探索|AI：我又又又打败了人类冠军！小学生：叫爸爸！
看到“双节”期间中国有5.5亿人出行的新闻 ， 我不由得虎躯一震 。 想到了人会多 ， 但没想到会这么多！看来大家都充满了探索欲 ， 希望在难得的假期去往自己熟悉或未知的地方 。
就算你选择了“家里蹲” ， 也一定会通过网上冲浪、阅读游戏等方式 ， 来探索自己的内心世界 。
探索是人类的本能 ， 从婴儿时期开始 ， 好奇心就驱动着我们去探索并理解自己所在的世界 ，AI的成长则离不开对人类的观察与模仿 ， 其中 ， 就包括探索的能力 。
这种能力被算法掌握之后 ， 出现了阿尔法狗打败人类棋圣 ， 也出现了OpenAIFive——在电子游戏领域完虐人类玩家 。 不过即便如此 ， 人类的探索能力依然令最高级的AI都望尘莫及 。
比如婴儿可以从爬行和探索中学会认知三维空间 ， 而一些计算机视觉还总被曝出被平面照片所欺骗过去的新闻 ， 上马更高性能的3D视觉算法则需要耗费巨大的算力资源 ， 从这个角度看 ， 人脑无疑在效果和效率上都碾压了AI 。 
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那么 ， 能不能引入儿童的学习能力 ， 来实现更聪明的AI呢？这个猜测 ， 就像是“把爱因斯坦的大脑给我我也能拿诺贝尔奖”一样 ， 是一个有点铁憨憨 ， 又有点重要的问题 。
5岁小孩碾压AI ， “玩”就够了
大家不妨在假期做一个生活观察 ， 看看小孩子们是如何探索世界的？
如果一个玩具看起来有很多玩法 ， 但他们不知道哪一个是正确的 ， 小孩子们会进行假设驱动的探索 ， 如果“假设”失败了 ， 他们就会转向新的玩具 。
有研究显示 ， 一个11个月大的婴儿 ， 在看到许多违反物理定律的现象时 ， 会忍不住对其进行更多的探索 ， 甚至会做出一些违规行为来实践自己的假设 。
比如看到一辆漂浮在空中的汽车 ， 有点颠覆以往的认知了 ， 你会怎么做？婴儿会选择将玩具砰地扔到桌子上 ， 想知道这种“不合常理”的情况是怎么出现的（所以阻止熊孩子弄坏你手办的唯一办法 ， 就是根本不要让他们看到它们） 。 
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这种“不见黄河心不死”式的自由探索 ， 有时会令家长和大人们不堪其扰 ， 但抽象化的“假设”能够让人类做出大量预测 ， 想象出许多新的可能性 ， 不仅是一种极为有意义的学习方式 ， 更是人类创造力的由来 。
不过就像小王子觉得枯燥的大人们看不到“蟒蛇肚子里的大象”一样 ， 令人遗憾的是 ， 这种探索能力是幼儿的专长 ， 大部分情况下只存在在5岁以前 ， 这也让他们成为宇宙中最好的学习者 。 
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既然儿童行为如此有参考意义 ， 科学家们自然也想得到 。 事实上 ， 儿童发展学对AI的进展起到了重要的方向牵引作用 。
科学家们曾将好奇心引入神经网络 ， 打造了深度增强学习 ， 通过奖励反馈来鼓励智能体（agent）主动探索和理解环境 ， 更新模型参数 。 这让AI能够自主获得技能 ， 在电子游戏等需要通用智能的复杂场景中能够做出自己的决策 ， 而不是人类预先通过庞大的标注数据集给定答案 。
其他类型的儿童行为亦有价值 。 前面提到的“不见黄河心不死”的探索 ， 就被化作深度优先搜索策略 ， DeepMind和加州大学伯克利分校的研究人员 ， 开发了一个3D导航和解谜环境 。 智能体（agent）沿着特定路径进行探索 ， 如果遇到死胡同 ， 那就回去找到下一条没有探索过的道路 ， 继续前进 。 
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听起来是不是很像小孩子走迷宫的游戏？这能让智能体接触到各种各样的经验 ， 在信息较少的环境中工作；减少对数据量的依存 ， 改变目前算力资源紧张的局面 ， 让许多小数据、少样本的领域（如金融、医疗）也能实现智能化 。
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