科学家创建的人工智能模型可以在有限的人类输入下相互交谈并传递技能

科学家们对人工智能之间的类人沟通技巧和知识转移进行了建模，这样它们就可以互相教导对方执行任务，而无需大量的训练数据。

研究表明，人工智能 (AI) 的下一步发展可能在于能够直接通信并互相指导执行任务的智能体。

科学家们建立了一个人工智能网络模型，能够仅根据书面指令进行学习和执行任务。然后，该人工智能向“姐妹”人工智能描述了它所学到的内容，该“姐妹”人工智能执行了相同的任务，尽管之前没有经过任何培训或经验。 

科学家们在 3 月 18 日发表在《自然》杂志上的论文中表示，第一个人工智能使用自然语言处理 (NLP) 与其姐妹进行交流。 

NLP 是人工智能的一个子领域，旨在在计算机中重新创建人类语言，以便机器能够自然地理解和再现书面文本或语音。它们建立在神经网络的基础上，神经网络是机器学习算法的集合，旨在复制大脑中神经元的排列。

“一旦学习了这些任务，网络就能够将它们描述给第二个网络——第一个网络的副本——以便它可以重现它们。据我们所知，这是两个人工智能第一次能够以纯粹的语言方式相互交谈。”该论文的主要作者、日内瓦大学神经中心负责人 Alexandre Pouget 在一份声明中说道。

科学家们从名为“S-Bert”的 NLP 模型开始实现了这种知识转移，该模型经过预先训练以理解人类语言。他们将 S-Bert 连接到一个较小的神经网络，该网络以解释感官输入并模拟响应的运动动作为中心。 

相关：人工智能驱动的人形机器人可以为您提供食物、堆放盘子，并与您对话

然后，这种复合人工智能——“感觉运动循环神经网络（RNN）”——接受了一组 50 项心理物理学任务的训练。这些集中于通过 S-Bert 语言模型输入的指令来响应刺激（例如对光做出反应）。 

通过嵌入式语言模型，RNN 可以理解完整的书面句子。这使得它能够根据自然语言指令执行任务，平均正确率为 83%，尽管之前从未见过任何训练镜头或执行过这些任务。

然后，这种理解被颠倒过来，这样 RNN 就可以使用语言指令将其感觉运动学习的结果传达给相同的兄弟人工智能，后者依次执行任务——而且之前从未执行过这些任务。

像我们人类一样做

这项研究的灵感来自于人类通过遵循口头或书面指令来执行任务来学习的方式——即使我们以前从未执行过此类操作。这种认知功能将人类与动物区分开来。例如，您需要先向狗展示一些东西，然后才能训练它对口头指令做出反应。 

虽然人工智能驱动的聊天机器人可以解释语言指令以生成图像或文本，但它们无法将书面或口头指令转化为身体动作，更不用说向另一个人工智能解释指令了。 

然而，通过模拟人脑中负责语言感知、解释和基于指令的动作的区域，研究人员创建了具有类似人类学习和沟通技能的人工智能。

这并不会单独导致通用人工智能 (AGI) 的兴起——人工智能代理可以像人类一样进行推理并在多个领域执行任务。但研究人员指出，他们创建的人工智能模型可以帮助我们理解人类大脑的工作原理。 

具有嵌入式人工智能的机器人还可以相互通信以学习和执行任务。如果只有一个机器人收到初始指令，它就可以在制造和培训其他自动化行业中真正有效。 

“我们开发的网络非常小，”研究人员在声明中解释道。 “现在没有什么可以阻止在此基础上开发更复杂的网络，这些网络将集成到能够理解我们但也能够相互理解的人形机器人中。”