模仿人的大腦是創(chuàng)造人工智能的最佳途徑

T中的西雅圖水族館于2005年，名為Billye巨型章魚(yú)太平洋給出鯡魚(yú)釀水劑瓶。比利和她的章魚(yú)朋友以前曾在帶蓋的罐子里吃晚餐。他們很快學(xué)會(huì)了打開(kāi)它們，并在不到一分鐘的時(shí)間內(nèi)例行打開(kāi)了它們。但是生物學(xué)家想看看比利用一頂兒童安全帽固定她的飯后該怎么做。這種蓋子要求我們向下推并同時(shí)打開(kāi)才能打開(kāi)(有時(shí)仍然需要我?guī)状螄L試)。

Billye拿起瓶子，迅速確定這不是普通的蓋子。在不到55分鐘的時(shí)間內(nèi)，她解決了這個(gè)問(wèn)題，并很快開(kāi)始享受鯡魚(yú)。經(jīng)過(guò)一點(diǎn)練習(xí)，她減少到五分鐘。

章魚(yú)是頭足類(lèi)動(dòng)物，與牡蠣有關(guān)。他們具有個(gè)性，與周?chē)h(huán)境互動(dòng)，并具有表達(dá)和記憶。他們解決問(wèn)題的方法吸引了那些尋找機(jī)器模型的人。

許多人認(rèn)為，模仿人的大腦是創(chuàng)造人工智能的最佳途徑。但是由于人類(lèi)思維的復(fù)雜性，科學(xué)家們正在努力做到這一點(diǎn)。Billye提醒我們，有許多值得模仿的非人類(lèi)生活。當(dāng)今，圍繞最先進(jìn)的人工智能研究的許多興趣都集中在深度學(xué)習(xí)上，深度學(xué)習(xí)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層通過(guò)節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)，該節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)以脊椎動(dòng)物大腦皮層中神經(jīng)元之間的互連為模型。盡管鑒于人類(lèi)大腦的巨大復(fù)雜性，該科學(xué)具有令人難以置信的希望，但它也提出了巨大的挑戰(zhàn)，包括其中一些AI系統(tǒng)正在得出其設(shè)計(jì)者無(wú)法解釋的結(jié)論。

也許這應(yīng)該是預(yù)料之中的，因?yàn)槿祟?lèi)也不完全知道我們?nèi)绾巫龀鰶Q定。我們沒(méi)有完全理解我們自己的大腦是如何工作的，甚至我們也沒(méi)有對(duì)人類(lèi)的智力有一個(gè)普遍接受的定義。我們不完全知道為什么我們要睡覺(jué)或做夢(mèng)。我們不知道我們?nèi)绾翁幚碛洃洝Ｎ覀儾恢牢覀兪欠裼凶杂梢庵?，或者意識(shí)是什么(或擁有者)。當(dāng)前，我們無(wú)法在機(jī)器上創(chuàng)造高水平的細(xì)微智能性能的主要障礙之一是我們無(wú)法編寫(xiě)我們所謂的“常識(shí)”。

但是，一些科學(xué)家反對(duì)這種明顯的原型，這表明試圖主要靠我們自己來(lái)構(gòu)圖合成情報(bào)是不必要的以人為本。AI可以訓(xùn)練計(jì)算機(jī)進(jìn)行建模，因此我們的世界擁有各種奇妙的感知生物。為什么不創(chuàng)造性地思考物種以外的事物，并嘗試設(shè)計(jì)出能反映世界多樣性的智能技術(shù)?

機(jī)器人學(xué)家羅德尼·布魯克斯(Rodney Brooks)認(rèn)為，非人類(lèi)智能是AI開(kāi)發(fā)人員應(yīng)該研究的。布魯克斯(Brooks)于1980年代首次開(kāi)始研究昆蟲(chóng)情報(bào)，然后利用他開(kāi)發(fā)的機(jī)器人開(kāi)展了幾項(xiàng)業(yè)務(wù)(他與他人共同發(fā)明了Roomba)。當(dāng)被問(wèn)及他的方法時(shí)，布魯克斯說(shuō)，“聲稱(chēng)一頭大象沒(méi)有下棋就沒(méi)有智力值得研究，這是不公平的。”