你是否知道通用人工智能需要怎樣的學(xué)習(xí)系統(tǒng)?
輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)理論于1995年提出,以英國計算神經(jīng)科學(xué)家DavidMarr早先關(guān)于新皮質(zhì)的理論和海馬體的理論為基礎(chǔ),結(jié)合當(dāng)時剛剛發(fā)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法發(fā)展而來。
CLS理論認(rèn)為,學(xué)習(xí)是兩個互補(bǔ)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的產(chǎn)物:個系統(tǒng)從接觸到的經(jīng)驗中逐漸吸取知識和技巧,第二個系統(tǒng)則存儲具體經(jīng)驗;這些經(jīng)驗?zāi)軌蛟谀X中不斷回放,從而有效整合進(jìn)入個系統(tǒng)。
學(xué)習(xí)是兩個互補(bǔ)系統(tǒng)的產(chǎn)物
CSL理論中,個系統(tǒng)位于大腦皮層,和如今的深度網(wǎng)絡(luò)一樣,這類系統(tǒng)在輸入和輸出之間也含有數(shù)層神經(jīng)元,而網(wǎng)絡(luò)中的知識就在神經(jīng)元的連接當(dāng)中。隨著經(jīng)驗積累,各個神經(jīng)元連接會形成回路,于是生命體就有了識別物體、感知言語、理解并產(chǎn)生語言的能力,再到后來可以在博弈中選擇優(yōu)決策,根據(jù)所學(xué)做出智能的判斷。
但是,如果短時間內(nèi)網(wǎng)絡(luò)中新加入的信息量太大,神經(jīng)元連接的結(jié)構(gòu)發(fā)生巨大變化,就會大幅扭曲原先存儲在這些連接里的知識。
為了解決這個問題,科學(xué)家提出了輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)理論。在人類和其他哺乳動物的腦中,輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)位于海馬體。有了新的體驗后,信息會先存儲在海馬體,供人直接使用。此外,我們也會把這些信息拿出來,不斷回放給大腦皮層,使這些信息與其他相關(guān)經(jīng)歷在腦中形成的既有信息相結(jié)合。
這樣,輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)實現(xiàn)了即時學(xué)習(xí),并使信息能夠逐漸整合進(jìn)入大腦新皮層的結(jié)構(gòu)化知識表征。
上圖中間和右邊兩塊深黃色區(qū)域表示初級感覺和運動皮層,灰色虛線標(biāo)出了內(nèi)側(cè)顳葉的位置,海馬體在內(nèi)側(cè)顳葉內(nèi)部,用深灰色區(qū)域表示。