IBM正在為人類(lèi)大腦進(jìn)行新人工智能建模

　　目前，人工智能(AI)技術(shù)能夠表現出看似人類(lèi)的特征。有些人是故意的類(lèi)人，有些人做的任務(wù)，我們通常是嚴格地與人類(lèi)聯(lián)系——歌曲創(chuàng )作、教學(xué)和視覺(jué)藝術(shù)。

　　但隨著(zhù)實(shí)地的發(fā)展，公司和開(kāi)發(fā)人員正在重新思考人工智能的基礎，通過(guò)檢查我們自己的智能，以及我們如何有效地模仿機器和軟件。IBM就是這樣一個(gè)公司，他們已經(jīng)開(kāi)始了雄心勃勃的探索，讓人工智能更像人類(lèi)的大腦。

　　許多現有的機器學(xué)習系統都是圍繞著(zhù)需要從一組數據中提取出來(lái)的。無(wú)論他們是在解決問(wèn)題，還是從圖像中識別皮膚癌，這通常都是正確的。然而，這種基礎是有限的，它與人類(lèi)的大腦有區別。

　　我們人類(lèi)在不斷地學(xué)習。簡(jiǎn)單地說(shuō)，我們在走的過(guò)程中學(xué)習。當我們從我們的生活中獲取知識的同時(shí)，我們的大腦適應和吸收信息的方式不同于許多現有的人工系統的構建方式。另外,我們是合乎邏輯的。我們使用推理技巧和邏輯來(lái)解決問(wèn)題，這些系統在完成時(shí)并不是很出色。

　　IBM正在尋求改變這種狀況。DeepMind的一個(gè)研究團隊創(chuàng )建了一個(gè)合成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，據報道，它使用了合理的推理來(lái)完成任務(wù)。

　　在接受《科學(xué)》雜志采訪(fǎng)時(shí)，DeepMind的計算機科學(xué)家蒂莫西·利勒利普(TimothyLillicrap)說(shuō)，通過(guò)給人工智能多個(gè)對象和一個(gè)特定的任務(wù)，“我們明確地迫使網(wǎng)絡(luò )發(fā)現存在的關(guān)系。”在今年6月的一次網(wǎng)絡(luò )測試中，人們對一個(gè)有多個(gè)物體的圖像進(jìn)行了質(zhì)疑。網(wǎng)絡(luò )被問(wèn)到，例如:“在藍色的物體前面有一個(gè)物體;它的形狀和那個(gè)灰色金屬球的小青色一樣嗎?

　　在這個(gè)測試中，網(wǎng)絡(luò )正確地識別出了這個(gè)對象的96%的時(shí)間，相比之下，更傳統的機器學(xué)習模型所達到的只有可憐的42到77%。先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò )也容易出現文字問(wèn)題，并不斷發(fā)展和完善。除了推理能力之外，研究人員還提高了網(wǎng)絡(luò )的注意力，甚至是制造和儲存記憶的能力。

　　據IBM研究人員IrinaRish在接受Engadget的采訪(fǎng)時(shí)，AI開(kāi)發(fā)的未來(lái)可以通過(guò)使用這樣的策略來(lái)加快和大大擴展，“Neural網(wǎng)絡(luò )學(xué)習通常被設計，實(shí)際上有很多工作要做具有最佳效果的特定架構。這幾乎是一種試錯法。如果這些網(wǎng)絡(luò )可以建立自己，這將是很好的。“

　　想想AI網(wǎng)絡(luò )建設和提高自身可能是可怕的，但如果監控，啟動(dòng)和控制正確，這可能會(huì )使該領(lǐng)域擴大到目前的局限性之外。盡管對機器人接管的擔憂(yōu)令人擔憂(yōu)，人工智能技術(shù)的進(jìn)步可以挽救醫療領(lǐng)域的生命，讓人類(lèi)進(jìn)入火星等等。