人工智慧與腦科學最新交叉研究進展

科技 06-19

人工智慧學家

作者：NEUROSCIENCE NEWS

翻譯：王益軍

審校：心

鏈接：neurosciencenews

人工智慧系統最近所取得的突破使得人工智慧在多種具有挑戰性的遊戲中戰勝了人類，而這些成就的根源在於受到人類大腦對信息處理的神經網路的啟發。6月14日，發表於認知科學趨勢的評論表示：來自谷歌深度思維以及斯坦福大學的研究人員對最初的開發理論進行了更新，從而對人類以及其他動物的學習方式進行了解釋，同時也重點強調了其作為框架對指導人工智慧代理開發的潛在重要性。

該理論最初於1995年發表，該理論表明學習是兩個輔助學習系統的綜合產物。第一套系統通過接受體驗，從而慢慢地對知識與技能進行學習，而第二套系統則對特定的體驗進行儲存，從而讓這些體驗能夠進行重放，從而與第一套系統能夠有效集成。該理論基於著名的英國計算神經科學家戴維.瑪爾之前建立的理論以及最近在神經網路學習方法領域的發現。

「相關證據似乎讓人嘆服，因為大腦存在兩種學習系統，同時，這兩套學習系統之間相輔助充從而當大腦面對重要的學習問題時能夠提供強大的解決方案，而輔助學習系統理論對兩者之間的輔助關係進行了解釋。」斯坦福大學心理學教授詹姆斯.麥克蘭德（1995年相關文件的主要作者兼當前評論的高級作者）如此表示。

所推薦理論的第一套系統位於大腦的新皮質位置，該系統受當今深度神經網路啟發。和如今的深度網路一樣，這些系統在輸入與輸出之間包含有多個神經元層，這些網路中的知識處於神經連接中。此外，通過體驗，這些連接慢慢地被編程，使其識別目標，感知語音、理解並生成語言的能力不斷得到提升，甚至還能夠在遊戲過程中選擇最佳的行為以及其他設置（當智能行為依賴於所獲得的知識時）。

當需要學習新的知識時，這樣的系統就會面臨困境：如果相關的連接做出足夠大的變化從而迫使新的知識迅速地進入到這些連接時，就會徹底地使之前儲存在連接中的其他知識發生扭曲。

「這也正是輔助學習系統發揮作用的領域，」麥克蘭德表示。在人類以及其他哺乳動物中，第二套學習系統位於名為海馬體的結構中。「最初，新體驗的相關信息被儲存在海馬體中，從而使其能夠迅速得到利用，我們也會把這些信息保留在附近從而能夠被回放至皮質，使其與正在進行中的體驗以及其他相關的存儲信息產生交錯。」因此，兩個系統組織能夠實現即時學習，同時逐漸地與皮質中的結構化知識進行集成。

「受輔助學習系統理論啟發的神經網路結構的組成部分在多種電腦遊戲（比如太空侵略者以及越獄）成功地達到了人類級別的性能。」深度思維認識神經科學家Dharshan Kumaran（相關評論的首席作者）如此表示：「正如相關理論所述，這些神經網路利用與海馬體類似的記憶緩衝來對最近遊戲的情節進行儲存，並交叉播放與重放。這樣能夠很大程度上增強對實際遊戲體驗的利用，同時避免相關體驗的本地運行傾向，從而避免控制系統的學習。」

人工智慧與腦科學最新交叉研究進展

Kumaran與麥克蘭德以及深度思維的聯合創始人德米斯.哈薩比（也是相關評論的聯合作者）合作，根據1995年版本的輔助學習系統理論預想對海馬體的作用進行拓展。

「在我看來，」哈薩比說：「輔助學習系統理論的拓展版本在神經科學方面以及開發人工一般智能方面可能會給未來研究提供框架，這也是谷歌深度思維的目標。」

關於這一篇幹細胞研究文章

經費：相關研究人員獲得紐約幹細胞科學以及斯塔爾基金會的支持。國家衛生研究院以及國家癌症研究院對部分工作也提供了進一步的支持。

來源：Joseph Caputo ——電子期刊

圖片來源：NeuroscienceNews.com圖片歸功於Kumaran et al./認知科學發展趨勢

原始研究：Dharshan Kumaran、德米斯.哈薩比以及詹姆斯.麥克蘭德在認知科學發展趨勢中發表的有關「智能代理需要什麼樣的學習系統」的研究。

摘要：

智能代理需要什麼樣的學習系統？輔助學習系統理論更新。

我們對輔助學習系統理論進行更新，該理論認為智能代理必須擁有兩套學習系統，並以哺乳動物皮質以及海馬體為例。第一套學習系統需要結構化知識表現，而第二套學習系統則迅速地對個體體驗的細節進行學習。在該理論中，我們對海馬體記憶重放的作用進行了拓展，指出記憶重放能夠對體驗統計資料進行目標依賴衡量。此外，我們還解決了該理論最近所面臨的挑戰，並通過展示周期性海馬體蹤跡來對該理論進行延伸，從而支持部分廣義化形式，新皮質對於符合已知結構知識的學習速度非常迅速。最後，我們還指出了該理論與人工智慧代理設計之間的相關性，突出了神經科學與機器學習之間的關係。

發展趨勢：

發現體驗組合中的結構依賴於新皮質中的生物神經網路以及當代人工神經網路的交叉學習過程。

最近的研究表明一旦結構化知識在這些網路中被獲取，新的一致性信息就能夠被迅速整合。

天然學習系統與人工學習系統都得益於將特定的體驗存儲並集中於哺乳類動物海馬體中的第二套系統。

第二套系統對相關體驗的重放為交叉學習提供支持，並且能夠通過獎勵或新奇的東西進行調節，從而對代理目標的一般環境統計資料進行再平衡。

對基於實例的系統內的多重記憶進行周期性激活可以用於發現體驗之間的聯繫，從而為廣義化以及基於記憶的推理提供支持。

「智能代理需要什麼樣的學習系統？輔助學習系統理論更新」：Dharshan Kumaran、德米斯.哈薩比以及詹姆斯.麥克蘭德在認知科學發展趨勢中發表的有關「智能代理需要什麼樣的學習系統」的研究。發表於2016年6月14日 dio:10.1016/j.tics.2016.05.004

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