像人类一样会“类比”的AI,才是真正的AI

科技发展
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最近,从事圣达菲研究所(Santa Fe Institute)的戴维斯复杂性研究的米切尔教授接受采访时谈到,“机器人要变得更像人,首先要学会类比思维。”一句话道出目前人工智能的困境。

让机器更像人,这并不是白日做梦。如今AI正在学习各种认知,包括最难突破的时间认知、经验认知、感性认知。

长期以来,思维是人类独有的本领。在人工智能训练上,科学家们更专注逻辑和行为规则的编程。但这样训练出来的AI,前期需要大量的数据学习,也并没有思维,所会的技能几乎全被打碎。

目前,米切尔领导着SFI的自然和人工系统智能基础项目,"AI类比"研究要比以往任何时候都更加突出。该项目将在明年召开一系列跨学科研讨会,研究生物进化、集体行为(如蚂蚁等群居昆虫的行为)和如何利用身体促进智力的发展。半路出家,高中数学老师做起人工智能

1979 年获得普利策奖的著作《哥德尔、艾舍尔、巴赫》激发了大批计算机科学家的灵感,但很少有人像梅兰妮·米切尔( Melanie Mitchell)那样改变了人生轨迹。

在阅读了这本 777 页的大部头书后,纽约的高中数学老师米切尔决定:我"需要"从事人工智能的工作。

她很快找到了这本书的作者、人工智能研究员道格拉斯·霍夫斯塔德(Douglas Hofstadter),并说服他给自己一个实习机会。

虽然当时她只学了几门计算机科学课程,但霍夫斯塔德似乎对她的胆量印象深刻,并不关心她的学历。

米切尔赶上了“最后一刻”的研究生申请,并加入了霍夫斯塔德在密歇根大学安娜堡分校的新实验室。在接下来的六年里,两人密切合作,开发了一个名为“Copycat"的电脑程序。用他们的话来说,这个程序的目的是"发现创新性的类比,并做出具备这样思想的智能体"。

此后的科研路上,米切尔便一直和“AI数字思维”维系在一起。类比到底是什么

这是一种抽象的能力,比如你告诉我一个故事,然后我说,“哦,我懂你”,实际上这种事并没有发生在我身上,但我可以做一个假设。

然而,机器人知道“理解”是什么吗,知道“意义”是什么吗,以数字形式存在的它们,计算过自己的生命长短吗?当人工智能遇上“认知”障碍,能否自主解决?

滑稽的是,要明白人类意义时,它们却在忙着处理数据。他们永远也学不会类比吗?

在探索AI“认知”的问题上,不少科学家正在做相关的实验。上个月DeepMind实验室发博文称,“正在训练开放式学习的智能体。” 这些无需监督和数据喂养的智能体,能以很少的例子在游戏任务里自主进化,并且表现出不俗的泛化能力。

这暗示了AI学会类比的可能性,但实际情况是,智能体在游戏中运行得很好,如何将其扩展到我们真正关心的领域? 假如能够证明AI具备类比能力,如何在拥有认知之后再学习和推理?

更重要的是,这是否意味着人工智能也需要像我们一样,拥有一个身体呢?

因为认知和智力活动不仅仅是大脑孤立的计算,而是大脑、身体和环境的相互作用。因此,电影《东成西就》里的段王爷,只有漂浮的脑袋就能飞升成仙,在人工智能这并不现实。

编译来源:https://www.quantamagazine.org/melanie-mitchell-trains-ai-to-think-with-analogies-20210714/

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