來源:科技日報 時間:2018-10-16 14:50:20 作者:房琳琳
即使最好的AI程序也會犯愚蠢的錯誤。美國國防高級研究計劃局(DARPA)正在開展一場競賽,以彌補該領(lǐng)域最明顯的缺陷——缺乏常識。
隨著人工智能(AI)越來越多地被用于危急情況,例如駕駛自動汽車、進行醫(yī)療診斷等,人們需要從情報信息中得出生死攸關(guān)的結(jié)論,且不會再被看作笑料。
科技公司忙于商業(yè)化機器學習技術(shù),雖然強大,但基礎(chǔ)常識有限。相比之下,人類嬰兒很快會形成對世界的直觀理解,這是他們智力發(fā)展的基礎(chǔ)。
例如,深度學習可以識別語音中的單詞或圖像中的對象,通常需要令人難以置信的準確性。但該方法通常依賴于將大量標記數(shù)據(jù)(原始音頻信號或圖像中的像素)輸送到大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。系統(tǒng)可以學會經(jīng)過挑選的重要模式,但它容易在更廣闊的常識世界一塌糊涂。
缺乏常識的問題仍可能最終導致災難事件。DARPA新機器常識計劃項目經(jīng)理戴夫·甘寧發(fā)布聲明說:“常識缺乏可能是弱人工智能與強人工智能之間最重要的障礙?!?/p>
然而,解決這一問題并不輕松。以前幫助機器了解世界的嘗試,都集中在手工構(gòu)建大型知識數(shù)據(jù)庫上。這是一項笨拙且基本上永無止境的任務。最著名的要數(shù)開展了數(shù)十年的Cyc數(shù)據(jù)庫。
現(xiàn)在,DARPA的新機器常識(MCS)計劃將舉辦一場競賽,要求AI算法理解如下問題:兩種相同的植物放在同樣類型和數(shù)量的土壤中,澆灌同樣多的水,一個靠近窗戶,一個放在黑暗房間中。靠近窗戶的植物將產(chǎn)生更多的(A)氧氣(B)二氧化碳(C)水。計算機程序需要對光合作用有一定了解,才能給出答案。
“常識是人工智能領(lǐng)域的‘暗物質(zhì)’?!泵绹菭I利組織艾倫研究所首席執(zhí)行官奧倫·艾奇奧尼說,這類研究試圖探索人工智能技術(shù)的局限性。這些基準測試將專注于語義理解,未來不斷提供這種衡量常識理解進展的問題是至關(guān)重要的。(記者 房琳琳)
總編輯圈點
沒有常識,讓人工智能在很多時候表現(xiàn)得如同“人工智障”。它們能做大數(shù)據(jù)分析,能在各種復雜局面中運籌帷幄,但碰上連人類5歲小孩都能理解的情境時,它們卻會茫然不知所措?!昂凶永锏呐D虧M了嗎?”“怎么拿雞蛋不會碎”……這些小問題,對人工智能來說都是大難題。業(yè)界也認為,如果所有問題都要靠“投喂”大量數(shù)據(jù)來訓練解決,通用人工智能實現(xiàn)起來實在太難。不知美方打算如何讓人工智能擁有常識,如果找到了方法,那可能真的有了讓人工智能成長的“金手指”。
?
責任編輯:陳近梅