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嬰兒是下一代人工智能的關鍵?

  7月13日報道 美國《科學日報》網站近日報道稱,愛爾蘭三一學院的神經學家們稱,嬰兒能夠幫助解鎖新一代人工智能。他們剛剛發布了用于改進人工智能的新指導原則。

  6月23日發表在英國《自然·機器智能》雜志上的這篇研究論文探討了嬰兒學習過程的神經學和心理學機制,并總結了指導新一代人工智能的三條原則,或將有助于克服機器學習最緊迫的局限性。

  三一學院的研究員洛麗恩·扎諾迪克博士解釋說:“人工智能在過去10年里取得了巨大進展,人類擁有了智能揚聲器、汽車自動駕駛系統、越來越智能的應用軟件和更精確的醫療診斷工具。人工智能領域取得的這些令人興奮的進展要歸功于機器學習:機器利用大量數據來訓練人工神經網絡模型。然而,目前許多領域都處于停滯不前的狀態,因為機器學習的數據必須由人類煞費苦心地進行管理。但我們知道,學習的效率其實是可以大幅提高的,因為嬰兒學起來就輕松得多!他們通過體驗周遭世界來學習,有時甚至只需看一眼就夠了。”

  在《從嬰兒學習看無監督的機器學習》這篇論文中,扎諾迪克博士、三一學院神經科學研究所的羅德里·丘薩克教授和荷蘭艾恩德霍芬理工大學的塔里克·R·貝佐爾德博士主張,我們需要用更好的方法來學習非結構化數據。他們首次就哪些對嬰兒學習過程的見解可有效應用于機器學習領域,以及如何正確應用提出了具體建議。

  他們說,需要從一開始就為機器內置偏好來塑造它們的學習方式。它們需要從更豐富的數據集中學習,這些數據集記錄了周遭世界的樣子、聲音、氣味、味道和感覺。而且,與嬰兒一樣,它們要有一個發展軌跡,即它們的經驗和網絡隨“成長”而變化。

  身為艾恩德霍芬理工大學哲學與倫理小組研究員的貝佐爾德博士說:“作為人工智能研究人員,我們經常會對自己的系統與人類嬰兒和兒童的心理發育過程進行比較,F在,我們應該更認真地看待這些類比,從心理學和神經學的角度來研究嬰兒發育過程的相關知識。這或許有助于我們克服機器學習最緊迫的局限性。”

  身為三一學院神經科學研究所所長的丘薩克補充說:“人工神經網絡一定程度上是在人類大腦的啟發下產生的。與嬰兒類似,它們依賴學習,但它們目前的學習方式與人類(和動物)的學習方式截然不同。在跨學科研究的助力下,嬰兒或許可以幫助人類解鎖新一代人工智能。”(來源:參考消息網)

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