Facebook AI 「失控」的真相

浏览量:669 发布于:2020-06-06
Facebook AI 「失控」的真相

「Facebook 关闭『失控』的人工智慧系统,因其发展出人类无法理解的语言。」看到这句话吓死了。

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。

关于「人工智慧是否邪恶」的话题,Facebook 创始人马克‧祖克柏上週还在跟特斯拉 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……祖克柏就这幺快就被打脸了?曾在着名科幻电影《魔鬼终结者》中出现过的「SkyNet」(天网),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(FAIR)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」(Generative Adversarial Networks),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《快打旋风》。玩的越多、时间越长,大家的水準都会越来越高。当然,GAN 也有 3 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 3 个篮球,3 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有多想要这些东西,然后去和其他人谈判。

Facebook 观察到的结果是比较正常的,呈现在下图中:

Facebook AI 「失控」的真相

但是人跟机器人聊天已经不稀奇了……两个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:

Facebook AI 「失控」的真相

上图是什幺鬼?

原来,研究人员把这两个聊天机器人凑到一起,但忘了给神经网路设定「用英语沟通」的指令。

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,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。激励函数对于神经网路,简单来说就是告诉神经网路「这样做得分更高」。

「坚持用英语说话没有激励函数,」这个研究小组的成员之一、乔治亚理工学院的访问学者 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让人胆颤心惊吗?

并非如此。

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

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

而且它们「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 重複越多,这个东西对它的意义越大(权重越高)。

翻译过来就是:

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(提高和人聊天的技巧)。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,让它自动合成能以假乱真的图片,但设计目的并非欺骗人,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、已标记的图片资料库也就那幺多,苹果的这项研究,能自动创建带标记的、能被用来训练的图片,解决了大家燃眉之急。

Facebook AI 「失控」的真相

今年 2 月,笔者介绍过 Google 本部的人工智慧团队 Google Brain 做的另外一个实验:同样用 GAN,他们训练了 3 个机器人 Alice、Bob 和 Eve,让 Alice 和 Bob 两人从零开始琢磨出一个加密方法,让 Eve 来猜。这 3 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。

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──这才是发明了人类都不懂的语言,可是也没看见 Google 着急啊。

人工智慧能够帮助人类做很多事情,比如图像辨识技术就投入图片搜寻引擎,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。

再比如语音辨识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:图像辨识、语言理解準确度上能做到现在这幺高,完全是因为人类程式设计调优的结果。

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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