Neuro-Symbolic Lab.
Alibaba Cloud - Neuro-Symbolic Lab is an AI & Innovation lab dedicated to future technology.
Our vision is to bring consciousness to machine.
NS-LAB(Neuro-Symbolic Lab,神经符号实验室)是依托于阿里云的一个AI创新实验室,目标是实现具有认知和推理能力的AI系统,让AI完成从感知到认知的闭环。为了共建下一代的AI系统,实验室吸引来自脑科学、物理数学、认知科学和AI等多领域专家共同参与,贡献思想,完善系统,最终落地服务我们的生活。新一代的AI系统能够更好的服务工业、建筑、教育、公共服务等不同的行业,提供更好的交互协作,认知推理和指挥控制的能力。结合阿里云的云端一体战略,实验室已经在智慧工地,智能指挥等场景下初步发挥作用。同时,实验室与国内外知名大学、学者建立起广泛的学术合作,共同探索新一代AI的实现途径。我们希望,聚合产业,学术等各方力量,共同迎接新一代AI的到来。

PHOTON is an interaction-based visual reasoning system from Neuro-Symbolic Lab. PHOTON internally incorporate natural language modules, vision modules, spatio-temporal modules, execution modules, cause-effect and reasoning modules, and memory modules, which are organically combined to gradually accomplish increasingly complex tasks. By perceiving and understanding the physical world, PHOTON can not only see what the world has, but also understand the relationship of objects within the world and reason based on these perceptions.


/ 神经符号计算框架
人类理解世界的过程往往蕴含着神经拟合和符号抽象两种方式,认知科学中分别称为系统一思维和系统二思维。他们相互作用,共同完成复杂的感知和认知任务。为了突破深度学习为主的智能系统在符号推理方面的局限,我们首创了可应用的神经符号计算框架(Neuro-Symbolic Framework),让当前AI的感知领域(视觉、语音等)可以和符号推理领域(因果推断、逻辑推理等)在同一计算框架下融合。神经符号计算框架很好地解决了目前深度学习在可解释性、泛化能力、迁移稳定性上的缺点,并且帮助我们利用符号组合,实现了小数据成本下的机器学习。我们相信,神经符号计算框架,将是下一代AI的基础设施。

/ 脑启发智能
人工智能的本质是神经科学和脑启发的一种仿生算法,在历史角度看,AI的连接主义和符号主义从大脑的生理结构和人的思维方法启发人工智能的两种方法。NS实验室从广义的视角向神经科学和人类大脑学习,利用脑启发智能范式来推进更通用的AI到来。这个方法主要体现在如何运用大脑的宏观结构和计算原理启发类似人的的理性思维,小样本学习的能力。光子系统模仿了大脑的模块化系统思想,试图构造反复可以利用的模块来实现类似大脑构造的系统。比如感知模块,global work space(意识机制),情景和语义记忆系统,平行决策系统等在所有任务上都可以复用的任务。我们还构建了模仿图灵测试的光子测试,引入认知科学和脑启发的任务集合,通过不同的任务驱动系统模块的打造,来联合计算机科学和神经科学的研究者,共同推动脑启发智能的发展。

/ 光子系统介绍
光子(Photon)系统是NS实验室开发的一套基于交互的视觉推理系统,寓意光子系统照亮人工智能的黑盒。光子系统通过对物理世界的感知和理解,但他不仅能看到这个世界有什么,还能理解世界内物体的关系(时空、因果、社会关系),并基于这些感知来推理。同时,能与世界这个复杂系统,进行交互,影响物理世界的状态。光子系统是一个将NS实验室的各种研究成果进行工程转化的一个成果,其中凝聚了,我们在类人认知研究方向上的最新成果,并成为一个可以在商业领域进行落地的产品雏形和研发框架。光子系统的基本架构在神经符号架构的基础上进行了多次演进,吸收了很多类脑和深度学习技术的成果,并在继续演进中,我们期待打造一个独立的系统,可以同时完成各种任务,实现人类一直以来梦寐以求的通用学习机和通用任务求解机器。 光子系统内部融合自然语言模块、视觉模块、时空模块、执行模块、因果与推理模块以及记忆模块,这些模块有机地组合在一起发挥1+1>2的系统优势,逐渐完成越来越复杂的任务。
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