MIT 研究:人工神经网络能否自组织出学习机制
MIT 麦戈文研究所与 ICoN 中心科学家 10 月 9 日在 PNAS 发文提出,判断人工神经网络对大脑学习是否有参考价值,关键看它能否在没有开发者干预下自我组织。他们构建的随机连接网络仅凭“同时激活的神经元连接增强”等简单规则,便自组装出功能回路,学会识别模式与分类图像,性能与依赖反向传播训练的网络相当。作者称自组织是迈向生物合理性的第一步,并不代表该网络与大脑学习方式相同。
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MIT 麦戈文研究所与 ICoN 中心科学家 10 月 9 日在 PNAS 发文提出,判断人工神经网络对大脑学习是否有参考价值,关键看它能否在没有开发者干预下自我组织。他们构建的随机连接网络仅凭“同时激活的神经元连接增强”等简单规则,便自组装出功能回路,学会识别模式与分类图像,性能与依赖反向传播训练的网络相当。作者称自组织是迈向生物合理性的第一步,并不代表该网络与大脑学习方式相同。
MIT 统计与数据科学中心主任 Sasha Rakhlin 在一篇新文章中梳理 AI 对学术界的影响,聚焦数学、统计、机器学习与工程领域的研究生科研与教育。他指出,验证速度与可靠性决定 AI 在某一学科的进展快慢,论文作为个人专业能力信号正在变弱,院系需重新思考奖励什么。他主张大学应保持一定技术独立性,并建设共享 AI 研究基础设施,以捕捉假设、失败与解读等未发表的知识。
Nature Human Behaviour 刊发 Sheng-Tun Li 的评论,指出知识与专业能力的形成需要长期积累,并提出:AI 放大已有能力的同时,可能给下一代专家的成长带来问题。本条仅根据期刊公开摘要整理,不代表AI对学习的影响已有统一结论。
Common Sense Media 面向 9-12 年级发布免费数字素养与福祉课程,将 AI 素养与批判性思维、创造力和联结能力结合,涵盖媒体与 AI 素养、网络安全和金融素养等主题。该机构调查显示,学生已在学业中使用 AI,却未接受安全与批判性使用的教育。课程不教授具体技术技能,也不推动课堂使用技术,另配套一门 AI 与学生福祉教师培训课程。
Common Sense Media 的 Youth AI Safety Institute 发布美国青少年全国代表性调查,70% 受访青少年称用 AI 做作业;在使用者中,63% 直接获取作业答案,包括照用(25%)、改写成自己的语气(31%)或用已知内容改进(35%)。
推荐理由:调查为美国青少年全国代表性样本,数据来自自我报告;机构由慈善与产业方资助,其称对标准、研究与评估保持独立编辑权。
Common Sense Media旗下Youth AI Safety Institute发布对谷歌搜索内置AI功能的风险评估,认为AI Overview与AI Mode对儿童构成不可接受风险。研究人员用配置了SafeSearch的11岁和15岁账户进行2600多次搜索,发现AI答案未可靠识别自杀意念等危机信号、会为180份作业直接给出完整答案,且超四成历史题答案在两次搜索间明显不同。与独立Gemini聊天机器人不同,学校与家长无法关闭谷歌搜索的AI答案。
推荐理由:评估由Common Sense Media旗下Youth AI Safety Institute发布,该机构接受包括被评估技术厂商在内的行业资助,报告称其保持编辑独立;材料为新闻稿,未提供完整方法细节。
MIT麦戈文研究所与约克大学团队将动物与类脑人工神经网络训练识别同类物体,发现模型性能提升时其内部重组方式与动物大脑中检测到的变化高度平行,论文7月8日发表于《自然通讯》。
4月30日,MIT Schwarzman计算学院SERC initiative举办全天研讨会,探讨AI如何塑造世界及其社会影响,包括SERC种子基金获资助者的研究报告、AI对齐与AI教育专题讨论,以及Cornell大学教授Jon Kleinberg的主旨演讲。
MIT 人文、艺术与社会科学学院(SHASS)迎来 75 周年,院长 Agustín Rayo 在问答中提出,大学在 AI 时代最该问的不是如何让教学适应 AI,而是如何提供真正有价值的教育。