DeepMind 让 AI 学会像动物一样导航,开启 AI 研究新目标:协助探索

2020-06-06 作者: 围观:787 90 评论
DeepMind 让 AI 学会像动物一样导航,开启 AI 研究新目标:协助探索

在 Google 人工智慧研究团队 DeepMind 的努力下,AI 似乎又要在一个领域打败人类的专业,只是这次并不是什幺困难的棋类,而是常见的迷宫游戏。虽然游戏需要的定位与找路能力或许听来简单,但实际作用方式却非常複杂。

2005 年,科学家在动物身上发现网格细胞(grid cells),并透过这项研究赢得诺贝尔奖。透过研究揭示的内容,普遍认为网格细胞便是动物能自动导航、寻找路径的关键所在,这些细胞就像在特定空间里画上无数六角形网格,如同座标系统反应前进的轨迹路线,帮助我们在空间中绕过障碍,计算前往目的地路径并找到捷径前往。

但这幺多年以来,科学家都并未能确定网格细胞与生物导航间的详细机制,如今 DeepMind 团队透过训练 AI 在虚拟迷宫空间定位,成功发现 AI 自发性的发展出类似网格细胞的功能。

《卫报》报导指出,团队在建构出深层神经网路(DNN)后,透过编码出大鼠觅食时的方向与速度来教导程式导航的基本知识,随着时间过去,AI 在虚拟环境移动时定位的情况变得越来越好。训练中,团队发现近四分之一 DNN 的人造神经元开始像生物的网格细胞一样活动,换句话说,AI 在导航找到了同样的策略──就像人类大脑很久以前就开始做的那样。

「我们很惊讶 AI 运作得这幺好,这与原先机制的相似程度绝对很惊人。」

DeepMind 让 AI 学会像动物一样导航,开启 AI 研究新目标:协助探索 上方为 AI 製造的网格单位,下方为大鼠的网格细胞。

在发现 AI 製造的网格单位(grid units)之后,DeepMind 研究人员稍微改进了程式,而 AI 持续在游戏测试中击败有经验的人类玩家,甚至速度更快,还能在捷径出现时立即判断出路径。

DeepMind 高级研究员 Dharshan Kumaran 表示,AI 所做的,就是像各种动物一样尽可能採取直接路线,并在有可用路线时採用捷径,而透过网格细胞的模拟,AI 找路的性能显着增强,已能超越专业的人类玩家。

网格细胞对生物的导航定位来说至关重要。虽然人们往往将找路视为一件稀鬆平常的事,但其中的机制我们仍未完全了解,透过这项研究,人脑自动导航背后的神经机制将有望更清楚的揭露出来。

这项研究也意味着 AI 领域的另一个里程碑,儘管 AI 技术已证明能在图像辨识和棋类游戏超越人类,但像人脑导航所面对的认知挑战则完全不同。这项研究等于开创了 AI 技术全新的可能性。

在 AI 可以探索类似大脑活动的情况下,除了能用来製作更聪明的程式,也为电脑工程师找到工作的全新目标:透过打造 AI 模型协助神经科学家更理解人类的大脑,而不需要透过动物或人体实验进行。

DeepMind 让 AI 学会像动物一样导航,开启 AI 研究新目标:协助探索 像人脑一样的导航定位对 AI 来说是不同于下棋的挑战。

约翰霍普金斯大学 AI 和神经科学专家 Francesco Savelli 表示,在他看来 AI 系统的神奇之处,便是接受任务时能找出自己的方式去处理数据以解决问题,「这个模型中,网格单位的出现恰恰证明了这一点。」

下一个研究阶段,团队将继续打造结合人造网格细胞网路的更複杂 AI 系统,并试着让 AI 迷失在虚拟实境(VR)迷宫中并观察反应,这篇研究论文已刊载于《自然》(Nature)期刊。