更接近具有人类思维的AI

名古屋大学信息学研究生院的一组研究人员通过计算机演化实验使我们更接近于开发具有元记忆的神经网络。这类神经网络可以帮助专家了解元记忆的演化，这可能有助于开发具有人类思维的AI。

该研究发表在科学期刊科学报告。

什么是元记忆？

元记忆是我们问自己是否记得某事的过程，并且这种记忆被用来决定当前的行为。这实际上是一个非常复杂的过程。元记忆之所以重要是因为它涉及一个人对自己的记忆能力有所了解，并且这种了解被用来调整自己的行为。

阿利塔教授是该研究的首席作者。

“为了阐明人类思维和意识的演化基础，了解元记忆是非常重要的，”阿利塔教授说。“真正的人类思维的AI，能够像家庭成员一样与人交互和享受，是具有某种程度的元记忆的AI，因为它能够记住曾经听过或学过的东西。”

研究人员通常使用“延迟匹配样本任务”来研究元记忆。在人类中，这个任务涉及参与者看到一个物体，记住它，然后参加一个测试来从多个相似的物体中选择他们之前看到的东西。它基于奖励系统，正确的答案会被奖励，错误的答案会被惩罚。然而，参与者可以选择不参加测试并获得较小的奖励。

当人类执行这个任务时，他们自然会使用元记忆来考虑是否记得看到过该物体。如果是这样，他们会参加测试并获得更大的奖励。但如果他们不确定，他们会避免冒险并获得较小的奖励。

在神经网络模型中实现元记忆

由阿利塔教授、山本悠介和铃木礼治等组成的研究团队开发了一个执行延迟匹配样本任务的神经网络模型，并分析了其行为。

该模型表现出能够演化到与之前的猴子研究中表现相似的水平。之前的研究表明，猴子也可以执行这个任务。

神经网络能够检查其记忆，保留它们，并在没有外部帮助或人工干预的情况下分离输出。这表明它可能具有元记忆机制。

“元记忆的需求取决于用户的环境。因此，AI需要具有适应其环境的元记忆，通过学习和演化来实现，”阿利塔教授说。“关键点是AI通过学习和演化来创建适应其环境的元记忆。”

这一新发展是实现具有人类记忆的机器的重要一步。

“这一成就预计将为实现具有‘人类思维’和甚至意识的AI提供线索，”研究团队说。