人工智能是不是走错了方向？(9)

如图所示，V1皮层中，神经细胞以左眼-右眼不断交错排列。每个细胞拥有自己的 感受野 且每一组细胞只对 特定的方向敏感 ，同一个Columns内的不同细胞则对 该方向的不同尺寸敏感 。配合跨Columns的long range connection，进一步组织出 对不同曲率曲线 敏感 的神经信号。

这一句让我去看了一眼问题的发布时间，是在2021年2月。那么可以肯定的是题主对于深度学习的认知依旧停留在若干年前。这里我并不是想说现在的深度学习不用喂很多数据，而是现有的“当红”研究领域中，存在专门针对这类问题的研究，即Few-shot/One-shot Learning及Zero-shot Learning. 题主如果有兴趣和耐心，可以对其中的内容进行了解。

以最近被广泛研究的Contrastive Learning为例，其核心理念在于让输入数据在神经网络中的表示距离随数据的异同进行变化。对于源自相同数据，或应当做出相同判断的数据，让其表示距离尽量接近，而反之则尽量远离。在这种情况下，神经网络 对于数据输出的表示向量隐式包含了对于其目标信息的预测。对于新类别的数据，神经网络也将倾向于输出不同于原有类别的表示向量。这一在表示空间中近似于kNN的做法，使得神经网络对于后续新类别数据无需大量数据的监督训练，也能给出较好的预测。

在Few-shot/One-shot/Zero-shot领域里，较为著名的、有所说服力的，应用级别的案例即是OpenAI近期发布的两大怪兽GPT-3和DALL-E，这两个网络在充分进行预训练的基础之上，已经达到了非常显著的“举一反三”的学习效果。

有些人可能会争论说，上文中指出的方案和案例，都包含了长期大量的预训练。而人脑则不需要这样的预训练。我个人认为这样的观点是错误的，和神经网络等价的预训练可以发生在：

人类自身长期的进化进程中 ：预训练的意义在于集成大量的Prior并提供一个良好的初始参数。这一过程是由梯度传播达成的，还是通过进化搜索完成的，并不重要。

婴儿时期对世界反复的交互观察中 ：婴儿时期的人类会以交互的方式对世界的运行规律进行大量的观察和总结（unsupervised learning）

至此，我一一讨论（批驳）了楼主的前三条问题描述，接下来我们进入第二层：机器的学习方式一定是被动的吗？

结合题主的核心问题（人工智能是不是走错了方向），这一问题的展开中还包含两个潜藏问题：学习主动性是智能的必要条件吗？什么样的学习才叫主动的学习？