計算機到美國之6~心理學家與人工智慧
2-6.心理學家與人工智慧 2024年的諾貝爾物理學獎,在物理學界的質疑聲浪中,頒發給了人工智慧泰斗傑佛瑞·辛頓(Geoffrey Hinton)。這位多倫多大學電腦科學系教授,是在愛丁堡大學取得人工智慧博士,但就讀學士期間,他唸的是劍橋大學「實驗心理學」學位。 辛頓的研究歷程其實還是有跡可循的,因為大腦神經元進行認知學習的運作機制,向來都是實驗心理學的熱門課題,學生除了傳統的心理學理論之外,還要熟稔操作各種電子量測儀器,也必須善用生物統計的分析技巧。 所以,辛頓的深度學習模型元素,和人類的大腦神經細胞之間,諸如軸突末端、樹突、突觸等,有很高的類比程度,也就不足為奇了。 圖2-6-1. 人類大腦神經元細胞圖(上),以及深度神經網路圖(下)。 無獨有偶,2024年的圖靈獎得主,理查德·薩頓(Richard Sutton),學士時期就讀史丹佛大學,唸的也是心理學位。他在強化學習上的貢獻及獨特觀點,也受到其心理學背景的影響。 他贊成同儕科學家克洛普夫(Harry Klopf)的假設,認為人類大腦神經元,是個好逸惡勞的享樂主義者,必須給予適當的獎勵或懲罰,它才會有足夠的學習動機。 這批優秀而執著的學者,以馬可夫決策過程(Markov Decision Process, MDP)為基礎,建構起以狀態、獎懲為主的環境,設計出對代理人所採行動的回應演算式,讓原本被認為只能處理特殊個案的強化學習,經過四十年的孜孜不息,一躍而為人工智慧的重要課題。 圖2-6-2. 人類大腦神經元,是個害怕懲罰、喜歡獎勵的懶傢伙。
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