谷歌Deepmind呈現(xiàn)人類大腦導(dǎo)航能力，機(jī)器正在像人腦一樣思考

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關(guān)鍵信息：谷歌Deepmind的最新論文展示了一個(gè)突破：人工智能體展現(xiàn)出與人腦“網(wǎng)格細(xì)胞”高度一致的空間導(dǎo)航能力。人工智能在游戲中學(xué)會了“抄近路”，并超過職業(yè)玩家水平。

關(guān)鍵意義：這對于人工智能的可解釋性和神經(jīng)科學(xué)的算法性都具有重要意義。

大多數(shù)動(dòng)物和人類，都能靈活地在世界中遨游，向前探索新的領(lǐng)域，也可以返回任何地方，還能走捷徑。這些能力是如此的簡單和自然，以至于我們根本不清楚潛在的過程到底有多復(fù)雜。相比之下，對于能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過動(dòng)物的人工智能體來說，空間導(dǎo)航仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

2005年，一項(xiàng)驚人的發(fā)現(xiàn)揭示了空間行為神經(jīng)回路的關(guān)鍵部分：在動(dòng)物探索環(huán)境的過程中，神經(jīng)元以一種非常規(guī)則的六邊形網(wǎng)格模式發(fā)射，這些六邊形的神經(jīng)元被稱為“網(wǎng)格細(xì)胞”，網(wǎng)格細(xì)胞有助于空間導(dǎo)航（GPS），類似于地圖上的網(wǎng)格線。

第一個(gè)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)格細(xì)胞的小組獲得了2014年諾貝爾生理學(xué)和醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)，但是，即便他們發(fā)現(xiàn)了該理論已經(jīng)10多年，網(wǎng)格細(xì)胞的計(jì)算功能，以及它們是否支持基于矢量的導(dǎo)航的問題，仍然是個(gè)謎。

除了是動(dòng)物內(nèi)部的坐標(biāo)系統(tǒng)之外，網(wǎng)格細(xì)胞最近被假設(shè)支持基于矢量的導(dǎo)航。

DeepMind今天發(fā)表在Nature上的論文“Vector-based navigation using grid-like representations in artificial agents”中，研究人員開發(fā)了一種人工智能體（artificial agent）來測試“網(wǎng)格細(xì)胞支持基于矢量的導(dǎo)航”這一理論。

第一步，研究者訓(xùn)練了一個(gè)循環(huán)網(wǎng)絡(luò)，來執(zhí)行在虛擬環(huán)境中給自己定位的任務(wù)，使用主要的運(yùn)動(dòng)相關(guān)的速度信號（線速度和角速度）。這種能力通常是哺乳動(dòng)物在不熟悉的地方或黑暗中行走時(shí)使用的。

研究者發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)自動(dòng)出現(xiàn)了，這與覓食哺乳動(dòng)物中觀察到的神經(jīng)活動(dòng)模式有顯著的融合，也與網(wǎng)格單元為空間提供高效代碼的觀點(diǎn)一致。

▲產(chǎn)生了類似網(wǎng)格的結(jié)構(gòu)（“網(wǎng)格單元”），與哺乳動(dòng)物中的生物網(wǎng)格細(xì)胞非常相似

接下來，研究者試圖測試網(wǎng)格細(xì)胞是否支持基于矢量的導(dǎo)航，他們通過將最初的“網(wǎng)格網(wǎng)絡(luò)”與更大的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)結(jié)合起來，創(chuàng)建了一個(gè)人工智能代理。

這個(gè)人工智能代理在經(jīng)過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練之后，在虛擬現(xiàn)實(shí)游戲環(huán)境中自動(dòng)導(dǎo)航找到了目標(biāo)。該代理的水平超越了專業(yè)游戲玩家的能力，并展示了動(dòng)物般靈活的導(dǎo)航類型，智能代理采用了捷徑，學(xué)會了“抄近路”。

通過一系列的實(shí)驗(yàn)操作，研究者發(fā)現(xiàn)網(wǎng)格細(xì)胞對于基于矢量的導(dǎo)航是至關(guān)重要的。例如，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)格單元被靜默時(shí)，會使智能代理的導(dǎo)航能力受損，距離和方向等關(guān)鍵指標(biāo)的表示變得不那么準(zhǔn)確。

此次研究是理解大腦中網(wǎng)格細(xì)胞基本計(jì)算的重要一步，同時(shí)也強(qiáng)調(diào)了它們對人工智能代理的好處。

更進(jìn)一步，類似的方法可以用來測試那些對感知聲音或控制肢體有重要意義的大腦區(qū)域的理論。未來，這樣的網(wǎng)絡(luò)很可能為科學(xué)家們提供一種新的方法來進(jìn)行“實(shí)驗(yàn)”，提出新的理論，甚至對目前在動(dòng)物身上進(jìn)行的研究提供補(bǔ)充。

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