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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)掌握了解決各種問(wèn)題的方法——從識(shí)別、推理圖像中的物體，到成為“圍棋上帝”。隨著這些任務(wù)變得越來(lái)越復(fù)雜，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)摸索出來(lái)的解決方法也變得越來(lái)越繁瑣。

因?yàn)檫@個(gè)系統(tǒng)太復(fù)雜了，即使是設(shè)計(jì)該系統(tǒng)的工程師可能也無(wú)法分析出它發(fā)出某一指令的原因。當(dāng)然，你也不能強(qiáng)求這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠給出它下達(dá)每一個(gè)指令的原因：目前為止還沒(méi)有一套能夠讓 AI 自己解釋自己行為的系統(tǒng)。

實(shí)際上，這就是人工智能領(lǐng)域著名的“黑盒子”問(wèn)題，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，對(duì)這一問(wèn)題的研究也開(kāi)始變得無(wú)比重要。對(duì)此，《麻省理工科技評(píng)論》曾以“人工智能核心地帶的黑暗秘密”為題刊發(fā)專(zhuān)題文章，來(lái)深入探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不可解釋性問(wèn)題。

圖丨《麻省理工科技評(píng)論》關(guān)于人工智能的“黑盒子”問(wèn)題的封面文章

作為人工智能研究領(lǐng)域的先鋒，DeepMind對(duì)“黑盒子”問(wèn)題也在持續(xù)關(guān)注——目前，該團(tuán)隊(duì)正著手開(kāi)發(fā)更多的工具，用于解釋人工智能系統(tǒng)。6 月 26 日，在最新發(fā)布的一篇論文中，DeepMind提出了一種基于認(rèn)知心理學(xué)來(lái)研究深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新方法。