人工智能進化出了新技能，它們已經(jīng)學會像人腦那樣走出迷宮抄近路。路癡們是應該瑟瑟發(fā)抖，還是應該歡欣鼓舞？

　　北京時間5月10日，Google旗下的人工智能團隊DeepMind 發(fā)布論文宣布了一項突破性的進展：他們所研發(fā)的一個人工智能程序，擁有跟哺乳動物大腦中網(wǎng)格細胞工作原理類似的能力，能夠做到認路走捷徑。

　　這項研究成果不僅展現(xiàn)了人工智能目前在空間和方位認知上的水平，還為神經(jīng)科學提供了新的研究思路，讓人們可以更好地理解人類大腦的工作原理。

▲標識為橙色的位置細胞與邊界細胞，以及標識為藍色的網(wǎng)格細胞，共同構建了動物大腦中的認知地圖。圖片來源：nobelprize.org

　　目前學界中認為，哺乳動物的大腦中有三種與尋路有關的細胞，分別是感知前進的方向細胞，記憶空間位置的位置細胞，以及動態(tài)編碼空間記憶的網(wǎng)格細胞。

網(wǎng)格細胞的發(fā)現(xiàn)者是挪威科技大學的Edvard I. Moser 教授和他的夫人May-Britt. Moser教授。

　　他們在2005年發(fā)現(xiàn)，動物在空間里探索時，大腦內(nèi)嗅皮層中的細胞呈現(xiàn)強烈的空間放電特性：

當動物到達任一網(wǎng)格節(jié)點時，相應的網(wǎng)格細胞會產(chǎn)生強烈的放電。網(wǎng)格細胞的感受野呈現(xiàn)六邊形圖案，類似大自然中雪花晶體、蜂巢的形狀，完全由大腦皮層自身產(chǎn)生

　　他們及其導師John O’Keefe三人憑借此項研究獲得了2014年的諾貝爾生物獎。

　雖然網(wǎng)格細胞被發(fā)現(xiàn)了，但它的工作機制依然是個謎。有學者猜測，它除了具有定位能力，是否具有導航能力，是否能讓大腦計算到達目的地所需的距離和方向（即矢量導航）？

DeepMind決定利用人工智能來檢驗網(wǎng)格細胞的功能。

他們通過讓計算機學習大鼠的移動軌跡，訓練人工智能在虛擬環(huán)境中追蹤和定位自己的位置。出乎他們預料的是，在人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡中出現(xiàn)了類似網(wǎng)格細胞的網(wǎng)格單元。而研究人員并沒有刻意去引導神經(jīng)網(wǎng)絡去產(chǎn)生這種單元。

　　隨后，DeepMind的研究人員繼續(xù)檢驗這種網(wǎng)格結(jié)構是否可以有導航的功能。

還記得DeepMind去年5月用于對戰(zhàn)柯潔的AlphaGo嗎？它已經(jīng)在去年10月進化成了更加強大的 AlphaGo Zero，人類只告訴它圍棋的基本規(guī)則，它就在自我對弈的21天，達到圍棋中Master的水平，在第40天，成為「世界圍棋冠軍」。

▲圖片來自DeepMind

　　研究人員將這次發(fā)現(xiàn)的網(wǎng)格結(jié)構與上述類似的神經(jīng)網(wǎng)絡架構結(jié)合，將其放置在一個迷宮游戲中。在只是告訴這個人工智能迷宮的基本規(guī)則后，經(jīng)過強化學習，這個人工智能程序在迷宮游戲中的導航能力就超過了普通人，并且能夠?qū)ふ医輳胶桶l(fā)現(xiàn)新的線路。

　　而在將網(wǎng)格結(jié)構靜默后，這個人工智能在迷宮游戲的認路能力大大降低，方向和距離的計算誤差都變大。因此說明了網(wǎng)格結(jié)構在導航中的重要作用。

　　網(wǎng)格細胞的發(fā)現(xiàn)者Edvard I. Moser 教授表示，DeepMind的研究結(jié)果“讓人興奮激動”，他說：

這個研究結(jié)論相當令人驚訝，來自完全不同領域和視角的計算機模型，最終卻發(fā)現(xiàn)了在生物學中所熟知的網(wǎng)格結(jié)構。

　　一年前，圍棋選手柯潔與AlphaGo的對弈讓世人明白，人工智能程序在圍棋領域里，已經(jīng)超越人類的極限水平。這一年來，我們也逐漸習慣了人工智能在各個領域的進化，以及它們在各種技能上對人類的超越。

　　然而這一次的進化，除了是人工智能在空間認知上的新突破，也體現(xiàn)了人工智能正利用一種新的方式，來解決神經(jīng)科學這些生物學領域的難題。

話說回來，人工智能進化出走迷宮抄小路的新技能，在未來或許可以應用在導航場景中。不過去年英國倫敦大學有一項研究表明，平常太過依賴衛(wèi)星導航的話，人類大腦的認路功能會退化，慢慢變成路癡。