具備“人類直覺” 下一代人工智慧技術就能實現?

目前,人工智慧已經對駕駛汽車、語言翻譯和識別人臉等任務駕輕就熟。接下來,人工智慧領域的下一個目標是讓AI擁有直覺意識,從而對外界作出反應。

一篇發表在CommunicationsoftheAssociationforComputingMachinery網站上的關於人工智慧的新文章發現,人工智慧已經發展到開始像人們一樣理解世界,而不需要人類通過仔細地輸入程式資料集來教它們認識世界。

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Facebook人工智慧研究主管YannLeCun表示,該公司和其他機構的研究為人工智慧提供了更多培養人類直覺的機會,這才是完善人工智慧的關鍵。

而人工智慧在下一階段將通過觀察來進行學習,這種學習方式與剛出生的嬰兒相似。

LeCun表示:“目前,我們還不清楚如何在機器上複製意識直覺,這是一種遺憾。在我們學習如何做到這一點之前,我們不會進入人工智慧研究的下一個階段。”

目前,大多數人工智慧都採用的是“受監督式學習”模式,在這種學習模式中,人類會使用大量認真標記的資料集對人工智慧進行訓練,從而使後者能夠完成識別人臉或語言翻譯的任務。

預測性☆禁☆學習在人工智慧領域是一種全新的學習方式,該過程中人工智慧完全不受人類監督,所以也不需要有標記過的資料集。相反,人工智慧開始自己進行觀察,並利用自己的觀察來探索世界是如何運轉的。

有人在人工智慧研究主管YannLeCun的Facebook上評論:特斯拉CEO伊隆馬斯克如何對人工智慧的未來有更美好憧憬。

馬斯克對此發表了尖刻的評論。他在個人的Facebook上關於預測性☆禁☆學習發文的評論中回復到:“如果你所能做的唯一一件事就是誇誇其談,那麼你很容易成為一個有遠見的人。但是,如果你是一個有自尊心的科學家或工程師,那麼在你成功地實現你所描述的憧憬之前,你能說的只有這麼多。”

從本質上講,研究人員是時候把人工智慧當做個嬰兒來看待,用教嬰兒的方式教教它,看看會有什麼結果。

Facebook的人工智慧研究實驗室正在努力讓人工智慧利用直覺載體將事物的特徵聯繫起來,從而在其印象中建立起一個有機世界的形象。

與此同時,其他機構的研究實驗室也已經建立起了神經網路,都爭相在人工智慧印象中創造出最逼真的圖像。這樣,人工智慧就可以觀看一些電影的畫面,並預測接下來的畫面會是什麼樣子的。這是一種更接近於直覺的認知,是一種對未來的感覺,而不是如今人工智慧所謂的局限性。

LeCun認為,弄清楚如何有效地利用這種學習方法是進入下一階段人工智慧研究的途徑。