幾天前，據(jù)外媒報(bào)道，麻省理工學(xué)院的研究人員表明，當(dāng)一個(gè)特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練來(lái)執(zhí)行導(dǎo)航任務(wù)時(shí)，它可以理解任務(wù)的真正因果結(jié)構(gòu)。這項(xiàng)研究可以提高實(shí)現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)代理的可靠性和可信度，例如在繁忙的高速公路上駕駛自動(dòng)駕駛汽車。

據(jù)報(bào)道，這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直接從視覺(jué)數(shù)據(jù)中理解這一任務(wù)，在樹(shù)木茂密或天氣條件變化迅速的地方等復(fù)雜環(huán)境中導(dǎo)航時(shí)，比其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更高效。這項(xiàng)新的研究利用了Hasani等人先前的研究，他們展示了一個(gè)由液體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細(xì)胞構(gòu)建的大腦啟發(fā)的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)——神經(jīng)回路策略，如何通過(guò)只有19個(gè)控制神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)控制自動(dòng)駕駛汽車。

研究人員觀察到，執(zhí)行車道保持任務(wù)的NPC在做出駕駛決策時(shí)會(huì)關(guān)注道路的地平線和邊界，這與人類駕駛汽車的情況相同，而所研究的其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不會(huì)總是關(guān)注道路。他們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)控制程序被訓(xùn)練完成一項(xiàng)任務(wù)時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)了與環(huán)境互動(dòng)并理解干預(yù)行為。本質(zhì)上，網(wǎng)絡(luò)可以識(shí)別其輸出是否被某種干預(yù)所改變，然后連接因果。

在訓(xùn)練過(guò)程中，網(wǎng)絡(luò)向前運(yùn)行以生成輸出，然后返回運(yùn)行以糾正錯(cuò)誤。研究人員觀察到，NPC將因果關(guān)系聯(lián)系在向前和向后的操作模式中，從而使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)Ｗ⒂谡嬲囊蚬Y(jié)構(gòu)。

研究人員發(fā)現(xiàn)，在天氣好的情況下，NPC在較簡(jiǎn)單任務(wù)上的表現(xiàn)與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣好，但在更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)上，如在暴雨中跟隨移動(dòng)的物體時(shí)，NPC的表現(xiàn)要好于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。未來(lái)，研究人員希望探索采用NCP來(lái)構(gòu)建更大的系統(tǒng)。將成千上萬(wàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接在一起，從而讓其處理更復(fù)雜的任務(wù)。