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最近，從事圣達菲研究所(Santa Fe Institute)的戴維斯復雜性研究的米切爾教授接受采訪時談到，“機器人要變得更像人，首先要學會類比思維?！币痪湓挼莱瞿壳叭斯ぶ悄艿睦Ь场?/p>
讓機器更像人，這并不是白日做夢。如今AI正在學習各種認知，包括最難突破的時間認知、經(jīng)驗認知、感性認知。
長期以來，思維是人類獨有的本領。在人工智能訓練上，科學家們更專注邏輯和行為規(guī)則的編程。但這樣訓練出來的AI，前期需要大量的數(shù)據(jù)學習，也并沒有思維，所會的技能幾乎全被打碎。
目前，米切爾領導著SFI的自然和人工系統(tǒng)智能基礎項目，"AI類比"研究要比以往任何時候都更加突出。該項目將在明年召開一系列跨學科研討會，研究生物進化、集體行為(如螞蟻等群居昆蟲的行為)和如何利用身體促進智力的發(fā)展。
1979 年獲得普利策獎的著作《哥德爾、艾舍爾、巴赫》激發(fā)了大批計算機科學家的靈感，但很少有人像梅蘭妮·米切爾( Melanie Mitchell)那樣改變了人生軌跡。
在閱讀了這本 777 頁的大部頭書后，紐約的高中數(shù)學老師米切爾決定：我"需要"從事人工智能的工作。
她很快找到了這本書的作者、人工智能研究員道格拉斯·霍夫斯塔德（Douglas Hofstadter），并說服他給自己一個實習機會。
雖然當時她只學了幾門計算機科學課程，但霍夫斯塔德似乎對她的膽量印象深刻，并不關心她的學歷。
米切爾趕上了“最后一刻”的研究生申請，并加入了霍夫斯塔德在密歇根大學安娜堡分校的新實驗室。在接下來的六年里，兩人密切合作，開發(fā)了一個名為“Copycat"的電腦程序。用他們的話來說，這個程序的目的是"發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新性的類比，并做出具備這樣思想的智能體"。
此后的科研路上，米切爾便一直和“AI數(shù)字思維”維系在一起。
這是一種抽象的能力，比如你告訴我一個故事，然后我說，“哦，我懂你”，實際上這種事并沒有發(fā)生在我身上，但我可以做一個假設。
然而，機器人知道“理解”是什么嗎，知道“意義”是什么嗎，以數(shù)字形式存在的它們，計算過自己的生命長短嗎？當人工智能遇上“認知”障礙，能否自主解決？
滑稽的是，要明白人類意義時，它們卻在忙著處理數(shù)據(jù)。
在探索AI“認知”的問題上，不少科學家正在做相關的實驗。上個月DeepMind實驗室發(fā)博文稱，“正在訓練開放式學習的智能體?！?這些無需監(jiān)督和數(shù)據(jù)喂養(yǎng)的智能體，能以很少的例子在游戲任務里自主進化，并且表現(xiàn)出不俗的泛化能力。
這暗示了AI學會類比的可能性，但實際情況是，智能體在游戲中運行得很好，如何將其擴展到我們真正關心的領域? 假如能夠證明AI具備類比能力，如何在擁有認知之后再學習和推理？
更重要的是，這是否意味著人工智能也需要像我們一樣，擁有一個身體呢？
因為認知和智力活動不僅僅是大腦孤立的計算，而是大腦、身體和環(huán)境的相互作用。因此，電影《東成西就》里的段王爺，只有漂浮的腦袋就能飛升成仙，在人工智能這并不現(xiàn)實。
編譯來源：https://www.quantamagazine.org/melanie-mitchell-trains-ai-to-think-with-analogies-20210714/
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