AI 在科学研究的应用

聊起 AI,画面都充斥着机械语言:精密高级的芯片,光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力?能给传统行业带来哪些变革与发展?基于此,腾讯云开发者社区联手知乎科技,从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。

本文为“AI 将如何影教育”的精华内容分享。

我目前在做的一件事,就是利用AI反射人类的学习方式,以AI为镜而明己身。如何理解呢?

像其他回答所讲的AI革新与进步,本质上都是将AI当作一件工具或一个发明,与计算机、汽车似乎没有什么差别,作为一种技术手段来看,这样的理解非常准确。不过,让我们再稍微思考一下这其中的不同

AI在做的,是将人类的认知、学习、记忆等功能剥离出来,并在二进制计算机上复现,以获得特定任务上快速、准确的处理能力。在某些任务上,比如自然语言处理中的文本分类,BERT衍生的最新模型甚至已经达到超越人类基准线的水平。归根结底,AI学科在诞生之初,就是从脑科学以及认知神经学衍生而来的,也就是说,AI的底层学习方式,本质上就是在模仿人类,比如最著名的深度神经网络,其神经元激活方式和多层结构就是直接效仿了人脑神经网络的机制。

既然如此,我们能不能将AI看作人的多个子集,不同子集中活跃的某些模型或系统机制,正好对应着人类所具有的某种思考、学习模式?更进一步,这些模式是否可以被用来借鉴,甚至提升人类的思维方式?

答案是肯定的。

虽然我的研究从去年开始,在各个平台已经发表了一些成果,目前也帮助了上万名对思维、学习方式感到困惑的学生,但因为只是个人的业余兴趣,缺少系统性的计算机科学、神经学及心理学的实验结论支撑。不过,有趣的是,Deepmind前段时间发表的论文,正好印证了我的假说:

Prefrontal cortex as a meta-reinforcement learning system​www.nature.com

这篇paper论证了人脑的前额皮质与AI强化学习系统的联系。为了证明导致人工智能元强化学习的关键因素也存在于大脑之中,DeepMind 研究者提出了一个理论,也就是我所说的AI反射理论。该理论不仅符合多巴胺和前额叶皮质的现有知识,而且也解释了神经科学和心理学的一系列神秘发现。尤其是,该理论揭示了大脑中如何出现结构化的、基于模型的学习,多巴胺本身为什么包含基于模型的信息,以及前额叶皮质的神经元如何适应与学习相关的信号。

根据论文中的描述,对人工智能的深入了解可以帮助解释神经科学和心理学的发现,这也强调了领域之间可以互相提供价值。比如在目前进展较快的强化学习领域,根据智能体的学习模式,我们已经可以从特定的脑回路组织中获得许多逆向思维的益处。

举个例子,我的第1期文章从强化学习讲起,最后通过智能体的学习方式,解构了日常生活中游戏的成瘾机制,最后借助强化学习系统的知识,总结出了如何高效利用大脑的系统机制进行学习

图灵的猫:【思维论01】如何让自己像打王者荣耀一样发了疯、石乐志的学习?​zhuanlan.zhihu.com

在未来,希望有更多科研成果出现,让我们可以通过通俗易懂的语言,将这种思维方法普及给更多人,提高我们获取知识的能力,并改变对事物的认知和思考习惯。

作者:图灵的猫

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