想象两个人分别使用英文和中文，他们除了用母语聊天以外没有其他方式可以交流。在这种情况下，他们没有选择去学习对方的语言。但是想象一下他们已经见面了，马上学习对方语言其实并不复杂。是什么改变了他们？他们有一个被包围的环境，他们能够用一种新语言与环境结合，婴儿就是以相同的方式学习语言的。

　　语言游戏

　　这篇文章不能不提到Ludwig Wittgenstein创立的语言游戏。我们来看一下参考维基百科的描述：

　　该语言用于建筑师A和助理B之间的沟通，A正在用建筑石材施工：有木块、圆柱、厚板和横梁。 B必须按照A需要的顺序递石材。为此，他们使用由“块（block）”、“柱（pillar）”、“板（slab）”、“梁（beam）”组成的语言。A说出他需要的石材种类，B把他听到的挑出来递给A。想象一下这是个完整的原始语言。

　　后来添加了“this”和“there”（功能类似于这些单词在自然语言中的功能），“a、b、c、d”作为数字。其使用的一个例子：建筑师A说“d-板-在那里”并且指出来，建筑师B数四个板，“a、b、c、d ...”，并将它们移动到A指向的地方。建筑师的语言是一种活动，它被编织成我们将认可为语言的东西，但是以更简单的形式。这种语言游戏类似于向儿童传授的简单形式的语言，而维特根斯坦（Wittgenstein）则认为，我们将其视为建筑者部落的“完整原始语言”。

　　所以，OpenAI的研究是迈向创建一个将自己适应和融入与人合作的agent。每个这样的合作可以被定义为语言游戏。

　　结论

　　我们从“seeds”开始，在培育智能系统的道路上迈出了一步，这些“seeds”就是前置条件和算法。另外，seeds是清晰并可感知的，而最终的系统是强大的、难以理解的。而且几种seeds的组合最终将导致更强大的智能机器，并最终实现通用人工智能（AGI）。“学习交流”是深度强化学习、Q-learning、蒙特卡洛规划等的另一“seed”。

　　然而，我们不知道如何从大脑中复制有价值的工作原理，我们通过尝试和模拟各种方式和方法。虽然，本身并没有一个有形的意识，但是我们正在建设具有沟通能力的新框架的路上前行。

　　来源：机器人圈

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