AI研究新思路：MIT教授研究儿童思想推动AI发展

“对人类大脑的研究或许才是实现人工智能下一次重大突破的关键。”

 

MIT 计算认知科学实验室主管 Josh Tenenbaum 教授如此说道，他认为认知科学和神经科学对人工智能研究的下一步发展至关重要。为此，他正带领团队进行一项雄心勃勃的计划——The MIT Quest for Intelligence (简称: The Quest ) 。

 

The Quest 成立于今年 2 月，项目联合了计算机科学家、工程师、神经科学家和认知科学家，旨在通过探索人类智力来推动人工智能的基础研究，并将研究成果用于指导更广泛的实际工作，为社会的各个方面带来积极的影响。

 

近日，在《麻省理工科技评论》举办的 EmTech 峰会上，Josh Tenenbaum 教授介绍了这一项目，并分享了他对人工智能发展的看法。

 

图丨Josh Tenenbaum (来源：麻省理工科技评论）

“想象一下，我们建造一台机器，如果它可以像一个刚出生的婴儿一样从零开始学习，那么这种“机器学习”才是真正意义上的“学习”，而这也正是人工智能的基础。”

 

近年来我们在人工智能领域取得了一些喜人的进步，但这其中大多是基于机器学习领域中一些已有的技术突破，尤其是深度神经网络。例如，深度学习使计算机能够像人一样准确地识别文字或者表情信息；像 AlphaGo 这样的游戏程序也有非常惊人的表现；如今发展迅速的自动驾驶汽车和机器人也都依赖深度学习技术。

 

而 Tenenbaum 在会上说道：“这些系统都不算真正的智能。他们缺乏灵活性，在对常识的掌握上也仅仅和 1、2 岁的婴儿相当。那么他们缺少的是什么？它们和真正智能的差距又在哪？”

 

为了进一步了解人类的智力，Tenenbaum 将认知科学和神经科学作为其重点研究方向。在这过程中，他观察研究了一个 3 岁儿童是如果通过一个与生俱来的认知模型，来对这个世界产生认识。他认为正是这个认知模型，让人类相比于计算机，能够对这个世界产生更加深刻的认识。

 

“儿童的行为给我们带来重要的参考，正是这些在儿童身上展现出来的特质，让人类成为这个世界上学习能力最强的物种。”

 

（来源：麻省理工科技评论）

Tenenbaum 还开创性地开发了能够模仿人类思维、进行深层次思考的程序。例如在 2015 年，他与另外两名开发者一起开发的程序，做到了仅仅在看了几个手写文字样本之后，就能够进行学习并正确识别更多的手写文字。相对于以往需要经过大量数据训练的项目，Tenenbaum 参与开发的这一新程序非常有意义。

 

The Quest 项目同样致力于将人工智能推广到更多的工作中，如疾病诊断、药物研究、材料和工业设计、自动化系统、合成生物学和金融等。由于运用的领域更广，研究者就需要更充分地考虑技术的基本局限和缺点，以及算法的偏见和可解释性等问题。

 

Tenenbaum 最后指出，人们在 50 多年前提出人工智能时，最初的设想是它能够从人类的智力中获得灵感，模仿人的思考过程。但当时这一想法缺少科学和技术的支持。Tenenbaum 说：“如今，认知科学和神经科学已经发展得更为成熟，相信这能帮助我们在人工智能领域的研究中获得突破性的进展。”

 

现阶段的人工智能所能达到的程度，如果以图灵测试来衡量，几乎可以以假乱真。机器下围棋、作曲或者写诗的水平，都可以与人类一决高下。但是如果脱离了人类，没有了算力、算法、数据和存储的支持，机器本身又能“走”多远？

在这个 AI 即一切的时代，每个科技企业，不论是新兴科技企业，还是老牌制造企业，都希望在这个时代占领一席之地。而对于一个成立百年有余的老牌企业，在人工智能崛起的今日，将如何应对各个产业对传统制造业带来的冲击，又将如何在 AI 大潮中占得一席之地？

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参考：

https://www.technologyreview.com/s/612002/a-plan-to-advance-ai-by-exploring-the-minds-of-children/?set=612030&set=612030

https://quest.mit.edu/

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