新舊知識(shí)難共存 治療AI“健忘癥”還難有良策

。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)直接決定學(xué)習(xí)模型的容量。”柯逍說，AI“腦容量”存在上限，也就導(dǎo)致了人工智能只能有限地處理特定任務(wù)。就像水桶一半高的地方有個(gè)洞，以至于無論怎么增加水桶的高度，這個(gè)水桶只能裝一半高的水。

中科院自動(dòng)化所腦網(wǎng)絡(luò)組研究中心研究員

、模式識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任余山指出，這還涉及到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)知識(shí)的機(jī)制。在單個(gè)任務(wù)的訓(xùn)練過程中，網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)神經(jīng)元之間的連接權(quán)重進(jìn)行了專門的調(diào)整，以勝任當(dāng)前的任務(wù)。而在新任務(wù)的訓(xùn)練中，連接權(quán)重要針對(duì)新任務(wù)進(jìn)行調(diào)整，這將“抹去”適應(yīng)舊任務(wù)的原有結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致在舊任務(wù)上的性能大大下降。

人類的記憶能力其實(shí)是有限的，但為何出現(xiàn)“災(zāi)難性遺忘”的情況卻比較少?“主要是人類在學(xué)習(xí)過程當(dāng)中

，大腦能夠主動(dòng)保留有用的知識(shí)和技巧，同時(shí)不影響新的信息獲取。” 紀(jì)榮嶸說，但現(xiàn)在的人工智能模型大部分是基于隨機(jī)梯度下降來更新模型參數(shù)，這個(gè)過程主要服務(wù)于當(dāng)前任務(wù)的優(yōu)化，并不會(huì)去評(píng)估哪些參數(shù)權(quán)重對(duì)舊的知識(shí)是有用的，所以就很容易出現(xiàn)知識(shí)被覆蓋的情況。

紀(jì)榮嶸也表示，當(dāng)前像Siri或小愛這樣的人工智能助手產(chǎn)品

，還不能算真正意義上的通用人工智能，一方面，這些人工智能助手只能在預(yù)設(shè)的知識(shí)范圍內(nèi)和人類互動(dòng)，完成指令;另一方面，人類沒辦法像養(yǎng)寵物或養(yǎng)小孩一樣，通過互動(dòng)去教導(dǎo)這些人工智能助手學(xué)習(xí)新的知識(shí)或新的指令。

有多個(gè)解決方案 但都治標(biāo)不治本

據(jù)了解

，破解“災(zāi)難性遺忘”是實(shí)現(xiàn)通用人工智能的一個(gè)關(guān)鍵。解決了“災(zāi)難性遺忘”問題