欧盟项目有助于实现更聪明的人工智能

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。

原文发布于微信公众号 - 人工智能快报(AI_News)

原文发表时间:2016-11-25

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏量子位

AI炒股轻松赚大钱?Too naive

夏乙 允中 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 让AI代替人类炒股,多么美妙的目标。 机器学习技术能在不需要人类预先编写规则的情况下,让计算机从数...

3044
来自专栏AI科技大本营的专栏

AI行业实践精选:机器学习在Google的昨天,今天与明天

【AI100 导读】你知道吗?早在十多年前,Google 就已经在内部教自己的工程师机器学习的相关知识了。本篇文章将告诉你 Google 是如何使用机器学习来不...

31812
来自专栏新智元

教AI“自己构建AI”,谷歌AI编写机器学习程序效率超人类工程师

【新智元导读】最近,thenextweb一篇题为“谷歌的AI写的机器学习代码比创造它的研究人员写的更好”的文章引起讨论,“让AI自己编程”这件事进展到什么程度,...

3426
来自专栏AI科技评论

重磅丨洪小文、李飞飞、李凯、沈向洋、张钹聚首北京,他们在一起讨论了什么?

AI 科技评论按:文章标题的人名顺序,根据大会现场五位嘉宾从左往右的座位顺序排列。 六十年前初识计算机的时候,人们就在想:是否有一天我们可以创造出一种人工智能,...

2785
来自专栏机器人网

机器人参加高考 哪类题目最让它抓狂?

一年一度的高考牵动着亿万人的心。网民们对高考的讨论十分热烈。这不,有“调皮”的网友提出:假如让机器人参加高考,能考多少分?记者将这个问题抛给了中科 院自动化所模...

2995
来自专栏华章科技

6个用好大数据的秘诀

  就算一个公司拥有再多的数据,也不能代表它就一定会获得商业上的成功。只有真正懂得如何利用大数据,了解到公司利用大数据可以达到什么目标,公司最终才有可能真正成...

511
来自专栏新智元

【2018将成为AGI元年】13名专家盘点2017最重要AI事件,预测AGI将取代AI

来源:kdnuggets.com 作者:Matthew Mayo 编译:刘小芹 常佩琦 闻菲 【新智元导读】2017年人工智能最重要的发展是什么,2018年...

3235
来自专栏智能算法

Google为何能在机器学习领域始终居霸主地位?

这不是武侠世界——她已经做到了。26岁的Holgate得到了第二条跆拳道黑带。这次是算法的黑带。Holgate花费数个星期沉浸于一个程序中,这次比肉搏更...

3449
来自专栏新智元

【如何区分“好”和“伟大”】最具价值机器学习技能 Top10

【新智元导读】2017年,哪些机器学习领域的知识技能最具价值?以下内容选自Quora,答主Vladimir Novakovski是Euclid Analytic...

3388
来自专栏灯塔大数据

四位人工智能界的泰斗大牛关于人工智能的理解与预言

编者按: 文章标题的人名顺序,根据大会现场五位嘉宾从左往右的座位顺序排列。 六十年前初识计算机的时候,人们就在想:是否有一天我们可以创造出一种人工智能,达到甚...

2776

扫码关注云+社区