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如何探索儿童与人工智能之间的新环境,DeepMind做了一项比较研究。

来源:本文章来源于网络    时间:2020-05-16 19:07:30   

探索未知的环境是人类行为的主要特征。儿童比成年人更容易探索。这样的探索可以帮助孩子们了解周围的环境,获得更多的知识。这种从抽象环境中综合学习的能力在将来可能对人工智能有好处。几天前,世界上最著名的人工智能公司DeepMind与加州大学伯克利分校(UniversityofCalifornia,Berkley)联合进行了一项研究,以比较儿童和人工智能理解世界的方式。他们的研究论文于5月6日在预印版网站上发表。论文说,这项研究的目的是了解儿童探索学习的行为,从而缩小人工智能与人类获得新能力之间的差距。例如,这可以帮助机器人在捡起和包装数百种不同类型的产品时避免障碍。从以前对儿童行为的研究中,我们了解到学龄前儿童可以在自己玩的时候学习玩具的工作原理,比如根据颜色来确定积木的作用,然后孩子们可以总结理论,推断新玩具或新积木的发挥。对于人工智能,它具有近似的能力和适应性,但需要人工监督和干预。本文所用的方法结合了深井实验室的实验环境,包括导航和解决人工智能问题的任务。这些任务要求人工智能具备物理或空间导航技能。在实验室设置中,允许子级通过自定义控件与DeepMind实验室进行交互。控制器由四个动作组成:向前、向后、左和右。

在加州大学伯克利分校实验室,在探索迷宫中,儿童和人工智能之间的比较,研究人员试图确定儿童在未知环境中的探索行为是否存在差异,以及儿童是否比人工智能更有可能适应特定的一组情景。在一个测试中,孩子需要一个接一个地完成两个迷宫,两个迷宫的布局是一样的。孩子们可以自由地在第一个迷宫中探索,但需要在第二个迷宫中找到橡胶糖。在无目标状态的第一个迷宫中,研究人员说,孩子们的策略类似于人工智能领域的深度优先搜索策略(DFS),沿着他们到了死胡同才走的道路前进,然后转向探索他们看到的最后一条路径。在第二个进球状态的迷宫中,孩子们做出符合DFS的选择的时间是89。61%花较少时间探索环境的儿童平均要花95个步骤去探索环境,而那些探索更多的孩子只需要66个步骤才能找到橡胶糖。研究小组注意到,这些行为与用于训练的人工智能正好相反。艾的选择通常是非常偶然的,他们经常偶然发现一个有趣的区域,鼓励自己再次访问该地区,直到他们认为该地区不再有趣为止。这项研究发现,与孩子们对探索未来的兴趣相比,人工智能对追溯过去更感兴趣。研究中的另一个测试是告诉4到6岁的孩子分三个阶段完成两个迷宫。在第一阶段,孩子们可以探索迷宫,包括有针对性的探索,有目的的和非即时的奖励探索,以及有针对性和奖励的密集探索。在第二阶段,儿童的任务是再次找到目标项目,该项目与勘探期间处于同一位置。在最后阶段,他们被要求找到目标项目,但是实现目标的最好方法被阻止了。研究人员说:初步数据显示,儿童不太可能在激励密集的情况下探索领域。然而,缺乏探索并不会损害儿童在最后阶段的表现。对于人工智能来说,情况并非如此,慷慨的奖励往往导致人工智能缺乏探索的动力,导致泛化能力差。我们提出的方法可以帮助我们确定人工智能和儿童在哪些领域采取了类似的行动,哪些领域没有采取类似的行动。这项研究只是初步研究儿童和人工智能领域的探索。当提出新的问题时,我们可以通过研究儿童和人工智能探索新环境的方式以及他们如何探索新环境来缩小儿童与人工智能之间的差距。这篇论文的作者在报纸上说。(这篇文章是从报纸上写来的。)CN.欲了解更多原始信息,请下载论文。cnapp)。

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