“我们需要质疑为什么算法程序会做出这样那样的决定，如果我们不在 AI 动机解释上花功夫，就无法信任这个智能系统。”卡内基梅隆大学计算机科学教授 Manuela Veloso表示说。
据了解， 创业公司 OptimizingMind 发明了一项能观察智能机器决策过程的技术。 这个算法的目的是创造 “透明访问”系统，以呈现机器学习是如何做出预期的。OptimizingMind 的负责人 Tsvi Achler 说：“该系统以人脑的神经模型为基础，能把任何深度网络转化为该系统的模式。它的目的是探索 AI 行为的潜在预期，并且找出 AI 思维模式的哪个方面对决策影响最大”。
“我感兴趣的是，大脑和计算机的共同点在哪里？为什么人脑可以在学会任何模型之后把它解释出来。如果我说 ‘章鱼’，你是否能告诉我那是什么？如果我问章鱼触手长什么样，你能告诉我吗？”
当然AI与人类大脑的主要区别之一在于：我们会条件反射地自主去学习，而AI则要有一系列的程序输入，而且牵一发动全身。这种灵活性与自主性对于AI来说还有很大的潜力可以突破。
此外，这个系统的“透明访问“也十分炫酷。这个系统提供了一种实时观察 AI 决策的方法，抓取重点信息上节省大量的时间。它可以程师们大幅减少机器开发的时间，帮企业节省资源。 Achler 还表示，在提供透明度之外，这个算法还可以被修改。不但预期（expectations）能被表达出来，每个单独预期还能随着新信息立刻改变。
今天，大多数机器学习的方法使用一个正反馈技术。风险投资公司 Naiss.io 的联合创始人 Ed Fernandez 说，正反馈使用优化过的权重执行任务。在正反馈系统里，独特性信息依据训练中出现的频率被录入权重。这意味着整套训练中的权重必须经过优化。这又意味着可以“根据正在被识别的模式执行优化”，这不是为了权重而优化，而是为了模式识别去优化。
如今，在机器人与商业捆绑日益紧密之时，更加智能细分的机器人已成时下必需，如果能在机器人行动动机上有所突破，那么，未来我们看到的将不再是答非所问跑题王，也不是独臂行天下的低能机器人，而是心灵手巧，知错能改的机器人。
