兩年倒數(shù)！Anthropic CEO萬(wàn)字長(zhǎng)文預(yù)言：「強(qiáng)大AI」26年降臨，智力擊敗諾獎(jiǎng)得主(11)

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2024-10-14 10:31:36 36氪

因此，我們有理由期待，人工智能加速的神經(jīng)科學(xué)將在幾年內(nèi)產(chǎn)生快速進(jìn)展。

我們應(yīng)該在這個(gè)基本圖景中添加一點(diǎn)，那就是過(guò)去幾年中學(xué)到的，或正在學(xué)習(xí)到的，一些關(guān)于人工智能本身的知識(shí)，可能會(huì)幫助推進(jìn)神經(jīng)科學(xué)，即使神經(jīng)科學(xué)研究仍然只由人類(lèi)來(lái)進(jìn)行。

首先，「可解釋性」是一個(gè)明顯的例子。

盡管表面上，生物神經(jīng)元和人工神經(jīng)元以完全不同的方式運(yùn)作，但「簡(jiǎn)單單元組成的的分布式、訓(xùn)練過(guò)的網(wǎng)絡(luò)如何協(xié)同工作以執(zhí)行重要計(jì)算」，這個(gè)基本問(wèn)題是相同的。

舉例來(lái)說(shuō)，AI系統(tǒng)可解釋性研究人員發(fā)現(xiàn)的一種計(jì)算機(jī)制，最近在小鼠大腦中被重新發(fā)現(xiàn)。

論文地址：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.03.15.532836v1

相比真實(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)要容易得多，因此AI可解釋性很可能成為提高我們對(duì)神經(jīng)科學(xué)理解的工具。

此外，強(qiáng)大的人工智能本身可能比人類(lèi)更能開(kāi)發(fā)和應(yīng)用這個(gè)工具。

除了可解釋性之外，我們從AI那里學(xué)到的關(guān)于智能系統(tǒng)如何訓(xùn)練的知識(shí)，很可能在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域引發(fā)一場(chǎng)革命。

Amodei本人在從事神經(jīng)科學(xué)研究時(shí)發(fā)現(xiàn)，曾經(jīng)很多人關(guān)注的關(guān)于「學(xué)習(xí)」的問(wèn)題，現(xiàn)在看來(lái)是錯(cuò)誤的，因?yàn)槟菚r(shí)還沒(méi)有「擴(kuò)展假說(shuō)」（scaling hypothesis），或Rich Sutton提出的「the bitter lesson」這樣的概念。

大量數(shù)據(jù)加上簡(jiǎn)單的目標(biāo)函數(shù)就可以驅(qū)動(dòng)極其復(fù)雜行為，這個(gè)想法使得理解目標(biāo)函數(shù)和架構(gòu)偏差（architectural biases）變得更有意思，同時(shí)也讓「涌現(xiàn)」過(guò)程的復(fù)雜計(jì)算細(xì)節(jié)（emergent computation）變得不那么有趣。

Amodei表示，近年來(lái)自己并沒(méi)有密切關(guān)注這個(gè)領(lǐng)域，但能隱約感覺(jué)到，計(jì)算神經(jīng)科學(xué)家們?nèi)匀粵](méi)有完全吸收這個(gè)教訓(xùn)。

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