你知道神经符号人工智能吗？( 五 )
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“为了学会不做坏事情 ， 它必须做坏事情 ， 体验那些坏东西 ， 然后在做坏事之前找出30个步骤 ， 如何防止自己陷入困境 。 ” 沃森人工智能实验室小组成员内森·富尔顿说 。因此 ， 学习安全驾驶需要大量的训练数据 ， 而显然人工智能无法在现实世界中训练出来 。
富尔顿和他的同事正在研究一种神经符号人工智能来克服这些限制 。 人工智能的符号部分拥有一个小知识库 ， 里面包含哪些行动将是危险的等信息 。 他们用它来限制深度神经网络的一些行动 ， 比如防止它撞到物体上 。
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通过从一开始就排除某些选择 ， 这种简单的符号干预大大减少了训练人工智能所需的数据量 。 尽管该项目还没有准备好在实验室之外使用 ， 考克斯设想未来 ， 具有神经符号人工智能的汽车可以在现实世界中学习 ， 通过符号组件来防止不良驾驶 。
尽管反对者可能会谴责在深度学习中添加符号模块 ， 认为这不能代表我们的大脑是如何工作的 ， 但神经符号人工智能的支持者将这个模块性视为解决实际问题的一种优势 。
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“当你有神经符号系统时 ， 你就发现这些符号的瓶颈在哪里 。 ”考克斯说 。 这些瓶颈正是人工智能求助于人类的地方 。 解决这些可以使人工智能具有表达和解释的能力 ， 也提供了一个通过组合方式创造复杂性系统的方法 。 “这是非常强大的 ， ”考克斯说 。
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