神經網絡“天生”就會駕駛虛擬賽車
2020-02-04 15:28 作者：itwx 瀏覽量：
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神經網絡“天生”就會駕駛虛擬賽車
眾所周知，動物與生俱來就有獨特能力和傾向，馬出生后幾個小時就能走路，鴨子孵化后很快就能游泳，而人類嬰兒會自動被臉吸引。大腦已經進化到只需很少或根本沒有經驗就能承擔起這個世界，許多研究人員希望在人工智能中重現這種自然能力。
新研究發現，人工智能也能進化出類似人和動物那種與生俱來的能力。人工神經網絡可以進化為無需學習即可執行任務。該技術可能會讓AI更擅長處理各種任務，例如為照片加標簽或駕駛汽車。
人工神經網絡靠的是小型計算節點（即神經元）之間傳遞信息，網絡通常通過調整神經元之間連接的“權重”或強度來學習執行諸如玩游戲或識別圖像之類的任務。一種稱為神經體系結構搜索的技術會嘗試許多網絡形狀和大小，以便針對特定目的找到更好的神經網絡。
新方法使用相同的搜索技術來查找權重無關緊要的網絡，對于這樣的網絡，網絡的整體形狀決定了它的智能，可能使其特別適合某些任務。
計算機科學家Adam Gaier說：“如果動物具有所有這些固有的行為，并且某些神經網絡在沒有大量訓練的情況下就能很好地發揮作用，那么我們想知道我們能將這一想法推進多遠。”他在谷歌大腦工作期間以第一作者發表該論文。
該過程從一組非常簡單的網絡開始，這些網絡將輸入（例如，來自機器人傳感器的數據）鏈接到行為輸出。它針對問題類型對網絡進行評估，對網絡性能進行優化，通過增加神經元或者說更改神經元對求輸入的敏感程度來實現突變。在評估階段，系統會為網絡的所有權重分配一個共享的隨機數。（實際上是使用多個隨機數進行計算，最后將結果取平均值。）
這種神經網絡稱為重量不可知神經網絡（WANNs），這些神經網絡選取的節點都再任務中表現出色并且網絡結構簡單。雖然處理這個領域的典型任務網絡可能具有數千個神經元和權重，但WANNs僅有少數神經元和一個權重。
盡管如此，WANNs依舊表現出色。研究團隊將WANNs與標準網絡體系結構進行了比較，這些標準網絡體系結構根據經驗調整權重，可以完成三個模擬任務：駕駛賽車，使兩足機器人行走，控制輪式推車以平衡桿位。
WANNs的得分大約是訓練有素的神經網絡的六分之一到一半，當研究人員分配最佳權重而不是隨機權重時，則得分介于訓練后的神經網絡得分的三分之二至五分之四。如果經過進化，WANNs的訓練強度與更大的標準網絡相同，則它們的性能會不相上下。
在涉及識別手寫數字的任務中，WANN的準確率超過90％（相比之下，接受該任務訓練的較大網絡的準確率則為99％），該研究于上個月在加拿大溫哥華的神經信息處理系統（NeurIPS）會議上發表。
沒有參與這項研究的優步人工智能實驗室的計算機科學家劉珊珊（Rosanne Liu）說：“它們使整個事情能正常運轉的事實令人印象深刻。”其他人嘗試建立不依賴權重的網絡最終宣告失敗。Gaier說，這一突破最初是一個漏洞，該漏洞將所有權重分配了相同的數字，最終簡化了搜索架構。
盡管WANNs的性能并不能取代訓練有素的大型網絡，但該方法為尋找專門適合各種任務的網絡架構開辟了一條新途徑，即大腦的各個部分針對特定目的的接線方式不同。例如，卷積神經網絡具有適合圖像識別的架構，可以反映大腦視覺皮層的結構。Gaier相信，還有更多的構建基塊，可以使AI從一開始就很聰明。
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