一个新的AI自己获得了人类的“数感”科学新闻
2019-05-14 栏目:行业新闻 查看()
原标题:一个新的AI自己获得了人类的“数感”科学新闻

人工智能可以分享我们进行数字快速判断的自然能力。

研究人员在由虚拟脑细胞或神经元组成的计算机模型中观察到这种数字的诀窍,称为人工神经网络。在仅仅为识别图像中的对象(AI的常见任务)进行训练之后,网络开发了响应特定量的虚拟神经元。这些人工神经元让人想起“数字神经元”,它们被认为可以为人类,鸟类,蜜蜂和其他生物提供估计一组物品数量的先天能力( SN:7/7/18,第7页[ 123])。这种直觉被称为数感。

在数字判断任务中,人工智能表现出类似于人类和动物的数字感知,研究人员于5月8日在线报道

Science Advances 。这一发现有助于深入了解人工智能在没有明确指导的情况下可以学到什么,并且可能对研究动物数量敏感性的科学家有用。

德国蒂宾根大学的神经生物学家Andreas Nieder及其同事使用了一个关于120万个标记图像,用于教授人工神经网络,以识别图片中的动物和车辆等物体。研究人员随后向AI提供了包含1到30个点的点图案,并记录了各种虚拟神经元的反应。

当观察具有特定点数的图案时,一些神经元更活跃。例如,当显示两个点但不显示20个时,一些神经元强烈激活,反之亦然。这些神经元偏好的程度某些数字几乎与之前猴子神经元的数据完全相同。

点探测器

一种新的人工智能程序查看以前向猴子显示的点的图像,包括带有一个点的图像和带有图像的图像偶数个点从2到30(底部)。与猴脑中的数字敏感神经元非常相似,当显示特定数量的点时,AI中数字敏感的虚拟神经元优先激活。与猴子大脑一样,人工智能包含的神经元数量调整为较小的数字而不是较大的数字(上图)。

为了测试AI的数字神经元是否具有动物般的数字感,Nieder的团队展示了成对的点图案并询问图案是否包含相同数量的点。该AI在81%的时间里是正确的,表现与人类和猴子在类似的匹配任务上表现一样好。像人类和其他动物一样,人工智能努力区分具有非常相似数量的点的图案,以及具有许多点的图案之间(

SN:12/10/16,第22页)。

哥伦比亚大学的神经科学家伊莱亚斯伊萨(Elias Issa)表示,这项研究结果非常好地证明了人工智能如何在为特定任务进行培训时获得多种技能。但他说,在这种人工神经网络中,数字感觉究竟是如何以及为何出现的还不清楚。

Nieder及其同事认为AI中数字意义的出现可能有助于生物学家了解人类婴儿和野生动物如何获得数字意义没有被教导数数。 Nieder说,也许基本的数字灵敏度“与我们视觉系统的架构相关联。”

Ivilin Stoianov,意大利国家研究委员会的计算神经科学家,不相信这种直接并行存在于这个人工智能和动物大脑中的数字意义。这个人工智能通过研究许多标记的图片来学习“看”,这不是婴儿和野生动物学会理解世界的方式。未来的实验可以探索相似数量的神经元是否出现在人工智能系统中更接近地模仿生物大脑的学习方式,比如使用强化学习的那些,Stoianov说(

SN:12/8/18,第14页)。

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