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欧盟项目有助于实现更聪明的人工智能

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人工智能快报
发布2018-03-07 16:20:23
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发布2018-03-07 16:20:23
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文章被收录于专栏:人工智能快报

为什么人类在很小的时候就能学习复杂的语言呢?又为什么宿醉时脑袋里第一时间突然跳出了“顿悟问题”(比如用四条直线一笔画连接长方形框内的九个点)的解决方案?

欧盟“顿悟”项目(INSIGHT)是由理论进化生物学当前先驱者之一牵头、欧盟资助的开创性项目,通过研究我们头脑中的想法在人的一生如何进化,更加深入地理解我们具体如何解决问题。这些发现对开发能自主思考的机器人有所启示,也能提高对人类语言如何习得的理解。

开放式人类问题解决和开放式学习仍然比机器目前能实现什么要重要得多。具体来说,在各种环境下,机器人的顿悟问题解决算法不够多,而这种能力是人类理解中至关重要的。

我们所说的顿悟是指人类对一个问题可以构建出更有用的新“表现”,以获得解决方案来指导未来的行动,而不是靠“蛮力”解决。这让我们能够以极具创造力的方式来处理非常规问题,而人工智能很难做到的这一点。举个例子,我们通过多年的经验和玩耍学会了如何走路、说话和交际,而要形成爱因斯坦的相对论这种扩展知识的复杂想法则需要十年甚至更长的时间。通常,“灵光一闪的”解决办法可以毫无预警地直接跃入脑海,表明无意识的处理在顿悟中起了重要作用。

思考与进化之间的极大相似性让我们假想由‘神经元’自然选择实现的认知适应在一生中始终在人脑的神经元网络中实时运行。这一过程被称为达尔文神经动力学。“顿悟”项目通过计算机模拟、机器人、细胞培养、人类心理实验与神经影像学获得的证据支持了这一理论。例如,刺激大鼠神经元来学习活动时间模式,记录这些模式并在原始网络中播放,看所学信息是否可以重复。机器人植入了构建开放式创造性自主探索的自然选择算法,然后测试其是否能真正创造自己的目标。

与‘这是你的功能,这是你要进化成的样子’这种人为选择不同,我们发现机器人可以创造自己的游戏。最终,机器人可以产生自己的价值和需求,从某种意义上说,有了自己的思维。为了验证这一假说,该项目开发了新的进化机器人工具箱,名为机器人基因(Robogen),任何有计算机的人都能在实物模拟中进化机器人的身体和大脑,3D打印出身体部位、组装整个机器人,并在现实世界中观察机器人的行为。这一项目还在解释大脑中达尔文动力学在语言处理中的重要作用方面取得了进展。

该研究的意义深远。一个有趣的反转可能是大脑中的进化过程甚至比野外世界中的进化更强大,因为它们是通过学习来修正和指导。虽然“顿悟”项目大部分还是推测性的,需要进一步细化模型,但是这个项目已经开始为理论框架充实内容了,而这一理论未来可能会带来具有自学能力的机器人及更智能的语言翻译,并变革教学。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2016-11-25,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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