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為“脆弱”的人工智能算法帶來常識

2022-08-16
來源:21ic

人工智能研發(fā)的持續(xù)重新校準(zhǔn)強(qiáng)調(diào)了機(jī)器學(xué)習(xí)的一個基本原則:我們必須先學(xué)會爬行,,然后才能走路,。

到目前為止,人工智能的炒作主要是在談?wù)摱皇窃谧呗?。回到似乎是工程第一原理的東西,,美國的研究工作正試圖超越目前僅擅長特定任務(wù)的“脆弱”人工智能模型。目標(biāo)是開發(fā)更通用的模型,可以像人類在新情況下一樣適應(yīng),。

在這些努力中,有一個由美國國防高級研究計劃局 (DARPA) 監(jiān)督的機(jī)器常識計劃,,該計劃旨在為機(jī)器學(xué)習(xí)模型注入地球上最快的學(xué)習(xí)者(嬰兒)所展示的各種常見推理,。

“最先進(jìn)的人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)之一是它往往非常狹窄,因此它專注于特定任務(wù)并且不能很好地概括,,”一個程序馬特圖雷克說DARPA 信息創(chuàng)新辦公室經(jīng)理,。

Turek 說,與人工智能研究人員一起,,DARPA 已經(jīng)招募了兒童行為心理學(xué)家來繪制和編碼“受嬰兒啟發(fā)的常識”,。“0 到 18 個月的孩子可能是世界上最好的學(xué)習(xí)者,。他們探索更多,,并且在某些方面比成年人承擔(dān)更多風(fēng)險?!?/p>

由此產(chǎn)生的常識性 AI 算法將為機(jī)器學(xué)習(xí)模型注入對 AI 推理所需的對象,、位置、關(guān)系和其他屬性的更一般理解,。

DARPA 的常識性方法旨在通過“學(xué)習(xí)這些常識性事實,,將它們應(yīng)用于新情況,并在我們的學(xué)習(xí)過程中更加靈活和適應(yīng)”,,從而超越當(dāng)前狹隘的 AI 系統(tǒng),,Turek 說?!斑@些對于擁有更強(qiáng)大,、更通用的系統(tǒng)至關(guān)重要?!?/p>

該研究工作還尋求開發(fā)更廣泛的知識和推理技術(shù)存儲庫,,使機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠以人類通過經(jīng)驗所做的方式適應(yīng)不同的問題。

為此,,為期四年的工作是基于大型,、精選數(shù)據(jù)集和隨附的推理能力來編譯大型常識知識庫。該計劃還更多地利用模擬生成的合成訓(xùn)練數(shù)據(jù),。

一個輸出是知識圖,,語義數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò),表示關(guān)于特定對象的事實以及它與其他對象的關(guān)系。然后,,該語義數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò),,或現(xiàn)實世界的情況、對象和概念以及它們之間的關(guān)系,,將在人工智能系統(tǒng)中進(jìn)行擴(kuò)展,。Turek 在接受采訪時補(bǔ)充說,該研究機(jī)構(gòu)希望應(yīng)用深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)來開發(fā)“這種方法的新傾向”,。

他補(bǔ)充說,,目標(biāo)是“大型常識知識庫”。

在另一條軌道上,,人工智能研究人員正在應(yīng)用現(xiàn)有的基準(zhǔn)并探索新的指標(biāo),,以試圖衡量在機(jī)械敏銳度方面取得的進(jìn)展。例如,,網(wǎng)絡(luò)瀏覽已被用于組裝能夠回答基于自然語言和圖像的查詢的機(jī)器常識存儲庫,。該結(jié)果已 針對面向機(jī)器常識的艾倫人工智能研究所基準(zhǔn)進(jìn)行了測試。

“這些都是我們在整個計劃中持續(xù)評估自己的方式的一部分,,”Turek 說,。

在其起步階段,常識性人工智能似乎正在從爬行過渡到邁出第一步,,試探性的步驟?!拔覀兙嚯x高度信任的關(guān)鍵任務(wù)系統(tǒng)還有很長的路要走,,該系統(tǒng)具有人類學(xué)習(xí)的靈活性和人類所擁有的知識廣度,”Turek 承認(rèn),。盡管如此,,從事機(jī)器常識工作的大學(xué)研究人員正在靈活學(xué)習(xí)等領(lǐng)域取得進(jìn)展,將他們的早期成果應(yīng)用于機(jī)器人系統(tǒng),。

“如果你的機(jī)器人從未接受過樓梯訓(xùn)練,,它還能處理樓梯嗎?這就是這些算法開始展示的東西?!?/p>

在另一個例子中,,Turek 指出,俄勒岡州立大學(xué)工程師開發(fā)的雙足機(jī)器人最近完成了 5K 步跑,。

這位 DARPA 官員承認(rèn),,這些早期的機(jī)器人技術(shù)進(jìn)步與人類理解世界的能力相去甚遠(yuǎn)。盡管如此,,Turek 總結(jié)說,,這些演示代表了“這些更靈活的學(xué)習(xí)算法可以展示一些具體的、現(xiàn)實世界的效用的有希望的早期跡象?!?/p>



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