不好意思,Facebook的AI并没有失控

2020-06-14
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不好意思,Facebook的AI并没有失控

吓死了。

事情是这样的:据  「外媒报导」,Facebook 开发的聊天机器人创造了自己的语言。虽然语言还是英语,但人类无法理解。

文章来源是 TechWeb 的编译组 。「Facebook 不得不拔掉其研究人员正在研究的人工智慧系统的插头,因为事情失控了」, TechWeb 写道。

关于 「人工智慧是否邪恶」 的话题, Facebook 创办人祖克柏上周还在跟特斯拉 CEO 马斯克争吵 。马斯克站正方,认为人工智慧非常值得担忧,祖克柏站反方,认为人工智慧很有益处,担忧完全是过 虑。

所以 …… 祖克柏就这幺快被打脸了?曾在着名科幻电影《魔鬼终结者》中出现过的 「SkyNet」,真的来临了?

抱歉,这完全是在胡扯。我们来看看到底是怎幺一回事。

Facebook 的人工智慧研究院想要训练一个聊天机器人,让它学会谈判。 于是他们开发了一个人工智慧系统 。为了帮助大家理解,我们一步一步解释:

Facebook 用了一个神经网路结构来开发这个系统。这个结构叫做 「生成式对抗网路」,以下简称 GAN。

你可以把神经网路理解为一种多层次的、模仿人脑神经元之间相互连接的思考方式的 「电脑程式」。

而 GAN 是一种在目前非常先进的神经网路结构,可以理解为两个神经网路玩《街头霸王》。玩的越多、时间越长,大家的水準都会越来越高。当然, GAN 也有三个甚至更多个神经网路的结构。

聊天机器人你肯定见过:苹果 Siri 就是一个。亚马逊 Alexa 和 Google Assitant 也是。

Facebook 的这项研究也是如此。研究人员训练了这样一个聊天机器人,让它带着 「目的」 和人类对话。而这个目的也很简单:一共有两本书,一顶帽子和三个篮球,三样东西分别设定了不同的权重,为的是让机器人明白它到底对这些东西有多想要,然后去和人谈判。

这时 Facebook 观察到的结果是比较正常的,体现在下图中:

不好意思,Facebook的AI并没有失控

但是人跟机器人聊天已经不稀奇了 …… 两只机器人能聊成什幺样?研究人员都很感兴趣。

今天的对话就发生在聊天机器人 Alice 和聊天机器人 Bob 之间:

不好意思,Facebook的AI并没有失控

什幺鬼?

原来,研究人员在把这两个聊天机器人併在一起,但忘了给神经网路设定 「用英语沟通」 的激励。

刚才说了,神经网路是个程式,里面有一大堆各种线性的数学公式。但有时候线性的公式无法取得想要的结果,有些非线性的需求没法用线性公式表达出来,这时候就要设定一个激励函数。激励这件事对于神经网路,简单来说就是告诉神经网路 「这样做得分更高」——傻子都能理解。

「坚持用英语说话没有激励,」 这个研究小组的成员之一,乔治亚理工学院访问的学者 Dhruv Batra 这样解释 Alice 和 Bob 奇怪的对话。「机器人会脱线发明一些它们之间才能理解的句法。」

结果, Alice 和 Bob 就聊成了这样。 等于是研究人员告诉了它们:「请用英文」,但忘了告诉它们:「请用英文语法」。

研究人员真的是因为 「事情失控了」,才 「不得不拔掉系统的插头」 吗?事情真的像听上去那样令人心惊胆颤吗?

并非如此。

「我们的目标是让机器人和人聊天。」 小组的另一名研究员 Mike Lewis 指出, Alice 和 Bob 的对话根本就是个试验而已,让两个聊天机器人聊天根本没有意义。

而且, Alice 和 Bob 根本就没有发明新的语言,因为他们还是在用 「i」、「balls」、「the」 等英文单词沟通,只是创造了一种新的表达方式而已。

而且他们 「发明」 的新语言,人类真的听不懂吗?

再看一遍它们的对话:

如果你明白了前面描述的试验目的,很容易就能明白它们的套路。 句法的确是乱的,但一句话里 to me 重复的越多,这个东西对它的意义越大。

翻译过来就是:

难理解吗?

而且根本不是在谈判,就是很普通的表达而已。不给就吵嘛 ……

Facebook 并没有 「关掉」 这个系统 ,而是重新设定了正确的激励,修正了机器人的行为,让机器人用标準的英文语法来进行交流。 修正的原因也不是因为害怕 AI 失控 ——他们的目标是让机器人和人聊天。两个聊天机器人聊天根本没有意义。

GAN 这个东西, 苹果曾经用它搭建了一个系统 ,让它自动合成足以以假乱真的图片。但设计的目的并非欺骗人,而是为学界和业界的其他研究者带来帮助。因为训练神经网路需要大量的图片,但世界上已有的、已标记的图片数据库也就那幺多,苹果的这项研究,能自动建立具标记的、能被用来训练的图片,解了大家燃眉之急。

今年二月, Google 本部的人工智慧团队 Google Brain 做 了另外一个实验 :同样用 GAN,他们训练了三个机器人 Alice、Bob 和 Eve,让 Alice 和 Bob 俩人从零开始研究出一个加密方法,让 Eve 来猜。这三个网路的加密学知识都是 0,但随着训练次数越来越多,Alice 和 Bob 默契越来越好, Eve 也破解不了。

——这才是发明了人类都不懂的语言。可也没看见 Google 着急啊。

人工智慧能够帮助人类做很多事情。比如图像识别技术就被投入到图片搜寻引擎中。当你在搜寻引擎里搜寻关键词,选择图片,才能找到符合描述的照片。

再比如语音识别和自然语言理解技术。当你和 Siri、Alexa 说话的时候,它们才能比较準确地理解你的意图。

从神经网路技术的发展程度来看,人工智慧的确很厉害了。但我可以告诉你的是:图像识别、语言理解準确度上能做到现在这幺高,完全是因为人类编程调整优化的结果。

它既不知道自己是谁,也不知道自己在哪儿,更不知道自己在干什幺。

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