Google给出了AI的直觉，然后开车就开了赛车而不会被教导
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动物很幸运，毕竟它们天生就具有先天的能力和倾向 。马可以在出生后数小时内行走 ，鸭子可以在孵化后很快游泳 ，并且人类婴儿会自动吸引到脸上，并天生就知道如何向父母尖叫 - 这是任何父母都会告诉您的奇妙礼物 。
随着时间的流逝 ，动物的大脑已经演变成几乎没有经验的经验 ，因此，研究人员想重现这种自然能力（AI）（AI） ，以及在机器人领域以及研究人员越来越多地试图通过创建世界上第一个所谓的通用机器人来探讨这些事物的能力来探讨这些现象的能力 ，以使他们能够选择这些事物，以使他们能够选择这些事物，他们就可以选择这些事物 ，而要努力地探讨这些现象 ，这些现象越来越多地努力，他们才能努力探讨这些现象 ，而他们又要努力地努力 ，他们可以选择这些现象。
现在，Google的新研究发现 ，可以为人工神经网络提供相同的先天技能 ，并发展起来而不必学习，而新技术最终可能会导致AI更擅长于各种各样的直接击球 ，例如驾驶汽车 ，甚至可能接管了世界，甚至成为像Elon Musk这样讨论的不朽独裁者 。但是 ，让我们暂时忘记有趣的东西 ，看看突破背后的科学 。
人工神经网络是小型计算元素，神经元的安排，它们之间传递了它们之间的信息。网络通常学会通过调整这些神经元之间的“权重 ”或连接的优势来执行诸如玩游戏或识别图像之类的任务 。一种称为神经架构搜索的技术尝试了许多网络形状和大小 ，以找到为特定目的学习更好的网络形状 。
新方法使用相同的搜索技术来找到权重无关紧要的网络。对于这样一个网络 ，该网络的整体形状推动了其智能，并且可以使其特别适合某些任务 。
“如果动物具有所有这些先天的行为 ，并且某些神经网络在没有大量培训的情况下就可以做得很好 ，我们想知道我们能推动这一想法多远， ”计算机科学家亚当·盖尔（Adam Gaier）在Google Brain工作时是该论文的主要作者 。
该过程始于一组非常简单的网络 ，这些网络将输入链接起来 ，说从机器人的传感器到行为输出的数据。它通过添加神经元，添加链接或更改神经元的敏感性对其输入的总和来评估网络在给定任务上的性能 ，保持最佳的网络并突变它们。在评估阶段 ，将共享的随机数分配给网络的所有权重 - 实际上是针对几个随机数完成的，结果平均 。
结果称为体重不可知论神经网络（WANNS） 。这些网络获得了在任务上表现良好的积分 ，并且也很简单。尽管本研究中的任务的典型网络可能具有数千个神经元和权重 ，但Wanns只有少数神经元和一个重量 。
某种程度上，万岁仍然表现出色 。研究团队将它们与标准网络体系结构进行了比较，其权重通过经验来精心掌握了三个模拟任务 ，例如 ，驾驶赛车，进行双皮德机器人步行 ，并控制车轮手推车以平衡杆子。
Wann的分数从大约六到一半的神经网络不等 ，这些神经网络经过专门训练以执行任务 。当研究人员分配了表现最佳的重量而不是随机的重量时，这些数字范围从三分之二到训练的篮网得分的五分之一 。而且 ，如果在进化之后 ，对WANS的训练方式与更大的标准网络相同，则它们的性能在标准杆上。这是一个突破 。
在一项涉及识别书面数字的任务中 ，这些WANS随后取得了超过90％的准确性 ，而在接受该任务的较大网络中则达到99％ 。
该研究于上个月在加拿大温哥华举行的神经信息处理系统（NEURIPS）会议上介绍。
Uber AI Labs的计算机科学家Rosanne Liu说：“使整个事情变得非常令人印象深刻 。”其他人尝试并且未能开发不依赖权重的网络 。盖尔说，突破最初是一个错误 ，将相同的数字分配给所有权重 ，最终简化了体系结构搜索。
尽管Wanns的性能并没有取代较大的训练网络的方法，但该方法为查找特殊适用于各种任务的网络体系结构的新途径开辟了一条新的途径，就像大脑的某些部分用于特定目的一样。例如 ，卷积神经网络具有迎合图像识别的建筑 ，例如大脑视觉皮层的结构，现在盖尔（Gaier）认为 ，还有更多的构件可能存在 ，可以从出生开始就可以使AIS变得聪明 。那将是革命性的令人恐惧的 。
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