模块化是自然智能与人工智能的基石

现代人工智能系统卓越的性能是由前所未有的数据、计算和能源规模驱动的——远远超过人类智能所需的资源。这种差异凸显了对新指导原则的需求，并促使我们从大脑计算的基本组织原则中汲取灵感。在这些原则中，模块化已被证明对于支持人类一贯表现出的高效学习和强大泛化能力至关重要。此外，模块化与“没有免费午餐定理”高度契合，该定理强调了问题特定归纳偏置的必要性，并激励了由解决子问题的专门组件组成的架构。然而，尽管模块化在自然智能中扮演着基础性角色，并在看似不同的人工智能子领域中展现出其益处，但在主流人工智能研究中，它仍然相对未被充分重视。在这项工作中，我们通过一个概念框架回顾了人工智能和神经科学中的若干研究线索，该框架强调了模块化在支持人工智能和自然智能中的核心作用。具体而言，我们考察了模块化提供了哪些计算优势，它如何作为解决方案出现在多个AI研究领域，大脑利用了哪些模块化原则，以及模块化如何帮助弥合自然智能与人工智能之间的差距。