IBM正在为人类大脑进行新人工智能建模

　　目前，人工智能(AI)技术能够表现出看似人类的特征。有些人是故意的类人，有些人做的任务，我们通常是严格地与人类联系——歌曲创作、教学和视觉艺术。

　　但随着实地的发展，公司和开发人员正在重新思考人工智能的基础，通过检查我们自己的智能，以及我们如何有效地模仿机器和软件。IBM就是这样一个公司，他们已经开始了雄心勃勃的探索，让人工智能更像人类的大脑。

　　许多现有的机器学习系统都是围绕着需要从一组数据中提取出来的。无论他们是在解决问题，还是从图像中识别皮肤癌，这通常都是正确的。然而，这种基础是有限的，它与人类的大脑有区别。

　　我们人类在不断地学习。简单地说，我们在走的过程中学习。当我们从我们的生活中获取知识的同时，我们的大脑适应和吸收信息的方式不同于许多现有的人工系统的构建方式。另外,我们是合乎逻辑的。我们使用推理技巧和逻辑来解决问题，这些系统在完成时并不是很出色。

　　IBM正在寻求改变这种状况。DeepMind的一个研究团队创建了一个合成神经网络，据报道，它使用了合理的推理来完成任务。

　　在接受《科学》杂志采访时，DeepMind的计算机科学家蒂莫西·利勒利普(TimothyLillicrap)说，通过给人工智能多个对象和一个特定的任务，“我们明确地迫使网络发现存在的关系。”在今年6月的一次网络测试中，人们对一个有多个物体的图像进行了质疑。网络被问到，例如:“在蓝色的物体前面有一个物体;它的形状和那个灰色金属球的小青色一样吗?

　　在这个测试中，网络正确地识别出了这个对象的96%的时间，相比之下，更传统的机器学习模型所达到的只有可怜的42到77%。先进的网络也容易出现文字问题，并不断发展和完善。除了推理能力之外，研究人员还提高了网络的注意力，甚至是制造和储存记忆的能力。

　　据IBM研究人员IrinaRish在接受Engadget的采访时，AI开发的未来可以通过使用这样的策略来加快和大大扩展，“Neural网络学习通常被设计，实际上有很多工作要做具有最佳效果的特定架构。这几乎是一种试错法。如果这些网络可以建立自己，这将是很好的。“

　　想想AI网络建设和提高自身可能是可怕的，但如果监控，启动和控制正确，这可能会使该领域扩大到目前的局限性之外。尽管对机器人接管的担忧令人担忧，人工智能技术的进步可以挽救医疗领域的生命，让人类进入火星等等。