AI 需要透過機器人跟現實世界連結，才能達到類人認知，研究指出
英國謝菲爾德大學的一項最新研究發現，若要讓人工智慧(AI)系統達到類人認知，最可行的方式是透過機器人與現實世界連結，同時運用進化的原則設計，而無論神經網路的規模或訓練集的大小都無法取代這個方式。該研究已於《Science Robotics》期刊上發表。
現有 AI 系統的約束
當前的 AI 系統使用大型神經網路來解決困難的問題，例如生成可讀寫的文字，但這些模型與人腦還有重要的差異，尤其是現有的 AI 系統是沒有生理意義的，因為沒有直接存取到現實世界的實體物體。
研究人員發現，現有的 AI 系統固然可以學習改進並生成複雜資料的模式，卻總是缺乏直接理解周遭的能力。此外人類大腦擁有多個子系統，並被組織成一個特定的結構，而這個結構在節肢動物到人類所有脊椎動物中都存在，但在 AI 中通常被忽略。
透過機器人與現實世界連結
研究人員認為，若要讓 AI 系統進一步獲得類人認知，最好的方式是透過機器人來連結現實世界，例如透過攝影機、麥克風、輪子和夾爪等感測器和執行器。透過這些設施，AI 系統就可以像人類大腦一樣感知並學習與周圍世界的互動。
有了這樣的設計，AI 系統就可以更貼近人類大腦的學習和改進方式。此外該研究指出，AI 系統的設計應具備類似生物智慧的架構，並運用進化的原則來不斷改進，才能真正接近人類所擁有的類人智慧。
研究結果啟示
儘管 AI 的發展速度非常快速，該研究卻提醒我們，AI 系統要更貼近人類大腦的方式，仍然有很長的路要走。學術研究不斷進行，加上不斷的實踐，相信 AI 系統的發展都會更上一層樓。因此在研發 AI 系統時，建議參考生物智慧的架構和進化的原則，縮小 AI 與現實世界的距離，才能真正達到類人認知的目標。
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