深度神经网络已经掌握了解决各种问题的方法——从识别、推理图像中的物体， 到成为「围棋上帝」。随着这些任务变得越来越复杂，神经网络摸索出来的解决 方法也变得越来越繁琐。 因为这个系统太复杂了，即使是设计该系统的工程师可能也无法分析出它发出某 一指令的原因。当然，你也不能强求这个神经网络能够给出它下达每一个指令的 原因：目前为止还没有一套能够让 AI 自己解释自己行为的系统。 实际上，这就是人工智慧领域着名的「黑盒子」问题，随着神经网络在现实世界 中的应用越来越广泛，对这一问题的研究也开始变得无比重要。对此，《麻省理 工科技评论》曾以「人工智慧核心地带的黑暗秘密」为题刊发专题文章，来深入 探讨神经网络的不可解释性问题。 作为人工智慧研究领域的先锋，DeepMind对「黑盒子」问题也在持续关注——目前 ，该团队正着手开发更多的工具，用於解释人工智慧系统。6月26日，在最新发布 的一篇论文中，DeepMind提出了一种基於认知心理学来研究深度神经网络的新方法。 内文有点多，想了解不妨直接看连结.... https://www.how321.com/302657.html --

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