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模拟人类大脑 :我们距离通用人工智能还有多远?

2019年01月03日 作者: 暂无评论 256+ 0

 

这两年, 频频有专家警示深度学习即将进入寒冬。 而同时, 一个名叫「类脑智能」的词汇火起来, 这个概念说的是一种比目前深度学习更加接近人脑的智能。 这背后的故事是, 深度学习的大佬,目前已经注意到深度学习的原创性进展面临瓶颈,甚至呼吁全部重来。为了拯救这种趋势, 模拟人脑再次成为一种希望。 然而这一思路是否经得住深度推敲?

我本人做过多年计算神经科学和 AI , 做一个抛砖引玉的小结。

AI 发展的危机人工智能, 目前多被理解成一个领域领应用的工程学科,从自动安防系统到无人驾驶是它的疆土,而模式识别和计算机专家, 是这片陆地的原住民。 目前的人工智能事实上以工程思维为主, 从当下人工智能的主流深度学习来看, 打开任何一篇论文, 映入眼帘的是几个知名数据集的性能比较,无论是视觉分类的 ImageNet,Pascal Vol, 还是强化学习的 Atari game。各种各样的 bench mark 和曲线, 让我们感觉像是一个 CPU 或者数码相机的导购指南。

那么, 是否这些在这些流行数据库跑分最高的「智能工具」就更智能? 这可能取决于对「智能」本身的定义。  如果你问一个认知专家「智能」是不是 ImageNet 的错误率, 那么他一定会觉得相当好笑。 一个人可能在识别图片的时候由于各种劳累和马虎, 在这个数据集的错误率高于机器。但是只要你去和它谈任何一个图片它所理解的东西, 比如一个苹果, 你都会震惊于其信息之丰富, 不仅包含了真实苹果的各种感官, 还包含了关于苹果的各种文学影视, 从夏娃的苹果, 到白雪公主的苹果。 应该说, 人类理解的苹果更加接近概念网络里的一个节点,和整个世界的所有其它概念相关联, 而非机器学习分类器眼里的 n 个互相分离的「高斯分布」。

如果我们认为,「智能」是解决某一类复杂问题的能力,是否我们就可以完全不 care 上述那种「理解」呢 ? 这样的智能工具, 顶多是一些感官的外延, 而「感官」是否可以解决复杂问题呢? 一个能够准确的识别 1000 种苹果的机器, 未必能有效的利用这样的信息去思考如何把它在圣诞节分作为礼品分发给公司的员工, 或者取悦你的女友。没有「理解」的智能, 将很快到达解决问题复杂度的上限。 缺少真正的理解, 甚至连做感官有时也会捉襟见肘, 你在图像里加入各种噪声, 会明显的干扰分类的准确性, 这点在人类里并不存在。比如下图的小狗和曲奇, 你可以分出来,AI 很难。

「语言」在人类的智能里享有独一无二的特殊性,而刚刚的「理解」问题, 背后的本质是目前深度学习对语言的捉襟见肘。  虽然我们可以用强大的 LSTM 生成诗歌 (下图), 再配上注意力机制和外显记忆与人类对话, 也不代表它能理解人类的这个语言系统。 目前机器对自然语言处理的能力远不及视觉(当下的图卷积网络或可以这个领域做出贡献)。

▲LSTM 加上注意力机制,可以生成极为复杂的宋词, 却不真正理解人类的语言

Chinese Song Iambics generation with neural attention-based model (Qinxi Wang 2016)Zhang, Xingxing, and MirellaLapata. “Chinese poetry generationwith recurrent neural networks.” Proceedings of the 2014 Conferenceon Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). 2014.

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