這段 AI 對話人類看不懂瞭,臉書關閉項目

08-01

(譯 / 弗格森)Facebook 上個月引起廣泛爭議的 " 開發出人類無法理解 " 的溝通的智能對話機器人項目已經被關閉,因為研究者擔心會 " 失控 "。

根據 digitaljournal 網站 21 日的報道,Facebook 上個月引起廣泛爭議的 " 開發出人類無法理解 " 的溝通的智能對話機器人項目已經被關閉。隨後,多傢科技媒體也報道瞭這則消息。

上個月,Facebook 人工智能研究所(FAIR)使用機器學習方法,對兩個聊天機器人進行對話策略迭代升級,結果發現它們竟自行發展出瞭人類無法理解的獨特語言。研究者不得不對其進行瞭人工幹預。

6 月 20 日,美國《大西洋月刊》公佈瞭其中一段聊天記錄

這一研究一經發佈,迅速在網絡和媒體上引起瞭廣泛的關註和傳播,不少人在驚呼:機器創造瞭自己的語言,人類都無法理解,細思極恐。

但是也有人指出,這不就是一堆亂碼嗎?

現在,這一系統被關進瞭 " 小黑屋 "。根據國外媒體的報道,現在 Facebook 的研究院已經停止瞭這一項目的研究,原因是 " 擔心可能會對這些 AI 失去控制 "。

這不是第一次發現 AI 偏離訓練所用的英文,轉向發展出新的更加有效的語言。雖然在人類看來,這些溝通更像是胡言亂語。但是,從 AI 智能體的角度上看,他們實際上是有詞義意義的。

用新的語言進行溝通:英語缺乏 " 反饋 "

這篇研究報告的主旨是說機器人可以成為不錯的談判者——他們甚至會假裝對某件沒有價值的東西感興趣,然後在談判過程中犧牲掉它,好像做出瞭讓步。而關於對話智能體發展出自我語言的部分,在研究報告中確實隻是一鱗半爪,但卻引發瞭大傢的關註。

正如 Fast Co. Design 報道,研究員註意到,系統中的聊天機器人(bots)完全放棄瞭用英語進行交流,但是,升級版的系統確實能夠與其他的智能體進行交流。他們一起可以決定如何繼續進行任何工作。一開始,他們所使用的詞匯似乎是無法理解的,但是,通過長期的觀察,研究者發現,這些詞匯其實代表瞭智能體面臨的任務。

例如,在一次交流中,兩個進行對話的機器人—— Bob 和 Alice,使用自己創造的語言來完成瞭交流。Bob 開始說:"I can can I I everything else"。Alice 回答,"Balls have zero to me to me to me to me to me to me to me to me to。" 接下來的對話都是類似這樣的句子。

雖然這些詞語組合第一眼看上去沒什麼實際意義,但是,研究者認為,他們揭示瞭兩個機器人是如何工作的,每一個詞匯他們需要進行多少次處理。Bob 的重復說明瞭他如何使用這一詞匯,來想 Alice 傳遞更多的信息。如果用這種方法來進行闡述,那麼它所說的那就好就有點像人們所說的 "I ’ ll have three and you have everything else"。

看起來,似乎智能體們發現,英語的句子對於特定場景的理解並不是必需的。當下,以深度學習為主的 AI 遵循的是 " 回饋 "(reward)原則,智能體通過依照一系統特定的行為行動,會獲得相應的利益(benefit)。但是,在這一場景中,繼續使用英語並沒能帶來相應的回饋,所以智能體決定適應更加高效的方法進行溝通。

Facebook AI Research ( FAIR ) 的研究員對 FastCo. Designs 說," 英語語言中,並沒有所謂的回饋能讓智能體來遵從。"

FastCo. Designs 報道稱:" 智能體會偏離自己人類能理解的語言,創造出自己的‘代碼語言’。比如,如果提到‘ the ’ 5 次,那麼就是我想要復制這一術語 5 次。這和人類創造的縮寫其實也沒有多大的差別。"

其他的 AI 開發者也註意到瞭智能體會使用 " 縮寫 " 來簡化溝通。在 Open AI,研究者成功地讓 AI 機器人學會自己創造的語言。

問題在哪

如果 AI 繼續創建自己的語言,開發人員可能會在創建和采用新的神經網絡時遇到問題,但是不清楚這是否會讓機器實際上推翻其研發者。

然而,這些新的發展使得 AI 能夠更有效地工作,並且如果他們在工作中學習新的 AI 創建的 " 縮寫 ",並保持最新的這種新的溝通方式,可以使研究團隊長期受益。(本文轉自新智元)

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