神经网络“天生”就会驾驶虚拟赛车
2020-02-04 15:28 作者：itwx 浏览量：
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神经网络“天生”就会驾驶虚拟赛车
众所周知，动物与生俱来就有独特能力和倾向，马出生后几个小时就能走路，鸭子孵化后很快就能游泳，而人类婴儿会自动被脸吸引。大脑已经进化到只需很少或根本没有经验就能承担起这个世界，许多研究人员希望在人工智能中重现这种自然能力。
新研究发现，人工智能也能进化出类似人和动物那种与生俱来的能力。人工神经网络可以进化为无需学习即可执行任务。该技术可能会让AI更擅长处理各种任务，例如为照片加标签或驾驶汽车。
人工神经网络靠的是小型计算节点（即神经元）之间传递信息，网络通常通过调整神经元之间连接的“权重”或强度来学习执行诸如玩游戏或识别图像之类的任务。一种称为神经体系结构搜索的技术会尝试许多网络形状和大小，以便针对特定目的找到更好的神经网络。
新方法使用相同的搜索技术来查找权重无关紧要的网络，对于这样的网络，网络的整体形状决定了它的智能，可能使其特别适合某些任务。
计算机科学家Adam Gaier说：“如果动物具有所有这些固有的行为，并且某些神经网络在没有大量训练的情况下就能很好地发挥作用，那么我们想知道我们能将这一想法推进多远。”他在谷歌大脑工作期间以第一作者发表该论文。
该过程从一组非常简单的网络开始，这些网络将输入（例如，来自机器人传感器的数据）链接到行为输出。它针对问题类型对网络进行评估，对网络性能进行优化，通过增加神经元或者说更改神经元对求输入的敏感程度来实现突变。在评估阶段，系统会为网络的所有权重分配一个共享的随机数。（实际上是使用多个随机数进行计算，最后将结果取平均值。）
这种神经网络称为重量不可知神经网络（WANNs），这些神经网络选取的节点都再任务中表现出色并且网络结构简单。虽然处理这个领域的典型任务网络可能具有数千个神经元和权重，但WANNs仅有少数神经元和一个权重。
尽管如此，WANNs依旧表现出色。研究团队将WANNs与标准网络体系结构进行了比较，这些标准网络体系结构根据经验调整权重，可以完成三个模拟任务：驾驶赛车，使两足机器人行走，控制轮式推车以平衡杆位。
WANNs的得分大约是训练有素的神经网络的六分之一到一半，当研究人员分配最佳权重而不是随机权重时，则得分介于训练后的神经网络得分的三分之二至五分之四。如果经过进化，WANNs的训练强度与更大的标准网络相同，则它们的性能会不相上下。
在涉及识别手写数字的任务中，WANN的准确率超过90％（相比之下，接受该任务训练的较大网络的准确率则为99％），该研究于上个月在加拿大温哥华的神经信息处理系统（NeurIPS）会议上发表。
没有参与这项研究的优步人工智能实验室的计算机科学家刘珊珊（Rosanne Liu）说：“它们使整个事情能正常运转的事实令人印象深刻。”其他人尝试建立不依赖权重的网络最终宣告失败。Gaier说，这一突破最初是一个漏洞，该漏洞将所有权重分配了相同的数字，最终简化了搜索架构。
尽管WANNs的性能并不能取代训练有素的大型网络，但该方法为寻找专门适合各种任务的网络架构开辟了一条新途径，即大脑的各个部分针对特定目的的接线方式不同。例如，卷积神经网络具有适合图像识别的架构，可以反映大脑视觉皮层的结构。Gaier相信，还有更多的构建基块，可以使AI从一开始就很聪明。
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