讓機(jī)器像人一樣思考,日本科學(xué)家開發(fā)可自主走迷宮的機(jī)器人

幫助機(jī)器人“獨(dú)立”思考

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提到人工智能機(jī)器人,大家會想到什么?

也許很多人會想到谷歌阿爾法狗,作為個擊敗人類職業(yè)圍棋選手、個戰(zhàn)勝人類圍棋世界的人工智能機(jī)器人,阿爾法狗當(dāng)年可謂是火遍全球,“阿爾法圍棋”也成功入選了當(dāng)年的中國媒體十大新詞。相比于阿爾法狗,2008 年安德魯·斯坦頓編導(dǎo)、皮克斯動畫工作室制作的電影《機(jī)器總動員》中,可以像人類一樣獨(dú)立思考甚至自由戀愛的機(jī)器人瓦力和伊娃,或許更符合人們對人工智能的期待。

值得關(guān)注的是,近日,來自日本東京大學(xué)的研究人員利用活體神經(jīng)元開發(fā)的物理儲備池計算技術(shù),就成功開發(fā)出了一款可以自主走迷宮的機(jī)器人。整個實驗過程,研究人員不斷通過電脈沖刺激機(jī)器人自主糾正方向,直至它成功走出迷宮。與谷歌的阿爾法狗不同,這個機(jī)器人無法看到環(huán)境、無法感知環(huán)境也沒有經(jīng)過任何走迷宮的學(xué)習(xí),而完全是依賴干擾信號就可以完成走迷宮的目標(biāo)。

對次,本研究通訊作者東京大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)研究院副教授 Hirokazu Takahashi表示,“這一研究結(jié)果表明,生命系統(tǒng)的智能或是一種自無序狀態(tài)或混亂狀態(tài)中提取的連續(xù)輸出機(jī)制。 而通過提取混亂的神經(jīng)元信號找到解決方案并儲存在儲備池中就是所謂的物理儲備池計算。 一個小學(xué)生無法解決大學(xué)的數(shù)學(xué)問題,就是因為他們的’儲備池’不夠豐富。

相關(guān)研究以“physical reservoir computing with FORCE learning in a living neuronal culture ”為題,發(fā)表在最新一起的 Applied physics Letters 雜志上。

模擬人工智能并不簡單

長期以來,人們一直認(rèn)為智能并不是人類獨(dú)有,像人類一樣可以自主學(xué)習(xí)和推理的機(jī)器人是可以被制作出來的。然而,事情卻并沒有想象中的那么簡單。所謂人工智能,也就是可以智能工作的機(jī)器。例如,阿爾法狗可以自主下棋并輕易擊敗人類圍棋。那么,阿爾法狗算是人工智能嗎?顯然還不能夠,雖然它可以學(xué)習(xí)無數(shù)的棋譜,進(jìn)行無數(shù)的訓(xùn)練,輕易戰(zhàn)勝所有人類圍棋選手。但是,人類想要戰(zhàn)勝它也很簡單,就如網(wǎng)友評價那樣,直接拔掉它的電源就好了。畢竟它除了下圍棋,其他啥也不會。不像人類,在面對生命危險時會做出反抗或逃跑。而之所以目前的人工智能都無法像人類一樣獨(dú)立學(xué)習(xí)和思考,很大程度上與目前人們開發(fā)人工智能的模式有關(guān)。

一般情況下,在給電腦編寫程序之前,程序員知道他想讓電腦做的任務(wù)是什么??墒?,在人工智能領(lǐng)域,程序員要求電腦做正確的事情,可同時又不是很清楚事情到底是什么。比如我們讓電腦去識別人臉,可是我們?nèi)祟愖约阂膊皇峭耆宄竽X是如何識別人臉的。在現(xiàn)實世界中,人類不僅要面對還要處理種種不確定性事件。比如你在達(dá)到一個目標(biāo)前,受到諸多困難,你需要排除萬難;你在駕車時,前方?jīng)_出一輛車,你需要轉(zhuǎn)動方向盤避免撞車;你在處理一項任務(wù)時,突然接到另一項重要任務(wù),你需要隨機(jī)應(yīng)變。一個智能的電腦程序不僅能夠按照既定計劃完成任務(wù),還能確保在不確定事件發(fā)生的情況下完成任務(wù)。所以,真正的人工智能,必須能夠不斷感知周圍環(huán)境的變化,并對此做出反應(yīng),適時改變和調(diào)整自己的行動,以期出色完成任務(wù)。

物理儲備池計算幫助機(jī)器人“獨(dú)立”思考

儲備池計算(Reservoir Computing)是近年來人工智能領(lǐng)域的一個新型概念,也叫 Echo state network,被視為是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)的一種拓展框架。而所謂的物理儲備池計算,就是將給定物理系統(tǒng)(例如光子系統(tǒng)、神經(jīng)系統(tǒng)、機(jī)械系統(tǒng)等)中的內(nèi)在非線性動力學(xué)用作計算資源儲存。儲備池計算的一個神奇之處在于,中間層的儲備池矩陣是隨機(jī)生成的且生成后就保持不變,真正需要訓(xùn)練的只有輸出層,這也使它比傳統(tǒng)的方法快很多。

因此,簡單來說,物理儲備池計算就是給一個隨機(jī)鏈接的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(物理儲備池)一些輸入,然后用現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來學(xué)習(xí)這個網(wǎng)絡(luò)對于特定的輸入的模式,從而達(dá)到模式識別的目的??梢宰鲆粋€類比,如果把脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等同于大腦的神經(jīng)回路的話,那么儲備池計算就是從大腦神經(jīng)回路里接出幾個輸出,然后判斷這些連接輸出的神經(jīng)元都以怎樣的模式活動并歸類,從而判別輸入端接受到了怎樣的信息。為了在活的神經(jīng)元中進(jìn)行物理儲備池計算,研究人員開發(fā)了一個閉環(huán)系統(tǒng)來從自發(fā)活躍的神經(jīng)元培養(yǎng)物中產(chǎn)生相干信號,操作移動機(jī)器人。神經(jīng)元培養(yǎng)物在微電極陣列上生長,以方便細(xì)胞外信號測量。尖峰事件與半高斯核進(jìn)行卷積以平滑信號,并將信號加權(quán)用于 FORCE 學(xué)習(xí)的輸出。而反饋信號由光活性籠狀谷氨酸和 Rubi- 谷氨酸產(chǎn)生,使用 473 nm 藍(lán)光照射會打破籠裝結(jié)構(gòu),激活神經(jīng)元細(xì)胞。在 FORCE 學(xué)習(xí)中通過 RLS 算法調(diào)整權(quán)重,使輸出信號變成目標(biāo)常數(shù)信號。輸出信號與目標(biāo)之間的偏差用于機(jī)器人控制,如果誤差為 0 則機(jī)器人向前移動,否則要么左轉(zhuǎn)、要么右轉(zhuǎn)。

此外,研究人員還開發(fā)了一套定制的程序,來處理尖峰數(shù)據(jù)以執(zhí)行 FORCE 學(xué)習(xí),并與機(jī)器人進(jìn)行雙向通信。該程序可以根據(jù) FORCE 學(xué)習(xí)的輸出調(diào)整藍(lán)光照射的時間,對神經(jīng)元施加電刺激。最終,研究人員證實,通過 FORCE 學(xué)習(xí)不斷干擾神經(jīng)元信號后,移動機(jī)器人成功走出了迷宮。這一研究結(jié)果表明,通過向混沌的具體系統(tǒng)發(fā)送干擾信號,而無需任何額外的學(xué)習(xí)就可以生成目標(biāo)導(dǎo)向行為,機(jī)器人無需感知環(huán)境,完全依賴電刺激也能出色的完成迷宮任務(wù)。對于這一研究成果 Hirokazu Takahashi 教授表示,“物理儲備池計算可以幫助我們更好地了解人類大腦的工作機(jī)制,有利于創(chuàng)造像人類一樣思考的人工智能機(jī)器人?!?/p>

參考資料:https://aip.scitation.org/doi/full/10.1063/5.0064771https://www.eurekalert.org/news-releases/932479

本文來自微信公眾號“學(xué)術(shù)頭條”(ID:SciTouTiao),作者:學(xué)術(shù)頭條,36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

文章標(biāo)題:讓機(jī)器像人一樣思考,日本科學(xué)家開發(fā)可自主走迷宮的機(jī)器人
URL鏈接:http://muchs.cn/article30/scspso.html

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