DeepMind的AI導航新技能
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DeepMind 創建了一個AI，它自發開發了基於腸道導航的機器學習等價物。
這家總部位於英國的Google姊妹公司似乎專註於創建機器學習實驗，旨在確定AI是否可以通知神經病學領域，反之亦然。DeepMind最近發表了一篇論文，演示了一個神經網路，在嘗試解決導航問題時，開發了一種空間感知方法，模仿哺乳動物中的「網格細胞」。
在2005年發現的網格細胞是一種在哺乳動物大腦中發生的輔助導航的鮮為人知的現象。基本上，我們基於我們走過的距離和朝哪個方向了解我們的位置的能力，受到這些形成六邊形圖案的特殊細胞的控制，這些特定細胞大腦排列在空間中，導致神經元在我們通過它。這對所有哺乳動物都是一樣的，就像內置功能一樣，聽起來很瘋狂。
但科學家們不知道網格單元是如何工作的。不知怎的，大腦設法創造這些六邊形並且神經元會發火，但關於這些現象如何幫助我們導航，有很多理論。
DeepMind的AI正在檢查這些理論之一 - 網格單元給我們一個基於矢量的位置近似的概念 - 當研究人員注意到它開發了一個自己的模擬人類網格單元的系統，以同樣的方式解決導航問題實驗室老鼠（和大多數哺乳動物）都會這樣
根據公司博客文章：
作為第一步，我們訓練了一個循環網路來執行在虛擬環境中定位自身的任務，主要使用與運動相關的速度信號。這種能力在哺乳動物通過不熟悉的地方移動時，或在不容易找到熟悉的地標的情況下（例如在黑暗中行駛時）通常會被使用。
我們發現類網格表示（以下稱為網格單元）自發地出現在網路中 - 提供了與在覓食哺乳動物中觀察到的神經活動模式顯著的融合，並與網格單元為空間提供有效代碼的觀點一致。
科學家通過使用強化學習來測試理論，以獎勵AI使用基於矢量的導航成功穿越虛擬遊戲環境。在整個實驗過程中，他們都抑制了AI形成網格單元版本的能力，結果是它在任務中立即變得更糟。但是，允許AI開發自己版本的網格單元格給了它超人的導航能力。
DeepMind並沒有通過創建一個人工智慧來解開網格細胞的秘密，當人們面對與哺乳動物大腦相同的問題時，人工智慧會自發地模仿他們，但它給予了大量的支持。希望這會導致像老鼠甚至人們一樣的機器人。在模擬環境中，人工智慧在簡單的導航任務中已經超越了人類，但我們將為真實世界的展覽而舉行掌聲。
也許最重要的是：這進一步顯示了有機大腦如何繼續為高級AI的發展提供信息。隨著計算機自發地發展出一種人的特質，值得記住的是現代人工智慧只不過是一個好奇的孩子，而不是專家認為的有朝一日會變成什麼樣。
來源：The Next Web（本文內容立場與智優沃(公眾號：智優沃)無關、僅作交流之用）
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