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他们称其为神经情景控制

时间:2019-06-29 13:16来源:未知 作者:admin 点击:
从科学的角度来看,神经网络只是一堆数学和方程,用数字的形态呈现。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。 这种超速ai是谷歌位于英国子公司deepmind开发的。他们表示,与以前的ai模式相比,这套系统不仅可吸收新知识,还能以更快

从科学的角度来看,神经网络只是一堆数学和方程,用数字的形态呈现。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。

这种超速ai是谷歌位于英国子公司deepmind开发的。他们表示,与以前的ai模式相比,这套系统不仅可吸收新知识,还能以更快的速度应用新的体验。很快,它的学习效率就能赶上人类水平。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。如果一层神经网络确认某种模式,相关信息就会被传给下一层网络。这个过程会不断持续下去,直到所有信息被收集完成。

现在,ai技术似乎每天都在取得进步。从利他机器人律师到关于奇点的预测,ai技术已经引发相当多的关注。然而,我们还没有看到“真正的ai”。没有任何机器人的ai能够匹配人类大脑智力。为此,尽管自动化和ai导致人们失业的情况每天都在发生,但“真正的ai”还不会很快到来。然而,deepmind的技术可能成为通往未来之路的踏脚石。

微软联合创始人保罗·艾伦曾表示:“要让人类到达这一奇点,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。开发这种高级软件需要事先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一二。”

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,学习过程可能需要相当长的时间。

这意味着实现真正ai的前提条件还未满足:我们还无法真正理解人类智能和意识,即我们不知道,智能是什么,我们也不知道意识是什么。

然而,googledeepmind研究院亚历山大·普利特泽尔及其同事们似乎已经找到解决这个问题的办法,他们称其为“神经情景控制”。

逍遥摘要:据未来主义科学网报道,最近几个月,深度机器学习技术引发令人难以置信的喧嚣。广泛的能力让它们可以玩视频游戏、识别面部等,更重要的是可以自主学习,这让人们的恐惧不断加剧,担心它们将来可能完全接管世界。然而,这些系统的学习效率却不及人类的1/10。现在,谷歌开发出一款超速人工智能,其学习效率几乎可与人类相媲美。

真正的ai或者说超级智能,应该拥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征。现在ai,往往只能专攻一个领域,在某一领域超越人类。比方说,alphago可以击败围棋世界冠军,但它却只会下围棋。

普利特泽尔团队表示:“神经情景控制证明,在广泛的环境中,学习速度将被大幅改善。至关重要的是,我们的技术只要体验过,就能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过程,复制前额皮质层发生的事情,然后在海马体中备份。

此外,虽然科学家已经利用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过程,但科学家却不懂其中的原理,神经网络为什么用这种方式来解释东西。

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