神经网络能像人一样学会将所看到的世界组织成概念( 三 )_GAN

据鲍介绍，一些研究小组已经在处理其他类型数据的网络中发现类似的学习行为。例如，在语言研究中，人们发现了复数词和性别代词的神经元簇。

能够识别哪些集群对应于哪些概念使得控制神经网络的输出成为可能。鲍的小组可以只打开树的神经元，例如，让GAN画树，或者只打开门的神经元，让它画门。同样地，语言网络也可以通过操纵来改变其输出，比如从一种语言翻译到另一种语言时交换代词的性别。 “我们开始使人们能够进行干预以产生不同的结果。 ”鲍说。

该团队现在已经发布了一款名为GANpaint的应用程序，可以将这种新功能转化为一种艺术工具。它可以让你打开特定的神经元簇来绘制草地上有很多门的建筑场景。除了作为一种好玩的事情外，它还说明这项研究有更大潜力。

“人工智能的问题在于，让它为你完成一项任务，你就给了它极大的信任。 ” 鲍表示， “你给它输入，它就会——这是一种‘天才’思维——给你一些输出。即使你有一个非常聪明的人类专家，这也不是你想要和他们一起工作的方式。 ”

神经网络能像人一样学会将所看到的世界组织成概念( 三 )