DeepMind又搞了个大事情!让人工智能像人一样学习

发布时间:2019-03-04 10:26:11
DeepMind又搞了个大事情!让人工智能像人一样学习

AI世代编者按】通过开发出一款能够在任务中不断学习的人工智能程序,研究人员已克服了人工智能的主要障碍之一。

由谷歌(微博)旗下人工智能公司DeepMind开发的这款程序,已经完成了一系列不同的任务,且表现的几乎像人类一样出色。更为重要和独特的是,这个人工智能程序不会忘记先前解决问题的方法,能够使用学习到的知识解决新问题。

在遇到新挑战时,目前的人工智能就无法发挥出人类的一般智力,且它对过去课程的使用更为有限。但如果研究人员想要开发与人类智力匹敌的强人工智能(Artificial General Intelligence)机器,就必须得解决人工智能无法发挥出人类一般智力的问题。

“如果我们有更聪明、更有用的电脑程序,那么它们就必须得有按顺序学习的能力,”DeepMind的研究人员詹姆斯·柯克帕特里克(James Kirkpatrick)表示。

对人类而言,牢记旧技能并把它应用到新任务是很自然的事情。一个经常滑旱冰的人很快便能掌握溜冰的技巧,因为一种技能能够帮助其它的技能。但是对人工智能研究人员来说,把这种能力植入到计算机当中的难度相当大。人工智能程序通常只能针对一个任务,仅仅是一个任务。

这个问题的出现是因为人工智能倚重工作的方式。绝大多数的人工智能是基于称为神经网络的程序,经过无数次的试验和错误,学习如何执行如下棋、打扑克等任务。一旦训练神经网络下棋,它只有在覆盖了学习到的博弈技巧之后才能学习其它游戏的技巧。这也被人工智能研究人员称为“毁灭性的遗忘。”

如果不具备在一个技巧之上掌握另一个技巧的能力,人工智能就永远无法像人类一样,或是有足够的灵活性去解决人类能够解决的新问题。“人类和动物会一个问题接着一个问题的学习,这是建立在他们以前所学知识的基础之上、让他们不断学习的关键因素,”柯克帕特里克说。

为了开发新型人工智能,研究人员借鉴了神经科学的研究成果,它表明动物在不断学习的同时,会在大脑中保留过去所学的重要技能。对于动物的生存而言,通过躲避捕食者学到的经验至关重要。如果老鼠寻找食物的技能被抹去,那么它就不会长时间的生存。

DeepMind的人工智能用简单的方式借鉴了大脑学习的状态。当它从一个任务转向另一个任务时,它会计算出在神经网络中的哪个连接对已学到的任务最为重要。然后在学习下一个技能时,很难对已学内容进行改变。“当网络能够再利用已学到的知识时,它会这样做,”柯克帕特里克说。

研究人员让人工智能随机玩10款经典的Atari游戏。他们发现,在每款游戏上花费数天之后,人工智能在7款游戏中的表现已同人类玩家相同。如果不采用新记忆巩固法,人工智能只能玩其中的一款游戏。


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