Google要向我們證明,AI機器人真的能像《西方極樂園》中那樣進行自主推理

2016.10.13 by
36氪
36氪 查看更多文章

36氪是中國領先的科技新媒體,報導最新的互聯網科技新聞以及最有潛力的互聯網創業企業。

《西方極樂園》劇照
如果真的可以讓機器人如熱門影集《西方極樂園》中那樣進行「自我覺醒」,你願意賦予他們權利嗎?

如果真的可以讓機器人如熱門影集《西方極樂園》中那樣進行「自我覺醒」,你願意賦予他們權利嗎?

而現在,我們甚至還沒來得及思考,Google的超級團隊DeepMind就再一次證明,機器人的「自主推理」時代即將到來。

《西方極樂園》劇照

具備推理能力的Google AI程式

據英國衛報報導,Google的科學家們最近又在實驗裡開發出了一套新的人工智慧系統,它可以利用簡單的推理能力對地鐵線路進行自主導航。

導航任務,一款簡單的app就可以完成,但推理?或許只有靈長類生物才能做到。

除了「推理地鐵線路」,這個計算機系統也能夠圍繞一些具有邏輯性的故事片段來回答問題,甚至可以根據一張家譜來判斷一個人的家族關係。

因此,科學家們預測:在未來,同樣的方法可以塑造一個更加聰明的虛擬助手——它不僅僅可以瞬間衝入網路的海量信息中搜尋答案,還能夠在「理解」問題的層面上進行精準回答。

德國不萊梅大學的一位計算機科學家Herbert Jaegar因此表示:

「我認為這可以被描述為一種理性推理能力。機器人的任務將包括規劃及構建信息模塊並將其重新排列組合。」

儘管任務本身看起來相對簡單,畢竟任意一款智慧手機的app都可以輕鬆為你按照地鐵示意圖規劃路線。然而,這項方案獲取結果的方式卻讓人印象深刻。實際上,這是全球第一種將外部記憶裝置(就是儲存器)與深度學習技術相融合的方案之一。在此基礎上,系統完全可以在不被人類預先設定規則的前提下學習如何獨立完成任務。

神經網絡與深度學習的強勢結合

儘管普通電腦可以處理各類複雜形式的數據,但卻需要開發者手動寫程式來執行這些任務。與此同時,人工神經網絡雖然可以像大腦一樣進行學習,從數據中識別模式,但其缺少儲存架構,無法對結構化數據進行符號處理。

由此,Google的DeepMind團隊開發了一個叫做「可微分神經網絡電腦」(DNC)的AI系統,將神經網絡與一個可讀寫的外部記憶裝置結合起來,克服了神經網絡無法長期保存數據的缺陷。

但他們認為,雖然這項工作標誌著智慧機器的增量式升級,而卻不是深度學習的「完全離場」:

「對於『Google有一台可以進行推理的機器人』這種說法我們會非常謹慎。儘管我們相信,一款升級的儲存器將是機器具備推理能力必不可少的組成部分。但現在還很難與之前的技術劃清界限。」

在研究過程中,這個新專案被Google發表在《自然》雜誌上。在文章裡Google舉了若干個應用實例,譬如集成後的深度學習技術能夠自動發現兩個地鐵站之間最短的路線。如果你帶著它走一遍,它都會立刻根據「推理」喊出你要到達的目的地。

此外,如果給出一段故事,譬如「約翰正好在操場上,他拿起了足球」這個場景再隨口問出一個問題「請問足球現在在哪裡」,這對於Google的新系統來說完全是小菜一碟,但現有的電腦系統卻很難做出選擇。

這頗有一種外國學生在漢語大賽中被邏輯問題難倒的味道。也暗示未來像蘋果Siri這樣的小助手或許將被更複雜的Google虛擬助手所替代。

同樣,Graves也強調,儘管這個關於故事的小任務對於人類來說簡直微不足道,甚至一點兒都不像一個問題,但現有的計算機程式基本沒有做到這一點。而Deep Mind開發的這套新程式在回答這類問題的準確率卻高達96%。

擁有記憶的機器人是否將成為一種新的AI發展趨勢?

Prof Geoff Hinton被譽為「深度學習之父」,也是Google的頂級技術專家。這位英國科學家曾表示,深度學習的「大門」已經為世界上更複雜的任務打開,其應用的廣泛性已經遠遠超出了我們的想像:

「直到最近,人們才意識到深度學習技術的應用方式可以幫我們開發出一套具備『推理意識』的電腦系統。」

不得不說,深度學習技術在近年來迅速攻占了所有科學任務的應用策略——無論是語言翻譯、圖像與語音識別,還是大名鼎鼎的Alpha Go及各類仿真機器人,你都能看到它們的影子。

然而,直到目前為止,單看一項技術的應用似乎還不錯,但如果某項任務需要一種集成性解決方案,這些技術的整體表現仍然不盡人意(例如導航,再如無人駕駛)。

而Google這種透過添加外部記憶裝置推出的最新方案,其設計目的就在於暫時儲存那些重要的信息片段,在需要時將其挑選出來,進行各種信息組合。換句話說,「推理」的一個關鍵前提就是記憶。

其實這就好比是一個人類大腦中盛放了工作記憶的短期資料庫。當我們要做一項任務時,就會按照以往的經驗(記憶)列出做這件事的前後步驟。當然,你也可以把它當作某份食譜。

Jaegar表示,從最近AI的研發熱度來看,這些十分耗費DeepMind心力的成果應該被視為一種催化劑或一根至關重要的稻草,將引發更多後續效應。他強調,未來計算機的各項功能將不再被那些邏輯性較強的任務所束縛,人們或許會很快看到它在導航等領域的廣泛應用:

「誰說計算機先天就有一種內在性限制?實際上,每個有腦生物能夠完成的事情都可能擁有一套有跡可循的物理系統。計算機與人類行為的趨同性非常明顯,甚至已經優於人們的執行力。我只能說,剩下的僅僅是資金與時間問題:人們是否願意花費成千上百萬的資本來開發這些東西。」

然而,一些具備鮮明立場的科學家們也總是在提醒我們關於AI帶來的生存威脅。像是著名物理學家霍金甚至曾警告過:

「一旦人類開發了人工智慧,他們將以一種持續增加的速率不斷進行自我更新,並最終脫離我們的掌控。」 (不知道霍金是否看過《西方極樂園》,與其設想幾乎一致)

但DeepMind創辦人Demis Hassabis去年也曾有意弱化科學家們的這種擔憂:

「等到我們真的需要去擔憂一門新科技時,大概應該是幾十年以後吧。」

本文授權轉載自:36 氪

每日精選科技圈重要消息