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谷歌开发超速AI 学习效率几乎可与人类媲美

2017-04-13 04:46:14

　　据未来主义科学网报导，最近几个月，深度机器学习技术引发使人难以置信的喧嚣。广泛的能力让它们可以玩视频游戏、辨认脸部等，更重要的是可以自主学习，这让人们的恐惧不断加重，担心它们将来可能完全接收世界。但是，这些系统的学习效力却不及人类的1/10。现在，谷歌开发出1款超速人工智能，其学习效力几近可与人类相媲美。

　　这类超速AI是谷歌位于英国子公司DeepMind开发的。他们表示，与之前的AI模式相比，这套系统不但可吸收新知识，还能以更快的速度利用新的体验。很快，它的学习效力就可以遇上人类水平。所谓深度学习，就是利用多层神经网络定位数据中的趋势或模式。如果1层神经网络确认某种模式，相干信息就会被传给下1层网络。这个进程会不断延续下去，直到所有信息被搜集完成。

　　这套AI系统可基于不同的变量进行不同方式的学习，比如神经网络各层之间的连接强度。在某层的显著变化可能极大地改变信息在其他层的传递，或学习方式。深度神经网络有许多层，为此当出现变化时，学习进程可能需要相当长的时间。

　　但是，Google DeepMind研究院亚历山东大学·普利特泽尔及其同事们仿佛已找到解决这个问题的办法，他们称其为“神经情形控制”。

　　普利特泽尔团队表示：“神经情形控制证明，在广泛的环境中，学习速度将被大幅改良。相当重要的是，我们的技术只要体验过，就可以够快速抓取非常成功的策略，而不是等待优化许多步骤。”他们的方法模仿人类和动物大脑中的学习进程，复制前额皮质层产生的事情，然后在海马体中备份。

　　现在，AI技术仿佛每天都在获得进步。从利他机器人律师到关于奇点的预测，AI技术已引发相当多的关注。但是，我们还没有看到“真实的AI”。没有任何机器人的AI能够匹配人类大脑智力。为此，虽然自动化和AI致使人们失业的情况每天都在产生，但“真实的AI”还不会很快到来。但是，DeepMind的技术可能成为通往未来之路的踏脚石。

　　真实的AI或说超级智能，应当具有人类的所有认知能力，包括自我意识、情感和意识等人类独有的认知特点。现在AI，常常只能专攻1个领域，在某1领域超出人类。比方说，AlphaGo可以击败围棋世界冠军，但它却只会下围棋。

　　另外，虽然科学家已利用AI技术建立了神经网络来模仿人类大脑理解、分析信息和构建概念的进程，但科学家却不懂其中的原理，神经网络为何用这类方式来解释东西。

　　从科学的角度来看，神经网络只是1堆数学和方程，用数字的形态显现。但我们知道，仅仅用这些来模仿人类智慧和人类的大脑是远远不够的。

　　微软联合开创人保罗·艾伦曾表示：“要让人类到达这1奇点，仅仅用现有软件是不够的，我们还需要开发更智能更强大的软件。开发这类高级软件需要事前对人类自我认知有非常深入的理解，我们现在只对该领域略知12。”

　　这意味着实现真正AI的条件条件还未满足：我们还没法真正理解人类智能和意识，即我们不知道，智能是甚么，我们也不知道意识是甚么。

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