哥倫比亞大學：人工智能將在未來兩年內能夠思考

by 達米爾亞拉洛夫

發布日期：30 年 2023 月 11 日上午 00:30 更新日期：2023 年 10 月 26 日上午 XNUMX:XNUMX

簡單來說

根據美國三所大學最近的一項研究，當我們對過去的理解發展時，自然事件的神經表徵就會更新。

如果不根據新發現的情況對大腦中先前編碼的信息進行回顧性更新，就不可能理解。

記憶中先前存儲的場景的神經表徵被重新編碼，以反映根據新信息對這些場景的理解發生的變化。

這些系統無法理解新信息，這些新信息會修改在 AI 訓練期間形成的已經編碼在記憶中的信息的解釋，這主要是由於它們沒有重新編碼記憶。

當我們對過去的理解發展時，自然事件的神經表徵也會更新，根據最近的一項研究來自美國三所大學。這項工作以其目標和方法的創造性而著稱。目的是通過檢查神經表徵的變化來研究大腦如何修改我們對先前事件的理解以響應新信息。

研究人員在這項研究中使用了著名的超自然驚悚片《第六感》。這部電影的情節圍繞著一個聲稱看到鬼魂的男孩和一個試圖幫助他的醫生展開。三組受試者獲得了關於這兩個角色的不同額外信息，並被要求記錄他們對電影的解釋。

以下是研究人員的假設：

在整部電影中，關於故事、人物和事件的細節都存儲在觀眾的情景記憶中，這取決於他們的個人解釋。
電影最後醫生本人是鬼魂的啟示應該會改變觀眾對之前發生的事情的先入為主的觀念。
通過重新編碼以包含新信息，此調整應該“刷新觀眾的記憶”。

美國研究人員也採取了類似的方法。檢查“默認大腦網絡”的神經表徵（神經元活動模式）。除其他外，該網絡在處理（編碼）連續、豐富、動態刺激（例如電影和音頻故事）期間被激活。該網絡的區域中存在較長的“接受時間窗口”，在此期間，長時間積累的高級信息（例如電影場景、文本段落）被整合併存儲以支持理解操作。

理解是一種普遍的認知操作，與新信息的同化、將其納入既定信念系統以及在學習新信息時更新該系統有關。換句話說，如果不根據新發現的情況對大腦中先前編碼的信息進行回顧性更新，就不可能理解。

該研究通過實驗證實了作者的假設。記憶中先前存儲的場景的神經表徵被重新編碼，以反映根據新信息對這些場景的理解發生的變化。

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對於“理解人工智能”的發展，我們可以從中得出一個重要的結論。對這些系統缺乏了解大大削弱了人工智能係統的轟動效應，例如 ChatGPT的眾多智力成就.

無論最先進的現代 AI 系統通過了多麼困難，或者它們執行的智能功能多麼複雜，它們仍然缺乏哪怕一點點的理解力，並且僅通過優化統計上最有可能選擇的下一個單詞來工作。

我們的行為記憶更新測量（扭曲分數）與跨場景神經記憶更新測量（pISC 差異）之間的關係。

這些系統無法理解新信息，這些新信息會修改在 AI 訓練期間形成的已經編碼在記憶中的信息的解釋，這主要是由於它們沒有重新編碼記憶。
人工智能還不理解大腦如何根據新知識主動修改我們對過去事件的看法。

因此，可以說這種“人工智能知識”將在未來兩年內實現。

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關於作者

Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。