瑞士日內瓦大學的一個科學家團隊在人工智慧(AI)研究方面取得一項突破:他們讓兩個AI系統進行了前所未有的語言交流。該成果發表在最新一期《自然·神經科學》上。
研究人員開發的人工神經網絡模型,展示了AI系統解釋語言指令並相應執行任務的能力。在學習並執行一系列基本任務後,其中一個AI系統能夠向其“姐妹”AI系統提供這些任務的語言描述,而後者又執行了這些任務。
研究中使用的人工智慧模型建立在S-Bert體系結構基礎上,由3億個經過語言理解訓練的神經元組成。通過精心設計的模擬人類認知過程的訓練方案,該網絡首先被教導解釋類似韋尼克區的語言輸入,負責語言理解。隨後,它被訓練來複製任務,類似于布羅卡區,負責任務執行和發音。
參與這項研究的雷達爾·裏夫蘭博士解釋説,該神經網絡學會了解讀英語書面指令,並執行各種任務,包括指示刺激位置和對視覺提示做出反應。經過訓練後,它可以有效地向另一個AI系統描述這些任務。
兩個AI系統完全通過語言進行交流,而不依賴於預定義的命令或編程。除學術意義之外,這一突破還為實際應用帶來巨大希望,特別是在機器人領域。
讓機器具備理解和執行語言指令的能力,為未來先進類人機器人的自主協作與解決問題奠定了基礎。展望未來,研究人員認為,AI系統將不僅能深刻理解人類,更能以近乎人類交流的方式實現相互交互與協作,這預示著AI技術將開啟全新的發展紀元。
讓兩個AI系統之間完全通過語言進行交流,這樣的研究可不僅僅為了好玩,而是其具備廣闊的應用前景。目前的應用場景中,AI一般只負責執行某個具體環節的任務,而任務與任務之間的溝通和協調,依然需要人來完成。假如AI之間可以進行語言交流,比如AI質檢員向機械臂發送調整加工工藝的語言指令,那麼,AI將在工廠生産等眾多應用場景中扮演更重要的角色,同時也可進一步解放人力資源。