日前，据国外媒体报道，麻省理工学院(MIT)的研究人员表明，当特定的神经网络被训练执行一项导航任务时，它可以理解该任务的真实因果结构。这项研究可以提高实现高风险机器学习代理的可靠性和可信度，例如在繁忙的高速公路上驾驶自动驾驶汽车。
据悉，这种神经网络可以直接从视觉数据中理解任务，在树木茂密的地方或快速天气条件下等复杂环境中导航时，比其他神经网络效率更高。这项新研究利用了哈萨尼等人之前的研究，他们展示了一个由液态神经网络细胞构建的、受大脑启发的深度学习系统——神经回路策略(NCP)如何通过只有19个控制神经元的网络自动控制自动驾驶汽车。
研究人员观察到，执行车道保持任务的NPC在做出驾驶决策时会专注于道路的地平线和边界，这与人类驾驶汽车时相同，而其他研究的神经网络不会总是专注于道路。他们发现，当一个NCP被训练完成一项任务时，神经网络学会了与环境进行交互，并理解干预行为。本质上，网络可以识别其输出是否被某种干预改变，然后将因果联系在一起。
在训练期间，网络向前运行以生成输出，然后返回运行以纠正错误。研究人员观察到，NPC会将向前和向后操作模式中的因果关系联系起来，从而使网络能够专注于真正的因果结构。
研究人员发现，在天气晴朗的情况下，NPC在简单任务中的表现与其他神经网络一样好，但在更具挑战性的任务中，如在大雨中跟踪移动物体，它的表现优于其他神经网络。在未来，研究人员希望探索使用NCP来构建更大的系统。将成千上万的神经网络连接在一起，使它们能够处理更复杂的任务。(编译/汽车之家马爱军)日前，据国外媒体报道，麻省理工学院(MIT)的研究人员表明，当一个特定的神经网络被训练来执行一项导航任务时，它可以理解该任务的真实因果结构。这项研究可以提高实现高风险机器学习代理的可靠性和可信度，例如在繁忙的高速公路上驾驶自动驾驶汽车。
据悉，这种神经网络可以直接从视觉数据中理解任务，在树木茂密的地方或快速天气条件下等复杂环境中导航时，比其他神经网络效率更高。这项新研究利用了哈萨尼等人之前的研究，他们展示了一个由液态神经网络细胞构建的、受大脑启发的深度学习系统——神经回路策略(NCP)如何通过只有19个控制神经元的网络自动控制自动驾驶汽车。
研究人员观察到，执行车道保持任务的NPC在做出驾驶决策时会专注于道路的地平线和边界，这与人类驾驶汽车时相同，而其他研究的神经网络不会总是专注于道路。他们发现，当一个NCP被训练完成一项任务时，神经网络学会了与环境进行交互，并理解干预行为。本质上，网络可以识别其输出是否被某种干预改变，然后将因果联系在一起。
在训练期间，网络向前运行以生成输出，然后返回运行以纠正错误。研究人员观察到，NPC会将向前和向后操作模式中的因果关系联系起来，从而使网络能够专注于真正的因果结构。
研究人员发现，在天气晴朗的情况下，NPC在简单任务中的表现与其他神经网络一样好，但在更具挑战性的任务中，如在大雨中跟踪移动物体，它的表现优于其他神经网络。在未来，研究人员希望探索使用NCP来构建更大的系统。将成千上万的神经网络连接在一起，使它们能够处理更复杂的任务。(编译/汽车之家马爱军)
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