人工智能要形成長期記憶
,還需要腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)記住一些東西并能回憶起來
,對于人類來說是與生俱來的能力那么
,目前我們讓AI產(chǎn)生的記憶和人類的記憶是一回事嗎?人工智能可以用什么方法產(chǎn)生記憶?與以往相比,此次“深層思維”提出的新方法有何不同?在賦予人工智能記憶方面,我們尚需做哪些努力?四種方法讓AI產(chǎn)生“記憶”
記憶是我們對過去的經(jīng)歷進(jìn)行編碼
、存儲、回憶等的能力生活中那些感動我們的人或事往往會觸發(fā)回憶
在以往的研究中
譚茗洲介紹說,比較常用的有四種方法:第一種是長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
解決長期信用分配問題是關(guān)鍵
那目前
要讓AI能夠?qū)崿F(xiàn)回憶過去的事情
據(jù)介紹
譚茗洲解釋道:“具體在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,智能體獲得指導(dǎo)的唯一途徑是通過獎勵
此外,譚茗洲介紹道
與人類復(fù)雜記憶相比仍是初級階段
據(jù)譚茗洲介紹
為了做到這一點(diǎn)
在第二種因果任務(wù)中:一階段
,智能體需采取行動觸發(fā)僅具有長期因果關(guān)系的某事件;二階段,同樣是一個干擾任務(wù);三階段,為了取得成功,智能體需利用一階段活動引起的環(huán)境變化來獲得成功。而在研究這種結(jié)構(gòu)的完整任務(wù)之前
,研究人員考慮讓智能體實(shí)現(xiàn)一個更簡單的被動過程的任務(wù)——“被動視覺匹配”,即智能體不用采取任何主動措施去采集信息,如同一個人在街上走路,不經(jīng)意間就觀察到某些信息一樣。“深層思維”的論文呈現(xiàn)一個打游戲過程中的簡單場景,并讓AI智能體對探索過的路徑及攻略進(jìn)行記憶
譚茗洲強(qiáng)調(diào)
延伸閱讀
目前人工智能系統(tǒng)還不具備長期記憶
人腦從功能的角度可分為幾個模塊:寄存器
長期記憶的內(nèi)容既有信息
,也有知識。簡單地說,信息表示的是世界的事實(shí),知識表示的是人們對世界的理解,兩者之間并不一定有明確的界線。人在長期記憶里存儲信息和知識時,新的內(nèi)容和已有的內(nèi)容聯(lián)系到一起,規(guī)模不斷增大,這就是長期記憶的特點(diǎn)。長期記憶實(shí)際上存在于大腦皮層,在大腦皮層,記憶意味著改變腦細(xì)胞之間的鏈接,構(gòu)建新的鏈路,形成新的網(wǎng)絡(luò)模式。我們可以認(rèn)為
,現(xiàn)在的人工智能系統(tǒng)是沒有長期記憶的。無論是阿爾法狗,還是自動駕駛汽車,都是重復(fù)使用已經(jīng)學(xué)習(xí)好的模型或者已經(jīng)被人工定義好的模型,不具備不斷獲取信息和知識,并把新的信息與知識加入到系統(tǒng)中的機(jī)制。有學(xué)者認(rèn)為,具有長期記憶將使人工智能系統(tǒng)演進(jìn)到一個更高的階段
。暢想5—10年后,有可能構(gòu)建這樣的智能系統(tǒng),在這個系統(tǒng)中,有語言處理模塊,包括短期記憶、長期記憶,系統(tǒng)能自己不斷去讀取數(shù)據(jù)獨(dú)家推薦
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