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从乌鸦,到人工智能【知社视频】第43期

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下图,是研究人员在日本发现与跟拍的一只野生乌鸦,他无法获得坚果内的果肉,从空中抛下也不能解决问题。在这个过程中,它发现,飞驰而过的车辆,可以碾碎坚果(图b)!但车辆対它自身也是一种威胁,于是他在高空中观察(图c)。而后它意识到斑马线+行人指示灯变绿,可以让车辆停下(图d、e)。那么,将坚果放在人行横道,待车辆碾碎坚果,行人灯变绿再去取食果肉的一系列行为模式。

本期视频,聪明的乌鸦,在没有任何人为干预的条件下,通过将多个小棍组合,成功取到了盒中的食物。

如果把乌鸦当做智能体,在借车碾果的例子中,乌鸦无法进行大数据训练,因为失败即送命,没有第二次机会。在视频中的结论,乌鸦可能会对问题进行模拟,在脑中预演几种可能的行动,这个发现可为今后AI与机器人研究带来帮助。本例中,乌鸦学习的过程无人类的监督,来告诉它几种方案的对错,来进行利弊取舍。

那么,当前极度依赖“大数据训练”以及“监督学习”的人工智能,有一个很贴切的形象——鹦鹉。在安全,舒适的家养条件下,鹦鹉重复的接收言语信息,高准确率的模仿意味着,获得食物奖励,从而形成条件反射。若将鹦鹉放到现实环境之中,若将这类人工智能直接对接现实决策,结果往往不尽人意。

Ulf Grenander 对人工智能的一大贡献,即提出analysis-by-synthesis。想要识别、分析的目标模式的选定→数理模型的建立与数据拟合(即当前的机器学习)→模型初始化采样评估。

这意味着机器学习过程,而 不是把别人的模型(机)直接拿来调试,不管过程公式的研究,实验结果提高了几个百分点就大功告成,从头到尾,缺乏自己构建新模型、新算法的能力。

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