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Google DeepMind的AI程序可以学习人类导航技能

为机器人赢得了另一场胜利：来自谷歌人工智能团队DeepMind的最新计划在学会像人类一样找到方向之后，在迷宫游戏中击败了专家。

科学家注意到，当他们训练AI在景观中移动时，它会自发地产生类似于支撑人类导航技能的专门脑细胞中所见的电活动。所谓的“网格细胞”仅在2005年的动物中被识别出来，为研究人员赢得了诺贝尔奖中国机械网okmao.com。

最新的突破揭示了人类大脑活动在AI系统中从头开始出现的可能性。除了制作更智能的程序外，它还为计算机工程师构建模型，帮助神经科学家更好地理解人类大脑铺平了道路。

在发现AI制造的网格单元后，DeepMind的研究人员对该程序进行了加强。它继续在一场游戏中击败经验丰富的玩家，该游戏涉及在随机位置投入虚拟环境后通过房间竞赛找到奖品。配备人工网格单元，人工智能更快，并找到了当环境中的门突然打开时偶尔会出现的快捷方式。

DeepMind的高级研究员Dharshan Kumaran说：“它正在做动物所做的各种事情，那就是尽可能采取直接路线和捷径。” “通过网格单元，其性能显着提升到超越专业人类玩家的程度。”

这一壮举标志着人工智能领域的一个里程碑。到目前为止，所使用的技术已经证明自己在对象识别和国际象棋，围棋和扑克等游戏中是超人，但并不是在高效导航的非常不同的认知挑战中。

但这项研究也开辟了新的可能性。由于人工智能程序从头开始开展类似大脑的活动，科学家认为类似的方法可以揭示人类大脑中的其他神秘过程，例如肢体是如何被控制的。它可以在不需要动物或人体实验的情况下完成。

“我们没有理由不能用它来理解大脑所执行的不同功能。它可能是你不会做的实验的试验台，“伦敦大学学院的神经科学家卡斯韦尔巴里说，他参与了这个项目。

科学家在“ 自然 ”杂志上撰文描述了他们如何建立一个“深度神经网络”，一个使用多层人工神经元来处理信息的计算机程序。然后，他们通过向觅食大鼠的大脑提供编码速度和方向的各种信号来教导该程序导航的基础知识。通过对其性能的反馈，人工智能在预测虚拟环境中的位置时变得越来越好。

科学家希望通过培训，人工智能程序可以开发自己的网格细胞活动，这正是他们发现的。深层神经网络的一层中有四分之一的人工神经元像生物网格细胞一样开始射击。换句话说，人工智能在很长一段时间内就像人类大脑所做的那样，采用相同的策略来制定世界。“我们很惊讶它的效果如何，”卡斯韦尔说。“相似程度绝对引人注目。”

网格细胞是人类和其他哺乳动物导航的基础。它们表现得好像六角形的无形网状物已经铺设在陆地上，当动物从一个六边形穿过另一个六边形时迅速射击。实际上，一些六边形很大，另一些很小，很多都是重叠的。神经科学家怀疑这个虚构的网状物可以帮助所有哺乳动物在它们所处的位置上运作，并计算到达目标的最短路径。

在项目的下一阶段，科学家们继续构建了一个更复杂的AI，其中包含了人工网格单元网络。然后他们在虚拟现实迷宫游戏中放松。游戏中的测试表明，AI使用网格单元不仅可以跟踪其位置，还可以计算出目标的方向和距离，因此可以采用最直接的路径。

“我们倾向于认为导航是一种非常日常的事情，但这是我们不太了解的事情，”库马兰说。“我们的研究所做的是揭示人类导航背后的神经机制。”

马里兰州约翰斯霍普金斯大学的人工智能和神经科学专家Francesco Savelli表示，人工智能系统的神奇之处在于他们提出了自己的数据处理方法来解决手头的任务。“这个模型中网格单元的出现令人印象深刻地证明了这一点，”他说。

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