苹果AI总监谈人工智能：对强化学习很感兴趣

本文作者周翔为您解读人工智能领域的挑战与创新。尽管人工智能在图像识别和产品推荐等方面取得了显著进展，但如何让AI系统拥有“记忆功能”仍是业界面临的一大难题。尤其是在人工智能巨头苹果的动态中，其AI研究部门的总监Ruslan Salakhutdinov在MIT Technology Revie会议上了人工智能的局限性。

周二的这场演讲，Salakhutdinov并未过多涉及苹果如何将人工智能整合到Siri等热门产品中。他于去年十月加盟苹果，对强化学习技术怀有浓厚兴趣。借助强化学习，计算机可以通过反复优化决策获取最佳结果。例如，谷歌利用强化学习使数据中心达到最佳的散热和操作配置，从而实现更高的节能效果。

卡耐基梅隆大学（Salakhutdinov是该大学的副教授）的研究人员最近的研究显示，尽管计算机在游戏中能够快速学习如何射击外星人和躲避敌人火力，但它们在记忆方面却显得捉襟见肘，比如记不住迷宫的布局。这一缺陷使得计算机无法事先规划和制定游戏策略。

在此背景下，Salakhutdinov的研究团队正在开发一种AI软件，它能记录游戏中的虚拟迷宫布局和参考点，以便定位特定塔楼的位置。这款软件还能根据火炬的颜色（红色或绿色）来判断塔楼的颜色，并在迷宫中找到正确的塔楼。当它发现错误时，会原路返回，继续寻找正确的路径。更令人印象深刻的是，软件在每次发现塔楼时都能回忆起火炬的颜色。

Salakhutdinov坦言，这种AI软件的训练过程漫长且需要强大的计算能力，扩大规模面临挑战。他正在如何让AI软件通过更少的样本和经验实现快速学习。虽然这次演讲中并未深入涉及，但这一设想无疑为苹果在更短时间内创造更好的产品提供了可能性。

一些AI专家和分析师认为，由于苹果公司的隐私规则更加严格，其可用于训练AI系统的数据量受到限制，使得其AI技术相较于谷歌和微软等竞争对手显得稍逊一筹。如果苹果能够利用更少的数据来训练AI系统，那么它或许能在满足隐私要求的像竞争对手一样快速改进软件。这无疑为苹果的AI研发方向提供了新的思考角度。