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AI创造人类无法理解的语言?只是在日常“吵架”而已(2)

来源:品玩    时间:2017-08-02 18:28:11    品玩

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。

Facebook 观察到的结果是比较正常的,体现在下图中:

但是人跟机器人聊天已经不稀奇了……俩机器人能聊成啥样?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:

什么鬼?

原来,研究人员在把这两个聊天机器人拼到一起,但忘了给神经网络设定“用英语沟通”的激励。

刚才说了,神经网络是个程序,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络,简单来说就是告诉神经网络“这样做得分更高”——非常容易理解。

“坚持用英语说话没有激励,”这个研究小组的成员之一,佐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(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:

Bob: I can i i everything else

Alice: balls have zero to me to me to me to me to me to me to me to me to

Bob: you i everything else

Alice: balls have a ball to me to me to me to me to me to me to me to me

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(权重越高)。

翻译过来就是:

Bob:我可以我任何其他(其他任何东西都可以给你)

Alice:球有0对我对我对我对我对我对我对我对我(我没有球,球对我特别特别特别特别特别特别特别特别重要)

Bob:你我任何其他(你可以拿走其他任何东西)

Alice:球有球对我对我对我对我对我对我对我对我(我要球,球对我特别特别特别特别特别特别特别特别重要)

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,让机器人用标准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。因为训练神经网络需要大量的图片,但世界上已有的、已标记的图片数据库也就那么多,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,解了大家燃眉之急。

今年二月,我介绍过 Google 本部的人工智能团队 Google Brain 做的另外一个实验:同样用 GAN,他们训练了三个机器人 Alice、Bob 和 Eve,让 Alice 和 Bob 俩人从零开始琢磨出一个加密方法,让 Eve 来猜。这三个网络的加密学知识都是 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。

人工智能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索引擎中。当你在搜索引擎里搜索关键词,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,它们才能比较准确地理解你的意图。

从神经网络技术的发展程度来看,人工智能的确很厉害了。但我们需要知道的是:图像识别、语言理解准确度上能做到现在这么高,完全是因为人类编程调优的结果。

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么。

所以和人工智能相比,那些成天瞎吹人工智能威胁论的人才更可怕吧……

【责任编辑:张斌】

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