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學習的發展是改善人工智能的關鍵

發布時間:2019-10-07 17:01:21 已有: 人閱讀

  自“ 2001:太空漫游”以來,人們一直在想:像HAL 9000這樣的機器最終是否會存在,它們能夠以類似人類的情報來處理信息?

  密歇根州立大學的研究人員說,真正的,人類水平的智能技術還有很長的路要走,但是他們發表在《美國自然主義者》上的新論文探討了計算機如何能夠像自然有機體一樣開始發展學習-這對許多人都有影響。領域,包括人工智能。

  密歇根州立大學計算機科學系的Anselmo Pontes說:“我們知道所有生物都有能力進行某種形式的學習,只是不確定這些能力是如何首先進化的。現在我們可以觀察到虛擬世界中發生的這些重大進化事件。”研究員和主要作者。“了解學習行為的演變方式有助于我們弄清它的工作原理,并為神經科學,教育,心理學,動物行為乃至人工智能等其他領域提供見解。它還為我們的大腦如何工作甚至可能導致機器人產生了線索。像人類一樣有效地從經驗中學習。”

  據密西根州立大學整合生物學教授兼合著者弗雷德代爾(Fred Dyer)稱,這些發現具有潛在的巨大影響。

  代爾說:“我們正在解開關于我們自己的認知如何形成以及如何塑造未來的故事。”“了解我們自己的起源可以使我們開發出可以觀察和學習而不是為每個單獨的任務進行編程的機器人。”

  龐特斯說:“我們的靈感是動物學習地標并利用它們來導航環境的方式。”“例如,在實驗室實驗中,蜜蜂學會將某些顏色或形狀與方向相關聯,并導航復雜的迷宮。”

  由于無法通過化石觀察到學習的進化-自然界將花費一生多的時間來觀察-由生物學家和計算機科學家組成的MSU跨學科團隊使用了一個數字進化程序,該程序允許他們觀測數萬代人在短短幾個小時內完成進化,這是生命系統無法實現的壯舉。

  代爾說:“學習對大多數行為至關重要,但我們無法直接觀察到學習是如何從我們的本能祖先那里開始的。”“我們建立了我們認為可能起作用的各種選擇壓力,并觀察了計算機中發生的事情。”

  在模擬環境的同時,演變是真實的。控制數字生物的程序受到了來自突變,遺傳和競爭選擇的遺傳變異的影響。有機體的任務是沿著一條線索走下去,伴隨著信號-如果正確解釋的話-指出路徑的下一步。

  在模擬開始時,生物是“空白板”,無法感知,移動或學習。每當有機體繁殖時,其后代就可能遭受改變其行為的突變。大多數突變是致命的。有些人什么也沒做。但是,使生物能夠更好地跟隨足跡的稀有特征導致該生物收集更多的資源,繁殖的頻率更高,從而獲得了種群的份額。

  幾代人以來,生物進化出越來越復雜的行為。首先是簡單的動作,使他們跌入食物。其次是感知和區分不同類型信號的能力,其次是具有反射能力的糾正錯誤的能力,例如嘗試錯誤的路徑,備份并嘗試另一種。

  一些生物進化出了通過聯想學習的能力。如果這些生物體中的一個發生了錯誤的轉彎,它將糾正該錯誤,但它還將從該錯誤中吸取教訓,并將其看到的特定信號與其現在知道應該消失的方向相關聯。從那時起,它將在整個路徑中導航,而不會出現任何其他錯誤。當在尾跡中切換信號時,某些生物甚至可以重新學習。

  龐特斯說:“自然界的進化可能需要花費很長時間來研究,但是進化只是一種算法,因此可以在計算機中復制。我們不僅能夠看到某些環境如何促進學習的進化,而且我們看到人口在以前的科學家推測應該發生但沒有技術可觀察的相同的行為階段進化。”

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