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在20世纪50年代和60年代,人工智能研究人员将自己视为试图揭示思想规则。但是这些规则比任何人想象的要复杂得多。从那以后,人工智能(AI)研究开始依赖于概率 - 计算机可以从大量训练数据中学习的统计模式。
概率方法负责人工智能的最新进展,例如语音识别系统,或向Netflix用户推荐电影的系统。但麻省理工学院研究科学家诺亚古德曼的脑部和认知科学部门,但其实验室是计算机科学和人工智能,他认为人工智能在放弃规则时放弃了太多。通过将旧的基于规则的系统与来自新概率系统的见解相结合,古德曼找到了一种模拟思想的方法,可以对人工智能和认知科学产生广泛的影响。
早期的人工智能研究人员认为思维是合乎逻辑的推论:如果你知道鸟类可以飞行,并且被告知蜡鸟是一只鸟,你可以推断蜡翼可以飞行。人工智能的第一个项目之一就是开发一种数学语言 - 就像计算机语言一样 - 研究人员可以在其中编码“鸟类可以飞行”和“蜡翼是鸟类”等断言。如果语言足够严格,计算机算法就可以了梳理写在其中的断言并计算所有逻辑上有效的推论。一旦他们开发了这样的语言,AI研究人员就开始使用它们来编码许多常识断言,这些断言存储在庞大的数据库中。
粗略地说,这种方法的问题在于并非所有的鸟类都可以飞行。在无法飞翔的鸟类中,笼中的知更鸟与机翼破碎的知更鸟之间存在区别,而任何一种知更鸟与企鹅之间的区别。早期AI研究人员开发的数学语言足够灵活,可以代表这种概念上的区别,但写下所有必要的区别,即使是最基本的认知任务,也要比预期的要困难得多。
拥抱不确定性
相比之下,在概率AI中,计算机被喂食了很多东西的例子 - 比如鸟类的图片 - 并且可以自己推断这些例子的共同点。这种方法与“鸟”这样的具体概念相当适用,但它在抽象概念方面存在问题 - 例如,飞行,鸟类,直升机,风筝和超级英雄共有的能力。你可以向概率系统显示飞行中物体的大量图片,但即使它弄清楚它们都有什么共同之处,也很可能错误地识别云,太阳或建筑物顶部的天线作为飞行。甚至飞行也是一个具体的概念,比如“语法”或“母性”。
作为一种研究工具,古德曼开发了一种名为Church的计算机编程语言 - 仅次于伟大的美国逻辑学家Alonzo Church—与早期的AI语言一样,包括推理规则。但这些规则是概率性的。告诉我们食火鸡是一只鸟,教会写的一个程序可能会断定食火鸡可能会飞。但如果该程序被告知食火鸡的重量可能接近200磅,它可能会修改其初始概率估计值,结论是,实际上,食火鸡可能无法飞行。
“通过概率推理,你可以免费获得所有结构,”古德曼说。从未遇到过不会飞的鸟类的教会计划最初可能会设定任何鸟类以99.99%飞行的概率。但随着它了解更多关于食火鸡 - 企鹅,笼养和破碎的知更鸟 - 它相应地修改了它的概率。最终,概率代表了早期AI研究人员必须手工编码的所有概念上的区别。但是,随着时间的推移,系统会自己学习这些区别 - 就像人类学习新概念和修改旧概念一样。
伦敦大学学院认知与决策科学教授尼克·查特说:“这有什么好处,它可以让你以一种比以前更加直接和透明的方式建立一种认知模型。” “你可以想象人类所知道的所有事情,并试图列出那些只是无休止的任务,甚至可能是一项无限的任务。但神奇的伎俩是,'不,不,只是告诉我一些事情,'然后大脑 - 或者在这种情况下,教会系统,希望有点类似于思维的方式 - 可以生成,使用它概率计算,所有后果和推论。此外,当您向系统提供新信息时,它可以找出其后果。“
塑造思想
使用概率推理的程序似乎能够比传统的认知模型能够模拟更广泛的人类认知能力。例如,在2008年认知科学学会会议上,Goodman和Charles Kemp当时是BCS的博士生,他们在一家虚构的公司中为人类受试者提供了七八名员工的名单。并告诉他们哪些员工发送电子邮件给其他人。然后,他们向受试者提供了另一家虚构公司的员工名单。在没有任何额外数据的情况下,要求受试者创建一个图表,描绘谁向第二家公司发送电子邮件的人。
如果样本案例中的电子邮件模式形成一个链 - 爱丽丝发送邮件给鲍勃,他发送邮件给卡罗尔,一直到,比如,亨利 - 人类主体很可能预测到电子邮件模式在测试用例也会形成一个链条。如果样本案例中的电子邮件模式形成一个循环 - 爱丽丝发送邮件给Bob发送邮件给Carol,依此类推,但Henry发送邮件给Alice - 受试者也预测了测试用例中的循环。
使用概率推理的程序被要求执行相同的任务,其行为几乎与人类主体完全相同,从链中推断出链和来自循环的循环。但是传统的认知模型在测试案例中预测了完全随机的电子邮件模式:他们无法提取循环和链的更高级概念。通过脑与认知科学系的一系列合作者,古德曼进行了类似的实验,其中要求受试者将错误或树木的风格图画分类为不同的类别,或做出需要猜测其他人在想什么的推论。
Chater警告说,虽然教会计划在这些有针对性的任务上表现良好,但他们目前的计算密集程度太高,无法作为通用思维模拟器。“这是一个严重的问题,如果你要解决它来解决太阳下的每一个问题,”查特说。“但它刚刚建成,当这些东西刚刚建成时,这些东西总是很差。”Chater强调,让系统工作本身就是一项成就:“有人可能会这样做作为一个理论建议产生,你会想,“哇,这非常聪明,但我相信你永远不会让它运行,真的。” 奇迹是它确实运行,并且它有效。“
2019-04-20 05:42:59
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