一手創(chuàng)造史上最強(qiáng)圍棋人工智能AlphaGo的DeepMind團(tuán)隊，5月10日，在世界頂級學(xué)術(shù)雜志《自然》上發(fā)表論文稱，其最新研發(fā)出的一個人工智能程序具有類似哺乳動物一樣的尋路能力，非常類似大腦中網(wǎng)格細(xì)胞的工作原理。

當(dāng)人們在熟悉的街道前行，大腦是如何引導(dǎo)人們繞過障礙物，找到最短的路徑到達(dá)目的地，這看似一個簡單的步驟其實過程及其復(fù)雜。

科學(xué)家們在動物和人類大腦中找到了三種跟認(rèn)路相關(guān)的細(xì)胞，分別是位置細(xì)胞、方向細(xì)胞和網(wǎng)格細(xì)胞。位置細(xì)胞能在主體到達(dá)特定地點時放電，從而賦予對過往地點的記憶；方向細(xì)胞能感應(yīng)前進(jìn)的方向；網(wǎng)格細(xì)胞則是最神秘的一種：它們能將整個空間環(huán)境劃分成蜂窩狀的六邊形網(wǎng)格，仿佛地圖上的坐標(biāo)系。網(wǎng)格細(xì)胞是由莫索爾夫婦發(fā)現(xiàn)的，并獲得了2014年諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎。該細(xì)胞僅僅只能類似于GPS定位服務(wù)嗎？一些科學(xué)家猜測，它們也會參與矢量計算，輔助動物規(guī)劃路徑。DeepMind團(tuán)隊決定用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢驗上述猜想。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種利用多層處理模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運算結(jié)構(gòu)，科學(xué)家們利用深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)哺乳動物覓食運動路徑，利用線速度、角速度等信號在視覺環(huán)境中定位。DeepMind團(tuán)隊隨后利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)檢驗這種網(wǎng)格結(jié)構(gòu)是否能夠進(jìn)行矢量導(dǎo)航。強(qiáng)化學(xué)習(xí)被普遍用于訓(xùn)練游戲AI，人類告訴AI一種游戲的得分獎懲機(jī)制，但卻不教授游戲方法，由AI在反復(fù)進(jìn)行游戲、努力爭取更高分的過程中自我進(jìn)化。

研究人員將之前自動出現(xiàn)的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)與一個更大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)結(jié)合成了人工智能體，置于虛擬現(xiàn)實的游戲環(huán)境中。經(jīng)歷強(qiáng)化學(xué)習(xí)后，該人工智能在游戲迷宮中向目的地前進(jìn)的導(dǎo)航能力超越了一般人，達(dá)到了職業(yè)游戲玩家水平。它能像哺乳動物一樣尋找新路線和抄近路。

最關(guān)鍵的是，當(dāng)研究人員“靜默”原來的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)后，人工智能體的導(dǎo)航能力就會變?nèi)酰袛嗄繕?biāo)的距離和方向都更不準(zhǔn)確了。

論文作者之一Dharshan Kumaran說道：“我們證明了網(wǎng)格細(xì)胞遠(yuǎn)不只是給我們提供GPS定位信號，也是一種大腦賴以計算兩個地點間的最短距離的核心導(dǎo)航機(jī)制?！?/p>

DeepMind團(tuán)隊相信，類似的研究方法還可以用來探索大腦聽覺和控制四肢的機(jī)制。在更遠(yuǎn)的將來，神經(jīng)科學(xué)家們甚至可以用人工智能代替小白鼠來做實驗。