两种主要人工智能方法的不太可能的结合产生了一种称为神经符号人工智能的新杂交。它正朝着人类一样的推理方向迈出一小步,也许有一天会在自动驾驶汽车上掌舵。
(2020年10月14日,Knownable杂志提供)
几年前,科学家们对绿头鸭有了一些惊人的了解。如果小鸭出生后看到的第一件事是两个相似的物体,那么小鸭也会跟随新的相似物体对。刚孵出的幼体在出生时会显示出两个红色球体,以后会倾向于两个颜色相同的球体,即使它们是蓝色的,而不是两个颜色不同的球体。不知何故,小鸭们会接受相似性的概念,并将其铭刻在物体的颜色上。它们也会影响差异性的概念。
小鸭们毫不费力地完成的工作对于人工智能来说是非常困难的。人工智能的一个分支称为深度学习(deep learning)或深度神经网络(deep neural networks),这一技术为2016年击败世界围棋冠军李塞多(Lee Sedol)的人工智能提供了动力。这样的深网很难找出对象之间的简单抽象关系以及它们的原因,除非他们研究数十个甚至数十万个例子。
为了构建能够做到这一点的人工智能,一些研究人员正在将深度网络与研究界称之为“优秀的老式人工智能”(又称符号人工智能)相结合。他们称之为神经符号AI的后代,表现出类似小鸭的能力,然后出现了一些。纽约大学计算机和认知科学家布伦登·莱克说:“这是当今机器学习中最令人兴奋的领域之一。”。
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