哥伦比亚大学：人工智能将在未来两年内能够思考

by 达米尔亚拉洛夫

发布时间：30 年 2023 月 11 日上午 00:30 更新日期：2023 年 10 月 26 日上午 XNUMX:XNUMX

简单来说

根据美国三所大学最近的一项研究，当我们对过去的理解发展时，自然事件的神经表征就会更新。

如果不根据新发现的情况对大脑中先前编码的信息进行回顾性更新，就不可能理解。

记忆中先前存储的场景的神经表征被重新编码，以反映根据新信息对这些场景的理解发生的变化。

这些系统无法理解新信息，这些新信息会修改在 AI 训练期间形成的已经编码在记忆中的信息的解释，这主要是由于它们没有重新编码记忆。

当我们对过去的理解发展时，自然事件的神经表征会更新，根据最近的一项研究来自美国三所大学。这项工作以其目标和方法的创造性而著称。目的是通过检查神经表征的变化来研究大脑如何修改我们对先前事件的理解以响应新信息。

研究人员在这项研究中使用了著名的超自然惊悚片《第六感》。这部电影的情节围绕着一个声称看到鬼魂的男孩和一个试图帮助他的医生展开。三组受试者获得了关于这两个角色的不同额外信息，并被要求记录他们对电影的解释。

以下是研究人员的假设：

在整部电影中，关于故事、人物和事件的细节都存储在观众的情景记忆中，这取决于他们的个人解释。
电影最后医生本人是鬼魂的启示应该会改变观众对之前发生的事情的先入为主的观念。
通过重新编码以包含新信息，此调整应该“刷新观众的记忆”。

美国人研究人员也采取了类似的方法。检查“默认大脑网络”的神经表征（神经元活动模式）。除其他外，该网络在处理（编码）连续、丰富、动态刺激（例如电影和音频故事）期间被激活。该网络的区域中存在较长的“接受时间窗口”，在此期间，长时间积累的高级信息（例如电影场景、文本段落）被整合并存储以支持理解操作。

理解是一种普遍的认知操作，与新信息的同化、将其纳入既定信念系统以及在学习新信息时更新该系统有关。换句话说，如果不根据新发现的情况对大脑中先前编码的信息进行回顾性更新，就不可能理解。

该研究通过实验证实了作者的假设。记忆中先前存储的场景的神经表征被重新编码，以反映根据新信息对这些场景的理解发生的变化。

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对于“理解人工智能”的发展，我们可以从中得出一个重要的结论。对这些系统缺乏了解大大削弱了人工智能系统的轰动效应，例如 ChatGPT的众多智力成果.

无论最先进的现代 AI 系统通过了多么困难，或者它们执行的智能功能多么复杂，它们仍然缺乏哪怕一点点的理解力，并且仅通过优化统计上最有可能选择的下一个单词来工作。

我们的行为记忆更新测量（扭曲分数）与跨场景神经记忆更新测量（pISC 差异）之间的关系。

这些系统无法理解新信息，这些新信息会修改在 AI 训练期间形成的已经编码在记忆中的信息的解释，这主要是由于它们没有重新编码记忆。
人工智能还不理解大脑如何根据新知识主动修改我们对过去事件的看法。

因此，可以说这种“人工智能知识”将在未来两年内实现。

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关于作者

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