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时间: 2020年02月26日 08:19 | 来源: MyBaby丶杀戮忍耐的名言 | 编辑: 焉秀颖 | 阅读: 5782 次

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尽管AlphaGo和自动驾驶的轿车看上去好像都十分聪明,但关于通用的人工智能来说,这两者的呈现并不是一个很大的质的腾跃。走运的是,开发了AlphaGo的DeepMind的研讨人员,正在推出新的算法,能够让机器人到达人类的智力水准。

据New Scientist报导,DeepMind在近来宣布的两篇论文中,研讨人员描绘了怎么教会电脑做联系推理 relational reasoning,这是人类智力中的中心认知才能之一。简略地说,联系推理是考虑不相同大脑符号之间的联系的才能,如物体,单词或主意。这种推理才能对人类的认知开展至关重要,对处理任何疑问都至关重要。

大多数现有的机器学习体系并未企图了解不相同概念之间的联系。例如,机器视觉体系能够辨认图像中的狗或猫,却不知道图像中小狗正在追逐那只小猫。

DeepMind近来开发的两个神经网络体系,经过优化现有的机器学习方法,处理了这个疑问,使他们能够了解静态物体之间的物理联系,以及移动的物体的做法怎么随时刻改变。

DeepMind的新论文之一 是“联系推理的简略神经网络模块”。为了测验Relation Network(RN)是不是习惯不相同的上下文,DeepMind将RN模块添加到现有的神经网络中,以处理触及视觉问询和答复,根据文本的疑问和杂乱物理体系的推理使命。

“RN只需求起码的监督就能发作其输入的一组目标,而且能够成功地完成使命,即便供给的是来自CNN卷积神经网络和LSTM长时间回忆的相对非结构化的输入” 该论文指出。

它们演示了选用CLEVR(简略物品的数据集)推出的第一个功用。练习后,他们能够问询电脑体系,一个物体是不是在另一个物体前面,哪个物体最接近。他们展现的成果比曾经的成果好得多,在某些情况下乃至超过了人类的体现。

在DeepMind近来宣布的第二篇有关视觉互动网络(VIN)的论文中,提出了一个通用网络,能够猜测动态运动中物理场景的将来状况 - 例如,将篮球投到空中后会发作啥。研讨人员展现了这个网络怎么学习在二维空间中猜测简略物体的做法。例如咱们在三维空间中常做的作业 - 捉住一个球或开车。事实上,心理学试验标明,当猜测物体的做法时,人类运用“直觉物理”引擎。这比简略地辨认场景中的物体要杂乱和强壮得多。

与RN不相同,VIN选用不相同的根据物体和其相互作用的推理。它能够从几帧视频中推断出多个物理目标的状况,并将其用于猜测将来很多进程中的物体方位,但没有泄漏VIN能够猜测多远。

尽管以上的发展并不算是令人咋舌的打破,但它们恰是通用人工智能所需的研讨方向。今日的AI或许看上去体现超凡,但大多数仅仅触及让机器学习履行十分狭隘详细的使命。假如没有新的构思和打破,AI体系将不能像人类相同进行真实的对话或处理困难的疑问。

哈佛大学心理学教授山姆·格什曼(Sam Gershman)说,假如咱们想让人工智能更像咱们自个,需求考虑怎么非常好地仿照人类智力和考虑的进程。

他说:“咱们的大脑以物体,大家和事情之间的联系来代表国际,” 他通知MIT技能谈论。 “以这种方法来描绘国际,很多约束了咱们从数据中得出的推论,使得咱们更难学习一些东西,而更简单学习别的的东西。所以在这个意义上,这项作业是朝着通用人工智能的正确方向迈出的一步:仿照人类的认知方法,将使机器更简单学习对人类来说很简单的使命。”

现在看来,DeepMind的研讨正朝着通用人工智能的方向迅速推动,咱们要高度重视他们的每一个新的打破。

- From MIT Tech Reivew

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(焉秀颖编辑《MyBaby丶杀戮忍耐的名言》2020年02月26日 08:19 )

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