蓋世汽車訊 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)解決各種各樣的問題，如識別照片中的貓、駕駛自動駕駛汽車等。但是人們還是不知道此類強大的模式識別算法是否真的理解其正在執(zhí)行的任務(wù)。例如，一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)是讓自動駕駛汽車保持在自己的車道上，其可以通過觀察路邊的灌木叢來學(xué)習(xí)如何做到這一點，而不是學(xué)習(xí)探測車道以及專注于道路地平線。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)導(dǎo)航任務(wù)的因果結(jié)構(gòu)（圖片來源：MIT）

據(jù)外媒報道，美國麻省理工學(xué)院（MIT）的研究人員展示了當(dāng)某種特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練執(zhí)行導(dǎo)航任務(wù)時，其能夠理解該項任務(wù)真正的因果結(jié)構(gòu)。因此此類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接從視覺數(shù)據(jù)理解該任務(wù)，當(dāng)在樹木密集或天氣條件變化迅速的地方等復(fù)雜環(huán)境中導(dǎo)航時，此類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更高效。

未來，該項研究能夠提升執(zhí)行高風(fēng)險的機器學(xué)習(xí)代理的可靠性和可信度，如在繁忙高速公路上駕駛自動駕駛汽車。

一種吸引人注意的結(jié)果

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種進行機器學(xué)習(xí)的方法，計算機通過分析許多訓(xùn)練實例以及反復(fù)試驗來學(xué)習(xí)完成任務(wù)，而“液體”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則改變其基礎(chǔ)方程，以不斷適應(yīng)新的輸入信息。

該項新研究利用了此前Hasani和其他人的研究，后者展示了一種由液體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細胞構(gòu)建的、受大腦啟發(fā)的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)-神經(jīng)回路策略（Neural Circuit Policy，NCP），如何通過只有19個控制神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)自動控制一輛自動駕駛汽車。

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，會將注意力集中在道路的地平線和邊界上，這與人類駕駛汽車時的做法相同，而所研究的其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不會總會關(guān)注于道路。

他們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)一個NCP在接受完成一個任務(wù)的訓(xùn)練時，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會與環(huán)境互動，并理解干預(yù)行為。從本質(zhì)上看，該網(wǎng)絡(luò)能夠識別其輸出是否被某種干預(yù)所改變，然后將因果聯(lián)系在一起。

在訓(xùn)練過程中，該網(wǎng)絡(luò)向前運行以生成輸出，然后返回運行以糾正錯誤。研究人員觀察到，NPC會在前向運行和后向運行模式中將因果關(guān)系關(guān)聯(lián)起來，從而可以使該網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)⒆⒁饬性谡嬲囊蚬Y(jié)構(gòu)上。

Hasani及其同事無需對系統(tǒng)施加其他額外限制，也不需要為NCP進行特殊設(shè)置以學(xué)習(xí)此種因果關(guān)系——會在訓(xùn)練期間自動出現(xiàn)。

風(fēng)化環(huán)境變化

研究人員通過一系列模擬測試NCP，在模擬場景中，無人機執(zhí)行導(dǎo)航任務(wù)，每一架無人機采用單個攝像頭的輸入信息進行導(dǎo)航。

該無人機的任務(wù)是飛行一個特定目標(biāo)，追隨一個移動的目標(biāo)，或者在不同環(huán)境中跟隨一系列標(biāo)記，如晴朗的天空、大雨以及霧。

研究人員發(fā)現(xiàn)，在天氣好的情況下，NPC在較簡單任務(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的物體時，NPC的表現(xiàn)要好于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

研究結(jié)果顯示，采用NCP能夠讓無人機在條件變幻莫測的環(huán)境中成功導(dǎo)航，例如陽光明媚的天氣突然變得霧蒙蒙時。

未來，研究人員希望探索采用NCP來構(gòu)建更大的系統(tǒng)。將成千上萬的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接在一起，從而讓其處理更復(fù)雜的任務(wù)。

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