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如今我们可以把很多事情丢给AI去做

如今我们可以把很多工作丢给AI去做,例如人脸识别、说话翻译、开车等,然而,这又激发了一个新问题孕育发生——AI是若何做出这些抉择的?

通俗谋略机运行的都是人类编写好的算法,但AI不合,我们经由过程输入大年夜量的数据来练习一个AI,例如各类英文与中文译文,由AI自己“进修”得出此中的对应关系。

(图片来自:QZ)

因为机械并不是应用自然说话来处置惩罚信息,这就导致我们很难理解AI究竟是若何得出这些结论的。是以,迩来也呈现了“算法问责制”的呼声,更轻易地舆解机械天生算法的历程已经被放到了重要位置。

为此,美国乔治亚理工学院的钻研职员培训了一个AI,它能够在玩《田鸡过河》(Frogger)游戏时用英语解释它的决策历程。

(注:《田鸡过河》是一款80年代的经典街机游戏,玩家必要向导田鸡穿过危急四伏的河流,将其一只一只引回家。)

(图片来自:Codegolf)

事实上,这个AI并不是真正在讲述它所做的工作,而是猜测在相同环境下,人类会若何描述这些征象。简单来说,便是钻研职员给了AI一些词汇,让它将信息处置惩罚历程的那些字符“翻译”成人类可理解的翰墨。

详细是这样做的:

录制人类玩《田鸡过河》的游戏历程,并对玩家进行录音,将其转录成文本→将这一文本与人类玩家在游戏历程应用的算法相关联→设计一个零丁的算法,让AI把看到的游戏算法与人类的说话对应起来。

比如,当AI写道“正在等待一个可以跳跃的地方好让我喘口气”时,实际上它可能不是真的在等可跳跃点,只不过是它在游戏中恰恰处于与人类玩家类似的场景,以是用了这些词汇对此进行描述。

就今朝的钻研进展来看,这个AI仍旧只是一个观点的证实,钻研职员表示它还必要专门的练习才能用于其他义务的履行,但至少注解人类在探索AI思虑历程中迈进了一小步。

理解AI的决策逻辑对付快速定位差错以及完善AI的能力有侧紧张意义。比如当Google照片利用差错地将黑人标记为大年夜猩猩时,工程师每每难以很快确定问题到底出在何处。假如能懂得其决策历程,工作就会简单得多。

是以,除了乔治亚理工学院外,还有不少大年夜学对这一课题展开了钻研。

加利福尼亚大年夜学伯克利分校和马克斯普朗克信息学钻研所则提出了另一种钻研措施,称之为“指向和对齐”(pointing and justification),练习AI以两种要领阐发数据,一种用于回答问题,一种则回首用于该决策的数据。

(图片来自:QZ)

麻省理工大年夜学则是从仿照人类推导历程启程,让 AI从中啤酒评级网站提取人类的评论翰墨(是否提取了气味、颜色等字样),以此为依据对啤酒打分,将结果与人类的评级进行比较,以探索AI是否有类似于人类的推导历程。(现在,AI除了奉告你谜底,还能解释为什么)

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