“Facebook 關閉“失控”的人工智能系統，因其發展出人類無法理解的語言。”看到這句話嚇死瞭。
事情是這樣的：據“外媒報導”，Facebook 開發的聊天機器人創造瞭自己的語言。雖然語言還是英語台中二手餐飲設備估價，但人類無法理解。
關於“人工智能是否邪惡”的話題，Facebook 創始人馬克·紮克伯格上周還在跟特斯拉 CEO 馬斯克爭吵。馬斯克站正方，認為人工智能非常值得擔憂，紮克伯格站反方，認為人工智能很有益處，擔憂完全是過慮。
所以……紮克伯格就這麼快就被打臉瞭？曾在著名科幻電影《魔鬼終結者》中出現過的“SkyNet”（天網），真的來臨瞭？
抱歉，這完全是在胡扯。我們來看看到底是怎麼一回事。
Facebook 的人工智能研究院（FAIR）想要訓練一個聊天機器人，讓它學會談判，於是他們開發瞭一個人工智能系統。為瞭幫助大傢理解，我們一步一步解釋：
Facebook 用瞭一個神經網絡結構來開發這個系統。這個結構叫做“生成式對抗網絡”（Generative Adversarial Networks），以下簡稱 GAN。
你可以把神經網絡理解為一種多層次的、模仿人腦神經元之間相互連接的思考方式的“電腦程序”。
而 GAN 是一種在目前非常先進的神經網絡結構，可以理解為兩個神經網絡玩《快打旋風》。玩的越多、時間越長，大傢的水準都會越來越高。當然，GAN 也有 3 個甚至更多個神經網絡的結構。
聊天機器人你肯定見過：蘋果 Siri 就是一個，亞馬遜 Alexa 和 Google Assitant 也是。
Facebook 的這項研究也是如此。研究人員訓練瞭這樣一個聊天機器人，讓它帶著“目的”和人類對話。而這個目的也很簡單：一共有兩本書、一頂帽子和 3 個籃球，3 樣東西分別設定瞭不同的權重，為的是讓機器人明白它到底有多想要這些東西，然後去和其他人談判。
Facebook 觀察到的結果是比較正常的，呈現在下圖中：
（Source：Facebook）
但是人跟機器人聊天已經不稀奇瞭……兩個機器人能聊成什麼樣？研究人員都很感興趣。
今天的對話就發生在聊天機器人 Alice 和聊天機器人 Bob 之間：
上圖是什麼鬼？
原來，研究人員把這兩個聊天機器人湊到一起，但忘瞭給神經網絡設定“用英語溝通”的指令。
剛才說瞭，神經網絡是個程序，裡面有一大堆各種線性的數學公式，有時候線性的公式無法取得想要的結果，有些非線性的需求沒法用線性公式表達出來，這時候就要設定一個激勵函數。激勵函數對於神經網絡，簡單來說就是告訴神經網絡“這樣做得分更高”。
“堅持用英語說話沒有激勵函數，”這個研究小組的成員之一、喬治亞理工學院的訪問學者 Dhruv Batra 這樣解釋 Alice 和 Bob 奇怪的對話。“機器人會脫線發明一些它們之間才能理解的句法”。
結果，Alice 和 Bob 就聊成瞭這樣。等於是研究人員告訴瞭它們：“請用英文”，但忘瞭告訴它們：“請用英文語法”。
研究人員真的是因為“事情失控瞭”，才“不得不拔掉系統的插頭”嗎？事情真的像聽上去那樣讓人膽顫心驚嗎？
並非如此。
“我們的目標是讓機器人和人聊天（提高和人聊天的技巧）。”小組的另一名研究員 Mike Lewis 指出，Alice 和 Bob 的對話根本就是個試驗而已，讓兩個聊天機器人聊天根本沒有意義。
（Source：Facebook）
而且，Alice 和 Bob 根本就沒有發明新的語言，因為他們還是在用“i”、“balls”、“the”等英文單字溝通，隻是創造瞭一種新的表達方式而已。
而且他們“發明”的新語言，人類真的聽不懂嗎？再看一遍它們的對話：
Bob: I can ii everything else
Alice: balls have zero to me to me to me to me to me to me to me to me to
Bob: you i everything else
Alice: balls have a ball to me to me to me to me to me to me to me to me
如果你明白瞭前面描述的試驗目的，很容易就能明白它們的套路。句法的確是亂的，但一句話裡 to me 重復的越多，這個東西對它的意義越大（權重越高）。
翻譯過來就是：
台中中古餐飲設備 Bob：我可以我任何其他（其他任何東西都可以給你）
Alice：球有 0 對我對我對我對我對我對我對我對我（我沒有球，球對我特別特別特別特別特別特別特別特別重要）
Bob：你我任何台中二手設備買賣其他（你可以拿走其他任何東西）
Alice：球有球對我對我對我對我對我對我對我對我（我要球，球對我特別特別特別特別特別特別特別特別重要）
而且根本不是在談判，就是很普通的表達而已。不給就吵嘛……
Facebook 並沒有“關掉”這個系統，而是重新設定瞭正確的激勵，修正瞭機器人的行為，讓機器人用標準的英文語法來進行交流。修正的原因也不是因為害怕 AI 失控──他們的目標是讓機器人和人聊天（提高和人聊天的技巧）。兩個聊天機器人聊天根本沒有意義。
GAN 這個東西，蘋果曾經用它搭建瞭一個系統，讓它自動合成能以假亂真的圖片，但設計的目的並非欺騙人，而是為學界和業界的其他研究者帶來幫助。因為訓練神經網絡需要大量的圖片，但世界上已有的、已標記的圖片資料庫也就那麼多，蘋果的這項研究，能自動創建帶標記的、能被用來訓練的圖片，解決瞭大傢燃眉之急。
今年 2 月，筆者介紹過 Google 本部的人工智能團隊 Google Brain 做的另外一個實驗：同樣用GAN，他們訓練瞭 3 個機器人 Alice、Bob 和 Eve，讓 Alice 和 Bob 兩人從零開始琢磨出一個加密方法，讓 Eve 來猜。這 3 個網絡的加密學知識都是 0，但隨著訓練次數越來越多，Alice 和 Bob 默契越來越好，Eve 也破解不瞭。
──這才是發明瞭人類都不懂的語言，可是也沒看見 Google 著急啊。
人工智能能夠幫助人類做很多事情，比如圖像辨識技術就被投入到圖片搜索引擎中，當你在搜索引擎裡搜索關鍵詞，選擇圖片，才能找到符合描述的照片。
再比如語音辨識和自然語言理解技術，當你和 Siri、Alexa 說話的時候，它們才能比較準確地理解你的意圖。
從神經網絡技術的發展程度來看，人工智能的確很厲害瞭，但我可以告訴你的是：圖像辨識、語言理解準確度上能做到現在這麼高，完全是因為人類程序設計調優的結果。
它既不知道自己是誰，也不知道自己在哪兒，更不知道自己在幹什麼。
所以和人工智能相比，那些成天瞎說人工智能威脅論的人才更可怕吧……
（本文由 PingWest?授權轉載；首圖來源：Pixabay）
延伸閱讀： 人工智能威脅論觀點不同，馬斯克隔空批紮克伯格對 AI 認知之不足 Facebook讓 AI 互相溝通學習談判，途中發現機器人開發出自己的語言在對話 Google 的 AI 可以“有默契”地說“悄悄話” 如需獲取更多資訊，請關註微信公眾賬號：Technews科技新報
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