我们如何实现通用语言智能

DeepMind新年力作《学习和评估通用语言智能》，从全新的角度对跨任务NLP模型进行了评估，探讨了要实现“通用语言智能”现如今的研究还缺失什么，以及如何实现通用语言智能。

2014年11月，那时候还没有被广泛认知为“深度学习教父”的Geoffrey Hinton，在国外网站Reddit回答网友提问的活动“AMA” (Ask Me Anything) 中表示，他认为未来5年最令人激动的领域，将是机器真正理解文字和视频。

Hinton说：“5年内，如果计算机没能做到在观看YouTube视频后能够讲述发生了什么，我会感到很失望。”

幸好，现在计算机已经能够在观看一段视频后简述其内容，但距离Hinton所说的“真正理解文字和视频”，还有很远的距离。

无独有偶，统计机器学习大神Michael I. Jordan在2014年9月Reddit AMA中也提到，如果他有10亿美金能够组建研究项目，他会选择构建一个NASA规模的自然语言处理 (NLP) 计划，包括语义学、语用学等分支。

Jordan说：“从学术上讲，我认为NLP是个引人入胜的问题，既让人专注于高度结构化的推理，也触及了‘什么是思维 (mind)’ 这一核心，还非常实用，能让世界变得更加美好。”

一直以来，NLP/NLU (自然语言理解) 都被视为人工智能桂冠上的明珠，不仅因其意义重大，也表示着目标距我们遥不可及。

总之，NLP是个大难题。

前段时间在业内广泛流传的一篇“人工智障”的文章，本质上讲的就是目前NLP领域的困境。纵使有谷歌BERT模型所带来的各项指标飞跃，但要让计算机真正“理解”人类的语言，需要的恐怕不止是时间。

在最近一篇发布在Arxiv上的论文中，DeepMind的研究人员对“通用语言智能” (General Linguistic Intelligence) 做了定义，并探讨了机器如何学习并实现通用语言智能。

DeepMind新年力作《学习和评估通用语言智能》

实现通用语言智能，首先需要统一的评估标准

DeepMind的研究人员从语言的角度出发，根据近来不断发展的“通用人工智能”(AGI)的配套能力，也即能够让智能体与虚拟环境实现交互而发展出通用的探索、规划和推理能力，将“通用语言智能”定义为：

能够彻底应对各种自然语言任务的复杂性；

有效存储和重用各种表示 (representations)、组合模块 (combinatorial modules, 如将单词组成短语、句子和文档的表示），以及先前获得的语言知识，从而避免灾难性遗忘；

在从未经历过的新环境中适应新的语言任务，即对领域转换的鲁棒性。

作者还指出，如今在NLP领域存在一种非常明显且不好的趋势，那就是越来越多的数据集通过众包完成，量的确是大了，特别是在体现人类语言的“概括” (generalization) 和“抽象” (abstraction) 能力方面大打折扣，并不贴近现实中的自然分布。

此外，对于某一特定任务(比如问答)，存在多个不同的数据集。因此，单独看在某个数据集上取得的结果，很容易让我们高估所取得的进步。

所以，要实现通用语言智能，或者说朝着这个方向发展，首先需要确定一个统一的评估标准。在本文中，为了量化现有模型适应新任务的速度，DeepMind的研究人员提出了一个基于在线前序编码 (online prequential coding) 的新评估指标。

接下来，就让我们看看现有的各个state-of-the-art模型性能如何。

对现有最先进模型的“五大灵魂拷问”

作者选用了两个预训练模型，一个基于BERT，一个基于ELMo。其中，BERT(base)拥有12个Transformer层，12个自注意力指针和768个隐藏层，这个预训练模型中有1.1亿个参数。另一个则基于ELMo(base)，这个预训练模型有将近1亿个参数，300个双向LSTM层，100个输出层。

另有BERT/ELMo(scratch)，表示没有经过预训练，从头开始的模型。

首先，作者考察了需要多少与领域知识相关的训练样本，两个模型才能在SQuAD阅读理解和MNLI自然语言推理这两个任务上取得好的表现。

纵轴F1代表在SQuAD阅读理解数据集上的得分函数，横轴代表训练样本量的对数值

答案是4万。而且，与领域知识相关的训练样本量超过4万以后，两个模型的提升都不明显，非要说的话，BERT模型在两项任务中比ELMo稍好一点。

那么，改用在其他数据集上预训练过的模型，同样的任务性能又能提高多少呢？答案是一点点。但在代码长度上，预训练过的模型要显著优于没有经过预训练的模型。

预训练模型(+supervised)与非预训练模型性能比较

作者考察的第三点是这些模型的泛化能力。实验结果表明，在SQuAD数据集上表现最好的模型，移到其他数据集，比如Trivia、QuAC、QA-SRL、QA-ZRE后，仍然需要额外的相关训练样本。这个结果在意料之中，但再次凸显了“学会一个数据集”和“学会完成一项任务”之间存在的巨大鸿沟。

在SQuAD数据集上性能最优的模型(得分超过80)，在其他数据集上分数大幅降低

最后是有关学习课程 (curriculum) 和灾难性遗忘的问题。模型忘记此前学会的语言知识有多快？学习课程的设计与模型的性能之间有什么影响？

(上)将在SQuAD数据集上训练好的模型改到MNLI上；(下)将在SQuAD数据集上训练好的模型改到TriviaQA。两种情况模型的性能都大幅下降。

BERT模型用随机训练课程在各种数据集上取得的结果。实际上经过5万次迭代后，模型就能基本完成各项任务(超过60分)。

从实验结果看，在SQuAD数据集上训练好的模型改到MNLI或TriviaQA这些不同数据集后，模型性能很快出现大幅下降，说明灾难性遗忘发生。

虽然采用连续学习的方法，随机初始化，5万次迭代后，两个模型尤其是BERT，基本上能在各个数据集上都达到差强人意的表现。

通过随机训练，20万次迭代以后，BERT和ELMo在多项任务上的得分

但缺点是，这样的随机训练模型在开始不需要样本，转换新任务以后也不需要保留此前学会的东西。因此，在连续学习的过程中，知识迁移究竟是如何发生的，目前还不得而知。

综上，对一系列在各个不同NLP任务上取得当前最佳性能的模型进行实证评估后，DeepMind的研究人员得出结论：虽然NLP领域如今在模型设计方面取得了令人瞩目的进展，而且这些模型在很多时候都能同时完成不止一项任务，但它们仍然需要大量与领域知识相关的训练样本 (in-domain training example)，并且很容易发生灾难性遗忘。

实现通用语言智能，我们还需要什么？

通过上述实验可以发现，现有的state-of-the-art NLP模型几乎全部都是：

拥有超大规模参数的深度学习模型；

事先以监督或非监督的的方式在训练样本上经过训练；

通常包含了多个针对某项特定任务的构件以完成多项任务；

默认或者说假设某项任务的数据分布是平均的。

这种方法虽然合理，但仍旧需要大量与领域知识相关的训练样本，并且非常容易发生灾难性遗忘。

因此，要实现通用语言智能，DeepMind研究人员在论文最后的讨论中指出，我们还需要：更加复杂的迁移学习和连续学习方法 (transfer and continual learning method)，能让模型快速跨领域执行任务的记忆模块 (memory module)，训练课程 (training curriculum) 的选择对模型性能的影响也很重要，在生成语言模型 (generative language models) 方面的进展，也将有助于实现通用语言智能。