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你还在迷路吗?人工智能已经学会了抄近路

Nature自然科研 2018-05-10 11:07:58 阅读:

今天《自然》发表的一篇论文Vector-based navigation using grid-like representations in artificial agents报告称,一种最新研发而成的计算机程序具有类似哺乳动物一样的寻路能力。这篇论文同时也为理解人脑的运作提供了更多见解。

你还在迷路吗?人工智能已经学会了抄近路

矢量式寻路过程。

DeepMind

神经网络——以人脑为模型的计算机系统——能够执行大量令人惊叹的任务,如物体识别,但是在寻路方面的表现却不尽如人意。人脑的寻路功能依赖于一种名为网格细胞的专门化神经元,它们在空间内有规律地放电,帮助人类追踪自己的位置。

英国DeepMind的Andrea Banino、Dharshan Kumaran、Caswell Barry及同事没有在他们的计算机模型中设计网格样细胞,但是在培训完一个人工智能体在不熟悉的虚拟环境中寻路之后,发生了令人意想不到的现象。该智能体在迷宫中尝试寻找从A点到B点的路线时,竟然像哺乳动物那样开始走捷径,它的表现甚至超越了执行相同任务的人类专家。网格样细胞支撑该智能体取得如此亮眼的表现,表明它们的角色不限于提供一个类似于GPS的位置信号,还可以规划两地之间的直接路线。

你还在迷路吗?人工智能已经学会了抄近路

人工智能体学会走捷径。

Savelli & Knierim

关于网格细胞的研究十分广泛,它的发现者也因此而获得了2014年的诺贝尔生理学或医学奖,但是它们的计算功能一直令人难以捉摸。这项研究有助于解释网格细胞如何编码空间信息,并印证了这样一种观点——网格细胞在矢量寻路中发挥着至关重要的作用。

你还在迷路吗?人工智能已经学会了抄近路

网格细胞。

DeepMind

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