机器人正在创造自己的语言,未来将实现自主交流?

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人类语言是一种低效率而模糊的语言,先进的人工智能完全没必要采用。有一群科学家正在致力于让机器人创造自己的语言。这当然是一个很有前途的研究,但不知为什么,总让人有一种细思恐极的感觉。以下是相关介绍。

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人工智能技术突飞猛进,但是如何解决他们之间交流的问题呢?科幻电影中一般假设它们使用人类语言,但是很明显,人类语言是一种低效率而模糊的语言,先进的人工智能完全没必要采用。最近,有一群科学家正在致力于让机器人创造自己的语言。这当然是一个很有前途的研究,但不知为什么,总让人有一种细思恐极的感觉。以下是相关介绍。

Igor Mordatch正在努力开发能够进行对话的机器,这也是其他许多人正在努力的事情。

聊天机器人在硅谷是一个热词,但是Mordatch和其他人不一样:他是一个动画师出身的机器人专家而不是语言学家,他通常不参与那些语言相关的AI技术。他在皮克斯待过一段时间,并且参与制作了《玩具总动员3》,在此期间还在斯坦福大学和华盛顿大学这样的地方作为高校科研人员工作,在这些大学训练机器人像人一样行动。“我总是热衷于从零到一的过程,”他说。

让机器人创造互相交流的语言

在乌克兰出生,在多伦多长大,31岁的Mordatch是OpenAI的一位访问学者,这间AI实验室是由特斯拉的创始人Elon Musk和科技孵化器的主席Sam Altman创立的。Mordatch正在那里研究一种新的方法,使得机器不仅能够和人交谈,而且能够在机器人之间进行交流。他正在创立一个虚拟世界,软件机器人出于需要可以在里面创造出他们自己的语言。如OpenAI本周发表的一篇研究论文所披露出的细节那样,Mordatch和他的伙伴们创造出了一个世界,那里的机器人需要完成特定的任务,比如要把自己移动到某个特定的坐标。这个世界很简单,就是一个白色的大方块——只有两个维度——而机器人是带颜色的图形:一个绿色、红色或是蓝色的圆形。但是这个宇宙的意义要更加复杂。作为一种协同合作的方式,这个世界允许机器人创造自己的语言,以帮助其他机器人完成这些任务。

与AlphaGo类似

所有这些都是通过增强式学习(reinforcement learning)实现的,如同围棋高手AlphaGo的那种基本技术一样。基本上,这些机器人通过极端的试验和错误来指引自己的世界,它们寻求奖励的时候会小心地遵循着正确的事情,避开错误的事情。他们通过同样的方式创造出了自己的语言,告诉其他人要去哪些地方能够帮助他们更快地各就各位。

为了建立它们的语言,当它们在它们的虚拟世界里航行的时候,这些机器人会给自己学到的一些简单概念指定随机的抽象特征。他们给彼此指定特征;给虚拟世界里的地点或是物品指定特征;还给比如“去到”和“看着”这样的动作指定特征。Mordatch和他的同事们希望,随着这些机器人的语言变得越来越复杂,相关的科技可以把它们的语言翻译成英语这样的语言。这是一条漫漫长路——至少对于实用软件来说是这样的——但是OpenAI的另一位研究员已经开始研究这种“翻译机器人”了。

Mordatch说,这些方法最终能使机器对语言有更深的领会,可以让它们看到语言是如何产生的——而这就为真正的对话提供了一个跳板,一种计算机科学家们梦寐已久却从未实现的电脑交互界面。

AI里程碑:从模仿人类语言,到创造自己语言

这些方法是语言相关的AI研究的一次重要里程碑。如今,科学家们一般都在研究试图模仿人类语言的方法,而不是创造出一种新的语言。其中一个例子就是以深度神经网络为中心的工作。近几年来,深度神经网络——能够从大量数据中找出模式从而学习任务的复杂数学系统——在识别图像中的物体、识别智能手机的语音命令以及更多其他事情上已经被证明出了有极大的高效性。现在,在Google、Facebook、还有Microsoft这些地方的研究人员凭着有限的成功,开始在理解语言、在英语对话中找出模式应用相似的方法。

Mordatch和他的同事,包括OpenAI和加利福尼亚的研究员、伯克利大学的教授Pieter Abbeel,都质疑那种方法会不会奏效。所以他们从一个截然不同的地方开始了。“智能体要想和人智能地互动,光靠捕获数据模式是不够的,”他们的论文里这样写道。“如果一个智能体在他的环境里能够使用语言来达到自己的目的,那么它就理解了这门语言(包括其他非语言的交流以及身体语言)。

对于早期人类来说,语言是因为需要而产生的。他们学着如何交流,因为这能够帮助他们做其他的事情,可以让他们有超过动物的优势。OpenAI的这些研究员想给机器人创造出一种一样的动态。在他们的虚拟世界里,机器人不仅会学习自己的语言,它们同时还会用简单的动作辅助交流——比如指向一个特定的位置,或者就把一个机器人从一个地方领到另一个地方——很像婴儿们的行为。那也是一种语言,或者起码算是一条通向语言的道路。

但是,仍然有很多AI研究人员认为深度神经网络——从数据里找出统计模式从而发现语言——的方法有用。“它们本质上还是在捕获统计模式,只不过是在一个更简单、更智能的环境里。”Salesforce在OpenAI的团队里的一名AI研究员Richard Socher说。“在一片有趣的新领域里取得进步没什么问题,但是那些抽象的论断就有点太过了。”

无论如何,Mordatch的项目显示,分析大量数据并不是唯一的道路。系统也可以通过自己的行动来学习,而这可能会带来非常不一样的优势。OpenAI的其他研究人员透露一个更大更复杂的叫做“宇宙”的虚拟世界之后,取消了差不多一样的这种想法。除此之外,机器人可以在“宇宙”里学习使用常见的软件应用,比如网页浏览器。这在增强式学习的一种形式里也会发生。而对于OpenAI的创始人之一Ilya Sutskever来说,这种安排其实是理解语言的另一条道路。一个AI只有在理解了人类聊天的自然方式之后才可以浏览互联网。与此同时,微软正在通过增强式学习的另一种方式来处理语言,而斯坦福的研究员正在探究他们与“机器人协同合作”有关的方法。

***,成功可能会随着科技的结合而到来,而不是仅凭单一的科技。而Mordatch其实正在提倡另一种科技,让机器人不仅仅是学着交谈,而是理解语言本身,并自己创造出语言。如同人类最初创造语言一样,机器人也可能因此而迎来新纪元。

责任编辑:武晓燕 来源: 36氪
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