人工智慧竟然可以「做夢」

近幾年來，隨著神經科學的不斷發展，人們對許多新奇的未知領域有了新的探索和發現。在神經科學領域，其中有一項不得不提的就是，科學家們經過不斷的研究，最終發現了「夢境」對於人類的記憶鞏固，有著尤為重要的作用。

如今，谷歌的人工智慧公司DeepMind就研發了一項新的技術，他們能夠讓機器人來「做夢」，通過對夢境的創建，能夠達到提高學習速度的目的。

該項目的誕生其實並沒有讓人們大跌眼鏡，因為早在幾年前，在該項目推出之前，就有了相關的鋪墊。起初，研發人員們對這些人工智慧夢境的創建也是花了很多時間和功夫，他們引進了許多不同的素材，最初這些夢境中的內容還包括著名的雅利達視頻遊戲。

一提到谷歌的這家人工智慧公司DeepMind，我們首先想到的是它強大的人工智慧教導模式，他們還教過人工智慧玩不同的經典視頻遊戲，並且讓這些AI還都能玩的有模有樣。這也是DeepMind公司取得的最令人稱嘆的成就。

然而如今我們所提到的，是讓機器人能夠做真實的「夢」，就像人類所做的正常的夢一樣，通過對真實場景的分析，就能夠產生相應的「記憶」和「思維」，從中我們也可以發現，在學習和記憶各樣的信息時，真實世界的場景往往佔據著重要的作用。

為了更好地了解機器人做夢的重要性，我們首先需要了解夢在哺乳型物種的頭腦中是如何工作的，就好比說在人類的頭腦中，夢是怎樣形成的，跟頭腦思維又有哪些聯繫。我們可以從神經科學的角度來更好地理解這個問題，而科學家們也在該領域有了很多的發現，其中在了解夢境在整個思維機制中所擔當的角色時，科學家們最重大的一個發現是，夢的主要內容都是一些負面的信息，並且都帶有恐嚇性的傾向。

你可以嘗試做一件事，就是連續一個月將你所做的夢紀錄下來，你會很奇妙地發現你的夢大多數都是負面和驚恐的的一些情景。雖然也會有一些很美好的夢境，但是相比而言還是略少一些。從這個簡單的一項發現中，我們可以推論，在夢境中，噩夢的出現是一種正常現象，而不是我們所理解的非正常情境，從古至今一直都是這樣。

這些過度負面的夢境內容，從表面上來看似乎不存在任何的意義，也無法看出其中的端倪。但是如果從神經科學的角度來分析，就能夠查驗出其中許多有用的信息。在眾多的神經科學理論當中，有一個十分突出的理論則說明，夢境實則是對最近現實生活中所發生的事件的一個突出和強化。

在夢境中所經歷的負面和驚恐的狀況，實際上可以幫助大腦更好地消化這些記憶信息，能夠更加深化現實中的經歷，從而可以讓頭腦更加深刻地記得這些信息。如今，DeepMind就是使用夢境的這些特點，在一場視頻遊戲中，對AI進行不斷地訓練，讓它們不斷地熟悉這些內容，從而可以加快人工智慧學習的速率，提升學習效果。

那麼，對於機器人而言，它們要面臨的挑戰有哪些呢？到目前為止，世界上最先進的AI的也只能從一些較複雜的視頻遊戲中獲得小部分的經驗和技巧，例如《星際爭霸2》和《迷宮》。

因此在目前這些境況下，要設置出一個更加具有威脅恐懼性的情境，就需要額外考慮一些特別的因素，例如可以在這些遊戲中加入「大BOSS」等角色，或者是設置一些迷宮和蠱惑人心的環節，讓人工智慧在這個過程中，要費盡心力與其爭戰，在這個過程中會充滿各樣的挑戰。而不是僅僅設置一些毫無意義的環節，讓整個遊戲的氣氛很緩和輕鬆，不具備任何的挑戰。

「夢境」式的訓練方法可以讓人工智慧著重遊戲中的某些特定部分，尤其是那些具有挑戰性的環節，在這個過程中它們需要反覆不斷地練習，反覆總結經驗，直到修鍊出專業技能為止。使用這種技術，在DeepMind的研究人員能夠幫助人工智慧實現10倍的學習速率。

也許你會問，為什麼這些AI的思維會在某些遊戲中比創造它們的人類還要厲害呢？要搞清楚這一點，就必須對監管式學習與非監管式學習進行區分。迄今為止，獲得突出表現的AI都是在使用監管式學習的模式，在該模式中，程序員會對系統提供許多對「訓練數據」，然後AI會學習這些數據並進行檢測。

這是訓練教導機器人最簡單的方式，但這種方法與人類的學習模式不一樣。目前我們在開發一種非監管式的學習模式，誠尋遠門不需要對該系統進行相關的數據訓練，它們可以自行學習，自行決定，從而達到某個目標。

DeepMind的研發人員們更加看重這種無監管式的學習，因為在這種模式下，人工智慧更有潛力創造出與人類相似的東西。因此，雖然機器人在未來是否真的能夠通過「做夢」來實現更快速率的學習，依然還有許多不確定之處，但是人工智慧不久之後能夠對現實情境有更加清晰的理解。雖然目前這些都是一些嘗試和推測，但是這些生動的想法和理念，將會在不久的將來成為推動人工智慧發展的絕佳動力。

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