、言语了解、机器翻译、对话体系等，好像无处不是数据驱动下深度学习的“劳绩”。从推理的视角来看，从已知的现实（有标示的数据），得出不知道的定论，便是推理。但对智能体系做出的推理成果，需求有一个行为的解说机制。

  深度学习是一个黑箱，最大的坏处是缺少对其成果的解说才能。回想在常识工程时代，根据规矩的专家体系技能，其成果却具有很好的解说性。受此启示，咱们提出这样一个问题：在处理“可解说”的推理上，传统的常识工程技能是否能够持续发挥作用？可解说的人工智能未来的开展方向是什么?

  让咱们回忆一下人工智能推理的前期阶段——常识工程时代。常识工程包含常识的获取、表达和推理，其实质是将数据转换为易于机器处理的结构化常识。一个典型的专家体系由常识库与推理机组成，前者需求专家人工构建（见图1）。常识工程的代表——专家体系，能够顺着推理机使用到的规矩, 表现出很好的解说才能。从20 世纪90 时代后期开端，常识工程因以下一些困扰而进入了低落。

  1. 常识获取困难。常识库构建进程中依托专家人工构建的办法。如Cyc[1] 在2000 年，积累了160 万条常识性常识，在耗费了350 人/ 年的本钱后终究失利。

  2. 构建专家体系需求齐备的范畴常识（包含常识），关于大部分问题自身具有的不确定性，要从专家的经历中构建推理引擎十分困难，这约束了专家体系的使用。

  虽然常识工程这个名词已不再盛行，但常识工程将数据转换为易于机器处理的结构化常识的实质，其自顶向下的演绎推理办法可能是解开现在可解说性缺失困扰的途径之一。现在现已呈现的一系列研讨正在补偿传统常识工程的缺点，并尽力将常识引导与数据驱动这两种常识获取与推理办法进行交融，其间一个典型的代表便是CMU 的永不暂停言语学习者NELL[2]。NELL 经过机器学习、NLP 等数据驱动手法并结合人工介入，来从互联网网页中析取断语式常识(beliefs)，构成海量的通用常识图谱，这从必定程度上处理了解说性中常识来历的问题，改进了传统常识工程常识获取困难的问题。在根据常识的推理方面，IBM 的Watson 体系[3] 在Jeopardy 应战中战胜了两位人类冠军，其间心算法Deep QA 经过生成问题答案的候选（假定），在非结构化数据中搜集依据，并用机器学习模型对依据进行评分，最终使用聚合算法完成对假定的排序。这种办法学习了专家体系中推理引擎的推理流程，完成了数据驱动算法与推理流程的有机交融。图神经网络[4] 等研讨也正测验将传统的贝叶斯网络和常识图谱，与深度学习相交融，来探求深度学习的可解说机制。

  可解说性的问题正在引起各界的重视。2017 年7 月美国国防部高档研讨方案署启动了7 000 万美元的可解说性人工智能方案（XAI）[5] 旨在对军事范畴智能算法的认知进行了解。欧盟在2018 年收效的通用数据保护法中引进解说的权利[6]，旨在处理算法不行解说带来的问题。学术界也正从多个不同的视点下手展开研讨，呈现了反现实勘探[7]、可视化[8]、搬运学习[9] 等一系列根据过后解析的办法。在实时剖析方面，则呈现了多跳注意力[10]、推导进程生成[11]，以及可解说性网络[12] 等一系列研讨。其间常识核算连续了常识工程的方针，是一种交融实时与过后可解说性剖析的核算结构，是传统常识工程与大数据、算法与集体才智交融后的产品。常识的获取已不单纯依托从专家的经历中总结出来, 而是概括使用多种“核算”手法而取得的（见图2）。

  常识核算人在回路的架构，为可解说的人工智能的完成供给了结构，是大数据下的新式常识工程。未来在探求可解说的人工智能推理的研讨中，咱们仍需在此基础上树立常识、数据和反应于一体的人工智能理论和模型，有机和谐“常识指导下的演绎”、“数据驱动中的概括”与“行为强化内的规划”。 常识工程从提出至今，作为前期的常识推理手法对后续的一系列研讨产生了深远的影响，从这个意义上讲，常识工程并没有过期，在未来将持续在人工智能研讨中扮演重要的人物。

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