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时间:2020-04-06 01:01:37 来源:西贡环保厂家 浏览量:2

从车祸说起 智能机器与可理解的机器差别在哪?

电脑是如何做出选择的呢?

这个问题需要分两种情况回答。从过去的眼光来看,电脑所做的选择都是程序员写程序时事先编写好的,当电脑遇到问题时,只需按照事先编写好的程序进行选择就行。不过

,随着人工智能的崛起,深度学习技术开始占了上风,现在电脑做选择可没有过去那么非黑即白了。但是,技术人员开发程序时大多数不会考虑这一点,他们大多只是选择一个能产出正确结果的算法而已,没人会在乎这个结果是如何得来的。

当然,这也不能全怪技术人员,毕竟当程序的准确率达到99%时,还有谁会在乎其深层内涵呢?不过,既然一个马蹄铁就能毁掉一场战争,那么我们就不得不注意到那剩下的1%。如果这不起眼的1%会涉及到生死抉择,那么搞清楚电脑如何思考就变成了重中之重。

从特斯拉致命事故说起

就拿最近闹的沸沸扬扬的特斯拉Model S致死事故来说,为什么这辆车的自动驾驶系统没能识别前方的拖挂卡车呢?眼下,我们大致知道了原因(那天天气晴朗阳光充足,拖挂车漆成了白色,电脑没能将其与天空区分开),但我们却不了解电脑做决定的过程,或者说如何在未来避免这种情况再次发生。我想,特斯拉的工作人员肯定也在想着同样的问题:这种情况到底是怎么发生的呢?那么大一辆车,为什么电脑就没能识别出来呢?Dhruv Batra教授说道,他是弗吉尼亚理工大学的机器感知专家。如果只是靠车上的黑匣子来分析事故,我们永远也找不到答案。

此外,Batra教授认为让AI的决策透明化与选择一种合适的教育方式同样重要。一个差老师只知道要学生死记硬背,靠记忆力应付考试,而好老师则注重方法的传授,他会让学生解释自己得出答案的全过程。对待电脑,人类也要当个好老师,让它们将自己的思考过程娓娓道来。

只让AI死记硬背各种数据的人类不是好老师

近日,Batra教授的两个学生Abhishek Das和Harsh Agrawal针对该问题进行了一番研究。他们让两个人和两台专攻物品识别的神经络机器进行图像识别比赛,随后在比赛中观察他们眼神的落点,并对比人与机器在选择过程中的不同。因此,当听到图中男人的鞋是什么颜色?的问题时,你可能觉得人和机器的眼睛都会齐刷刷的望向图片底部。不过,Das和Agrawal发现,现实与你的想象有所不同。

为了对比人与机器的不同,研究人员打造了注意力热度图,热度图可以叠加观察。如果结果完全无重叠,参数为0;如果完全重叠,参数则为1。结果显示,人类的热度图参数为0.63,而机器则只有0.26(注意力跑偏了)。

要解释这一差别其实很难。举例来说,当要求人和机器回答遮挡窗户的是什么?(百叶窗)的时候,人的眼神会直接聚焦在窗户上,而机器却谜一般的将精力集中在了床上。

Batra教授认为,这一异常现象的出现,是神经络的训练方法所致。由于英文的特殊性,在向神经络展示卧室(bedroom)图片时,它们会首先注意到bed(床)这个词,因此在听到问题后算法会首先将注意力集中在床上。它们回答问题时首先会向自己的数据库求证,而不像人类一样注重实践。Batra教授说道。

这样的误差在解决一些小问题时绝对无伤大雅,但如果机器学习算法未来想担起大任,研究人员就要搞清楚它们是如何做出抉择的。

人类要充分理解AI的小心思

在谈到如何发展负的AI时,微软CEO列出了6点关键目标,其中透明度就排在第二。我们需要的不只是智能的机器(intelligent machines),而是可理解的机器(intelligible machines);不只是人工智能(artificial intelligence),还要是共生智能(symbiotic intelligence)。纳德拉说道。技术要能理解人类,而人类也必须要了解机器。人类应该明白技术是怎样「看」这个世界、「分析」这个世界的,这样能让道德和设计携手并进。

Batra教授认为,这些步骤虽然麻烦,但他是人类通往未来的必经之路。如果我们要将AI引入日常生活,它们就要学会与人类沟通,但前提是人类要建立起对它们的信任。他说道。到时,一定有人会问AI你为什么要说这些啊?机器人则需要给出一个令人信服的答案。未来,人工智能的训练主要还是靠数据库,但研究人员也应及时将其行为与人类做对比,找出差别之处来进行针对性的修正。

虽说这样会增大训练深度学习和神经络系统的成本和时间,但Batra教授相信这些花费是必要的。这有利于人与机器之间信任的建立,他说道。同时我们还能增进人与机器之间的相互理解,提高人工智能的表现。

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