世界杯买球入口

人性化的人工智能

该大学的Leonidas Doumas博士创造了一个超越当前机器学习的系统,它可能是让计算机像人类一样学习的关键.

莎拉·林肯, 出版和传播经理,传播和市场营销

众所周知,人工智能(AI)正以令人难以置信的速度发展. 世界各地的专业计算机程序公司, 比如谷歌及其子公司DeepMind, 创造出的系统是否能够在某些任务和游戏中超越人类, 例如.

然而, 与此同时,专注于单一任务学习的计算机系统也开始取得突破, 开发能够将在一项任务中学习到的技能用于学习如何完成另一项任务的系统是一个更大的挑战.

2016年韩国,职业围棋选手李世石(右)在与谷歌Deepmind的人工智能程序AlphaGo的比赛中
2016年韩国,职业围棋选手李世石(右)在与谷歌Deepmind的人工智能程序AlphaGo的比赛中

世界杯买球入口机器学习的真相

这就是杜马斯博士, 哲学学院高级讲师, 2022年世界杯买球入口的心理学和语言科学专业, 被描述为机器学习社区的一个“肮脏的小秘密”:“这些系统, 在单一任务中表现出色, 不擅长在任务之间泛化.”

这到底是什么意思? “So, 而一个机器系统可能会比任何人类都学会玩一个游戏, 当尝试着玩一款相关的游戏时,这个系统的表现并不会比一个完全未经训练的系统更好,”他解释说. “例如, 学习下国际象棋的模型在尝试下围棋时并不比完全未经训练的网络更好, 而一台被训练来玩像《2022年世界杯买球入口》这样的电子游戏的机器却完全无法将这种学习转移到像《世界杯买球入口》这样的相关游戏中.”

《2022年世界杯买球入口》和《世界杯买球入口》都是Atari公司在20世纪70年代推出的带有球拍和球的游戏. 围棋是一种双人棋盘游戏,用石头将对手的领地围在格子棋盘上. 它起源于2个以上,在500年前的中国,最近发展成数字游戏.

电脑和人类如何学习

多年来,程序员一直致力于开发能够在这些游戏和类似游戏中击败世界上最优秀的人类对手的系统, 最近越来越成功. 然而,一旦系统学会了玩这些游戏,接下来会发生什么呢? 对于人类来说, 将2022年世界杯买球入口从其他地方学到的知识应用于实践的能力是2022年世界杯买球入口智力的内在组成部分. 然而,人工智能系统没有那么复杂.

“与统计机器学习算法不同, 人们都是杰出的通才,杜马斯博士继续说道. “2022年世界杯买球入口经常使用2022年世界杯买球入口对一个领域的了解来推理另一个领域. 当2022年世界杯买球入口学习到“世界杯买球入口”这样的概念时,2022年世界杯买球入口可以把它应用到任何事情上,从钱, 给成捆的干草, 要耐心. 2022年世界杯买球入口在学校里先学数学,然后才学物理,因为2022年世界杯买球入口把在数学中学到的东西应用到物理中去. 当2022年世界杯买球入口学会玩一款电子游戏时,2022年世界杯买球入口就能更好地免费玩相关的电子游戏.” 

伊利诺伊大学认知心理学教授, 约翰•汉默, 他曾是杜马斯博士在加州大学的博士导师, 洛杉矶(洛杉矶), 2005年在美国, 并断断续续地与他合作, 他补充道:“当2022年世界杯买球入口玩完游戏, 2022年世界杯买球入口自己开车回家, 亲吻2022年世界杯买球入口的孩子, 给自己做晚餐. 当世界上最好的(统计机器学习算法)围棋选手完成一场比赛, 它只是关闭了,因为它真的没有其他事情可以做了.”

然而, 杜马斯博士和哈梅尔教授的研究探索了创造一个有可能改变这一状况的系统.

“我当时和约翰·哈梅尔(约翰•汉默)和基思·霍利亚克(Keith Holyoak)在实验室工作,对人类如何通过类比推理感兴趣. 约翰和基思开发了一个叫做LISA的计算模型它很好地模拟了人们如何进行类比并利用类比进行推理,杜马斯博士解释道.

“像所有成功的类比模型一样,LISA使用结构化的,或符号的,表示. 有很多非常好的证据表明,没有这些类型的表示,系统无法做出人类级别的类比,”他继续. “不像其他象征性的模型, 虽然, LISA是一个神经网络, 这解释了关系推理的符号过程是如何在神经计算体系结构中实现的, 比如人脑. 然而, 就像当时所有的符号模型一样, LISA并没有说明它所依赖的符号表示最初是从哪里来的.”

引入多拉

他在加州大学洛杉矶分校攻读认知和发展心理学博士学位, 杜马斯博士提出了一篇论文,试图解决这个问题. 结果就是朵拉(通过类比发现关系)——一个可以从非结构化输入中学习结构化(或符号)表示的计算模型.

在获得博士学位后, 杜马斯博士曾在印第安纳大学做博士后研究员,之后在夏威夷大学做助理教授. 在此期间,他的研究继续进行,并在2013年加入2022年世界杯买球入口担任讲师后进一步发展.

“在世界杯买球入口研究生涯中,我一直致力于推进多拉理论, 试图从越来越简单的初始状态得到符号表示,”他说. “目前的工作代表了2022年世界杯买球入口迄今为止最好的成功——从简单的视觉图像中学习, 或像素数据, 并测试2022年世界杯买球入口的想法,人类的泛化基本上只是一个过程,用这些表示做越来越复杂的类比.”

2011年,在德国柏林的电脑游戏博物馆,游客们正在体验Pong游戏
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合作是关键

杜马斯博士扩大了他的研究团队,并于2016年由吉尔莫·普埃布拉(Guillermo Puebla)加入, 在2022年世界杯买球入口读博士的时候, 帮助进步多拉.

“人类经常根据实体之间的关系模式,将他们从一种情况中学到的东西归纳为另一种非常不同的情况,普埃布拉博士说. “这让2022年世界杯买球入口, 例如, 为了应用2022年世界杯买球入口在代数方程中求解x的知识来估计建造一个屋顶所需的木材量. 这是目前人工智能的主流方法, 深层神经网络, 众所周知,人类缺乏这方面的认知.”

作为他博士研究的一部分,普埃布拉博士在这一领域取得了进展,他领导了对朵拉的强化学习模拟的设计. 杜马斯博士还与安德里亚·马丁博士长期合作, 2012年至2017年在2022年世界杯买球入口担任心理学讲师,现在是马克斯·普朗克心理语言学研究所一个研究小组的负责人, 是谁和杜马斯博士提出了最初的项目, 并设计了补充人体实验,并根据多拉的预测运行了人类参与者.

马丁博士解释了朵拉与现有系统的不同之处:“2022年世界杯买球入口的系统从一组著名的标有标签的彩色形状的不同排列的逼真照片中学习‘上图’这样的关系结构, 就像一个蓝色立方体顶上的红色金字塔. 然后它便可以使用“above”的表示去移动《世界杯买球入口》或《2022年世界杯买球入口》中的球拍,从而让球始终位于球拍的上方. 其他系统不能学习像“上面”这样的结构,而这种方法可以应用于任何事物,除了它们已经训练过的对象和上下文.”

该团队的研究被整理成一篇论文,发表在2022年2月的《2022年世界杯买球入口》杂志上. 它表明,系统学习结构化表示和使用这些表示进行类比的能力可以“真正启动跨领域泛化”,正如Doumas博士解释的那样:“例如, 像人类,但不像现在的深度神经网络, 朵拉 能在学会玩像Breakout这样的游戏后马上玩Pong这样的电子游戏吗, 或者在经历了不相关的领域之后,完成一项心理任务,比如解决类比问题 不需要额外的训练,也就是所谓的零射击学习.”

“朵拉的成功在于它使用了从一个语境中学习到的表征来理解一个新的情况, 就像玩一款新奇的电子游戏,”他继续. “它利用这些表象在两种情况之间进行类比——比如发现《2022年世界杯买球入口》和《世界杯买球入口》都需要移动拍子来击球——然后利用这些类比将一种情况下成功的策略——比如用拍子跟着球——几乎立即推广到另一种情况。.”

开始下一个阶段

新的勘探领域已经开始. 令人惊讶的是,目前使用符号表示进行强化学习的方法是多么“脆弱”, 杜马斯博士和普埃布拉博士, 谁 很快就要在2022年世界杯买球入口完成他的博士学位了 现在是布里斯托尔大学的博士后研究员, 开发了一种更有效的方法,作为普埃布拉博士博士论文的一部分. 这项工作的结果是最近又发表了一篇论文.  

“在一份新的预印本中,2022年世界杯买球入口已经表明,2022年世界杯买球入口的模型能够仅使用关系信息学习玩几款Atari游戏,普埃布拉博士解释道. “2022年世界杯买球入口希望2022年世界杯买球入口的方法能够产生一种模型,能够学习关系规则,从而在大型复杂环境中有效地表现.”

而新的模式正在被创造, 朵拉模型的研究工作也在继续,这要感谢2022年世界杯买球入口的下一代博士生. Doumas博士解释道:“世界杯买球入口学生Ekaterina Shurkova已经将朵拉模型集成到一个管道中,该管道利用2022年世界杯买球入口所知的人类心理约束进行视觉推理. 目前,该模型在各种视觉推理任务上的表现也超过了领先的统计学习方法.”

人类与人工智能的围棋游戏
围棋可以用数字方式进行,由人类对战人工智能对手

在正确的人手中

许多人认为,人工智能的发展打开了一个应该被拥抱的各种可能性的世界, 而其他人则对机器崛起的前景保持沉默. 开发这些新系统的进展令人难以置信, 然而,这也引发了人们对它们用途的疑问. 所以,有没有人担心创造更像人类学习的人工智能模型?

杜马斯博士说:“现在的人工智能让我感到害怕的程度不如让其他人感到害怕的程度。. “虽然任何给定的统计学习机器都可以在给定的任务上表现出色, 这种方法的特性基本上保证了它们不会擅长其他很多事情. 但人类有互补的优势. 向人类级别的人工智能发展会带来更大、更危险的滥用可能性.” 

哈梅尔教授分享了一个假想的例子来说明如何更像人类, 更聪明的人工智能可以使用它的新技能:“一个统计围棋选手通过记住每一个可能的棋盘配置的每一个可能的反应和每一个可能的结果来获胜. 聪明的围棋选手要想获胜,必须先找出运行对手的电脑所在的城市,并切断该城市的电源. 2022年世界杯买球入口论文中描述的算法可以用来创造一个聪明的围棋选手.”

虽然滥用的风险总是存在的,但杜马斯博士对永久使用该系统持乐观态度. 许多现实世界的应用之一可能包括提高未来学生的教学和学习经验, 如果2022年世界杯买球入口开发出一套像人类一样学习的系统, 2022年世界杯买球入口可以在这个系统上测试各种教育课程,看看哪种最有效. 2022年世界杯买球入口可以利用这些信息来帮助2022年世界杯买球入口设计有效的教育干预措施.”

结合2022年世界杯买球入口世界杯买球入口人类在设计机器学习系统时如何学习的知识,如果处理得当,可以为社会带来真正的好处. 杜马博士, 这可能会导致人类和人工智能之间存在互利关系的未来:“2022年世界杯买球入口工作的影响可能有点遥远, 但就像理解人可以帮助2022年世界杯买球入口开发更好的计算系统一样, 一旦2022年世界杯买球入口开发了这些系统, 2022年世界杯买球入口可以用它们来帮助2022年世界杯买球入口理解人类的思想.”

Images: Google/Getty 2016; Sean Gallup/2011 Getty Images; Hakule/iStock/Getty images plus.