從老鼠大腦中找出設計人工智慧的線索

科技 10-23

人工智慧學家

一個2800萬美元的政府項目專註於發現嚙齒類動物的大腦對人工智慧研究的幫助。

更大的數據集和更快的計算機使得最近人工智慧獲得了很大的進步和一系列的投資。哈佛大學的戴維·考克斯認為下一個大進步將在於理解老鼠在玩視頻遊戲時大腦的工作原理。

考克斯領導著一個2800萬美元的項目，名叫阿里阿德涅,由美國國家情報辦公室資助,項目將在哺乳動物的大腦中尋找線索,使得人工智慧更加聰明。「進入大腦需要巨大的如同登月一樣的努力，看看在那裡我們能發現什麼線索和技巧，」他今天在EmTech MIT 2016提出。

從老鼠大腦中找出設計人工智慧的線索

圖片：只需要添加一點雜訊(右下),計算機會把一隻鴕鳥誤以為是《麻省理工學院技術評論》的主編。

在圖像識別和翻譯等任務上，最近的進展源自於深度學習的密集計算,這靈感正是來自神經科學。但考克斯指出,儘管深度學習給我們更好的語音識別效果，還掌握圍棋,但它還不夠聰明。

(你可以在考克斯實驗室的在線演示中嘗試一下這種方法)。

考克斯還強調了深度學習需要成千上萬的訓練樣本來教模型識別一個新的對象。人類的孩子可以只用一個樣本就認識一個新的對象，如一種新型的工具。

考克斯說,仔細研究一下大腦是解決這些問題的最好方法。「我們認為，除了現有的靈感外，大腦還有一些可以提供給研究者的線索，」他說。

阿里阿德涅項目1月份才開始,但考克斯已經讓老鼠挑戰遊戲,這個遊戲目的在與鍛煉他們的視覺識別能力。研究人員使用新開發的顯微鏡，來觀察大腦中細胞的活動,並試圖找出神經元解釋世界的原理。

「這就像在竊聽大腦中大量的細胞;你在看老鼠如何產生一個想法，「考克斯說。「我們可以問一些前所未有的問題，例如大腦是如何做計算的。」

該項目的另一個任務涉及重建老鼠大腦中的神經元連接和三維結構，通過使用電子顯微鏡處理30納米厚的大腦組織切片。

三維模型是極為複雜的。神經學家仍然不知道不同類型的細胞的真正作用。但是考克斯說,他們錯綜複雜的結構是激動人心的,因為它表明大腦仍然可以教我們更多的關於如何構建人工智慧的知識。

「這是其中的一個方法，還有更多的研究正在進行，」他說。「我們希望通過理解這一點，我們可以讓機器學習系統更接近大腦的功能。」

2016年7月，人工智慧學家AIE實驗室基於自身的研究成果和所擁有的頂級科學家資源，籌備建立未來科技學院（Futurology University）。

未來科技學院的使命和目標：將邀請國內和國際著名科學家、科技企業家講授人工智慧、互聯網、腦科學、虛擬現實、機器人等領域的基本原理和未來發展趨勢。未來科技學院的目標是研究前沿科技未來發展趨勢，培養掌握未來科技動向的企業家和具有獨立創新精神的未來科學家。

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