神经网络。图网络一般是将底层图形作为计算图，并通过在整张图上传递、转换和聚合节点特征信息，从而学习神经网络基元以生成单节点嵌入向量。生成的节点嵌入向量可作为任何可微预测层的输入，并用于节点分类或预测节点之间的连接，完整的模型可以通过端到端的方式训练。

自然语言处理（英语：natural language processing，缩写作 NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用，如语音识别，机器翻译，词性标注，句法分析和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度，因此在训练过的语言模型中会出现未曾出现的字串(资料稀疏的问题)，也使得在语料库中估算字串的机率变得很困难，这也是要使用近似的平滑n元语法(N-gram)模型之原因。

将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。

一般目标检测（generic object detection）的目标是根据大量预定义的类别在自然图像中确定目标实例的位置，这是计算机视觉领域最基本和最有挑战性的问题之一。近些年兴起的深度学习技术是一种可从数据中直接学习特征表示的强大方法，并已经为一般目标检测领域带来了显著的突破性进展。

假设有一张图，要做分类，传统方法需要手动提取一些特征，比如纹理啊，颜色啊，或者一些更高级的特征。然后再把这些特征放到像随机森林等分类器，给到一个输出标签，告诉它是哪个类别。而深度学习是输入一张图，经过神经网络，直接输出一个标签。特征提取和分类一步到位，避免了手工提取特征或者人工规则，从原始数据中自动化地去提取特征，是一种端到端（end-to-end）的学习。相较于传统的方法，深度学习能够学习到更高效的特征与模式。

常识推理是人工智能（AI）的一个分支，它关注模拟人类每天遇到的普通情境的类型和本质的假设。这些假设包括对人和物体的物理特性，目的，意图和行为的判断，以及他们的行为和相互作用的可能结果。展示常识推理的设备将能够预测结果并得出类似于人类民间心理学（人类对人们的行为和意图进行推理的天生能力）和天真物理学（人类对物理世界的自然理解）的结论。

根据给定信息信息生成图表。

在自然语言处理中，语义角色标记（也称为浅层语义分析）是将标签分配给句子中的单词或短语以指示其在句子中的语义角色的过程，例如代理，目标或结果的语义角色。