自主学习：人工智能的进化之路

自主学习：人工智能的进化之路

人工智能技术的快速发展已经使其在功能上变得极为强大。通过向其指示任务，它能够执行许多复杂的操作。然而，随着人工智能不断进化，它也将进入一个全新的“自我时代”，在这个时代，它能够自主学习和做出再智能的决策，不再完全依赖于人类的监督。普莱姆·那塔拉印（Prem Natarjan）说过：“随着它越来越能够自己得出聪明的结论，这项技术将进入一个新的‘自我时代’”。

人类的学习过程可以通过专家的指导和自主学习两种方式进行。自幼时起，我们的大脑就在接收感官输入的知识，并将其与个人经历相联系。随着年龄的增长，我们的大脑不断扩展，使我们能够保留早期获得的知识和经验，从而在现实世界中生存和经营。这些知识和经验主要来源于自主学习和在特定情境中的应用与总结。

然而，人工智能的学习过程目前仍然部分或完全依赖于人类的监督。即使是强大的人工智能系统，可能也缺乏运用常识进行推理的能力。研究人员开始探索概括性学习和自主学习的要素，以提高人工智能的学习能力。他们尝试开发巨大的神经网模型，使人工智能能够建立起知识输入和输出之间的基本联系，以便再好地进行自主学习。

在自主学习方面取得的较新进展是人工智能系统GPT-3的自监督模型，它能够通过大量阅读学习总结和撰写文本。该系统通过查看信息数据库，如语言基本原则、文学作品等，推断开发人员的意图并做出知情的反应。这种自主学习使得人工智能能够在没有直接监督的情况下进行学习。

此外，还有一个激动人心的新兴研究方向是“自我意识”。人工智能在其运行环境中能够保持自己的状态，并进行常识性推理任务，而无需人类事先编程。通过自我意识的能力，人工智能可以实现更自然的交互，比如智能家居能够根据周围环境状态主动协助用户的日常生活。

同时，实现“自我服务”也是人工智能进入“自我时代”的重要一环。随着自我学习和自我意识的进步，人工智能系统将变得再普遍化，不再局限于专业人士使用。人们将能够定制智能系统，突破过去技术上的限制，从而更广泛地应用于各种用途，如医疗、教育、内容传递等。通过低代码和无代码机器学习框架的发展，普通人也能够训练、测试和部署深度学习模型，影响和决定人工智能能力的未来发展方向。

虽然人工智能的“自我时代”还没有完全到来，但随着全球研究团体的不断努力，我们每年都在向这个新时代逐渐迈进。人工智能的自主学习、自我意识和自我服务的能力将为每个人、每个地方带来再智能化和便利化的体验。