机器人中受大脑启发的人工智能李云迪

机器人中受大脑启发的人工智能

KAIST，剑桥大学，日本国立信息与通信技术研究所和Google DeepMind的研究小组认为，我们对人类如何做出明智决策的理解已经达到了一个关键点，在这一关键点上，模仿策略可以显着增强机器人的智能。当我们在日常生活中做出决定时，人脑就会使用。

在我们瞬息万变的世界中，人类和自主机器人都需要不断学习和适应新环境但是不同之处在于，人类能够根据独特的情况做出决策，而机器人仍然依赖于预定的数据来做出决策。

尽管在增强机器人的物理能力方面取得了迅速的进步，但它们控制机器人在任何时间决定做什么的中央控制系统仍然不如人类。特别是，他们经常依靠预先编程的指令来指导他们的行为，并且缺乏人类行为的特征，即快速学习和适应的灵活性和能力。

KAIST生物与脑工程学系的Sang Wan Lee教授以及剑桥大学和日本国立信息与通信技术学院的Ben Seymour教授将神经科学应用于机器人技术，提出了一种基于原理设计机器人的案例人脑的。他们认为机器人智能通过模仿人脑在日常生活的决策过程中使用的策略，可以显着增强。

在不了解人脑如何制定决策的计算原理的情况下，将类似人的智力导入机器人的问题一直是一项艰巨的任务。

但是，研究人员现在认为，在计算神经科学领域的一系列最新发现之后，这种代码足以将其有效地写入机器人。

发现的例子之一是人脑的“元控制器”，人脑通过该机制决定如何在不同子系统之间切换以执行复杂任务。另一个例子是人的疼痛系统，它使他们可以在潜在危险的环境中保护自己。李教授说：“为这些代码复制大脑的代码可以大大提高机器人的灵活性，效率和安全性。”

图2.灵感来自大脑的机器人学习解决方案。关于学习和认知各个方面的神经科学观点融合在一起，并创造了一个称为前额元控制的新思想，该思想可以激发研究人员设计学习代理，以解决机器人技术中的各种关键挑战，例如性能-效率-速度，合作竞争和探索-开发权衡。

研究小组认为，这种跨学科的方法将为神经科学和机器人技术带来同样多的好处。最近对于诸如焦虑症，抑郁症和成瘾症等精神疾病背后的兴趣激增，产生了一系列复杂的理论，这些理论如果没有某种先进的情境平台，就很难被检验。

西摩教授解释说：“我们需要一种对人脑进行建模的方法，以发现其在现实生活中如何与世界互动，以测试这些模型中不同异常是否以及如何引起某些疾病。例如，是否可以重现焦虑症行为或强迫症，然后我们就可以预测在人类中要采取的治疗措施。”

研究小组希望，以类似于研究人员现在使用动物模型的方式来生产不同精神疾病的机器人模型，将成为未来临床研究中的关键技术。

该团队还指出，人类和智能机器人以相同的方式学习，行动和行为也可能会带来其他好处。在人类与机器人彼此生活和工作的未来社会中，如果我们认为机器人像我们一样，与机器人合作和同情的能力可能会更大。

西摩教授说：“我们可能会认为，拥有具有冲动或谨慎态度的人性化的机器人是有害的，但这些特征是类人智力的不可避免的副产品。事实证明，这正在帮助人们我们将人类的行为理解为人类。”

实现这种受大脑启发的人工智能的框架已在两本杂志上发表，1月16日出版于《科学机器人》，2019年2月6日发表于《行为科学当前观点》。

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