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讓人工智能坐上副駕駛:智能協(xié)作能為人類(lèi)做到什么?
時(shí)間:2018-4-23 9:11:54      發(fā)布者:管理員

讓人工智能坐上副駕馭:智能協(xié)作能為人類(lèi)做到什么?

  歡迎重視“創(chuàng)事記”的微信訂閱號(hào):sinachuangshiji

  文/腦極體

  當(dāng)人工智能能夠協(xié)助人類(lèi)承當(dāng)一些作業(yè)時(shí),咱們總是把兩邊的責(zé)任區(qū)分的很清楚。人類(lèi)作業(yè)時(shí),很少看到人工智能的主動(dòng)參加,人工智能干事時(shí),人類(lèi)更是完全不干預(yù)。

  這一點(diǎn)最顯著的表現(xiàn)就在于輔佐駕馭上,人類(lèi)駕馭時(shí)輔佐駕馭頂多會(huì)經(jīng)過(guò)燈光閃爍、方向盤(pán)轟動(dòng)來(lái)提示人類(lèi)駕馭環(huán)境的改變,而不會(huì)主動(dòng)去掌握主動(dòng)權(quán),影響轎車(chē)舉動(dòng)的方向和速度。在輔佐駕馭主動(dòng)泊車(chē)時(shí),也會(huì)讓人類(lèi)雙手脫離方向盤(pán)。

  其間的原因或許是人類(lèi)的行為實(shí)在太千差萬(wàn)別,假如引進(jìn)智能處理方案之中會(huì)加更多的計(jì)算量。想象一下,在主動(dòng)泊車(chē)時(shí)人工智能以為一個(gè)車(chē)位要倒兩把才干進(jìn)去,人類(lèi)老司機(jī)卻以為倒一把就能進(jìn)去,這種對(duì)問(wèn)題處理方法設(shè)定的不同會(huì)讓兩邊根本無(wú)法協(xié)作。

  可假如人類(lèi)能夠在各個(gè)領(lǐng)域人工智能親密協(xié)作,會(huì)是怎樣一種現(xiàn)象?

  從仿制雙手到仿制思維:人類(lèi)和人工智能的協(xié)作史

  關(guān)于人機(jī)協(xié)作這件事,咱們現(xiàn)已歷經(jīng)了許多年的研討,兩邊協(xié)作的形式能夠被分為三種類(lèi)型。

  第一類(lèi)協(xié)作形式是主從操作。

  在40年代,人類(lèi)為了研討不宜人體接觸的放射性物質(zhì),研發(fā)出了一種主從機(jī)械手對(duì)其進(jìn)行長(zhǎng)途控制。從機(jī)械手(或機(jī)器人)擔(dān)任在不適宜人類(lèi)前往的當(dāng)?shù)刈鳂I(yè),經(jīng)過(guò)傳感體系搜集和傳達(dá)信息,而人類(lèi)擔(dān)任控制主機(jī)械手,將動(dòng)作映射到從機(jī)械手上,就形成了完美的長(zhǎng)途操作。

  現(xiàn)在這種方法現(xiàn)已應(yīng)用在許多當(dāng)?shù)兀聶C(jī)器人、手術(shù)機(jī)器人等等都是這種人機(jī)協(xié)作的作用。

  可這樣的操作方法有著許多不方便,比方動(dòng)作映射之間會(huì)有必定的差錯(cuò),從機(jī)器人傳感器搜集來(lái)的信息也可能有必定的推遲,最終就會(huì)導(dǎo)致操作的低效。

  所以呈現(xiàn)了第二種人機(jī)協(xié)作形式——協(xié)作智能。

  這種協(xié)作形式是讓人和主動(dòng)化的智能體一同協(xié)作,先讓智能體猜測(cè)人的方針,再來(lái)協(xié)助人完結(jié)這一方針。就拿簡(jiǎn)略的分揀動(dòng)作來(lái)說(shuō),一張桌子上放置著不同形狀的物體,人類(lèi)向正方體的方向伸出手,機(jī)械手就分揀出了一切的正方體。讀懂人類(lèi)的方針并完結(jié)方針,這就是典型的協(xié)作智能。

  可這種形式的問(wèn)題在于,人類(lèi)在作業(yè)時(shí)的想法往往是多變的——那些方針流程單一,能夠被套路化的作業(yè)早就被主動(dòng)化了,也用不上協(xié)作智能。那些能夠從多種途徑完結(jié)的作業(yè),卻需求對(duì)智能體進(jìn)行許多練習(xí)才干使其讀懂人類(lèi)每一個(gè)動(dòng)作的目的,所以協(xié)作智能在應(yīng)用上也遲遲沒(méi)有什么發(fā)展。

  第三種協(xié)作形式則是現(xiàn)在熱度很高的腦機(jī)接口,經(jīng)過(guò)對(duì)腦電信號(hào)的讀取和解碼完結(jié)對(duì)器械的控制。這樣的方法盡管現(xiàn)已和“讀懂人類(lèi)目的,協(xié)助完結(jié)方針”十分挨近。

  但關(guān)于腦機(jī)接口咱們此前也有過(guò)許多介紹,因?yàn)椴蹲侥X電信號(hào)好不簡(jiǎn)略,現(xiàn)在咱們至多能夠使用腦機(jī)接口完結(jié)一些十分簡(jiǎn)略的動(dòng)作,間隔提升生產(chǎn)力功率還很悠遠(yuǎn)。

  人工智能+人類(lèi),可不可能比人工智能更強(qiáng)?

  這樣看來(lái),第二種協(xié)作智能的形式更挨近咱們抱負(fù)中的人機(jī)協(xié)作形式:智能體經(jīng)過(guò)人類(lèi)動(dòng)作、操作信號(hào)等等更清晰同時(shí)也更簡(jiǎn)略了解的信息判別人類(lèi)方針,同時(shí)擁有必定的自主性,不至于事事都讓人類(lèi)親手教育。

  最近伯克利的人工智能研討院推出了一篇論文,顯現(xiàn)了怎么使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)增強(qiáng)協(xié)作智能的作用。

  簡(jiǎn)略來(lái)說(shuō)就是讓智能體和阿爾法狗相同,把人類(lèi)的動(dòng)作作為“棋譜”許多輸入給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自行挖掘動(dòng)作和完結(jié)方針之間的聯(lián)系。在練習(xí)時(shí),為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參加獎(jiǎng)懲機(jī)制,每一次當(dāng)智能體協(xié)助人類(lèi)更挨近一步方針時(shí),智能體就會(huì)取得獎(jiǎng)賞,然后促進(jìn)智能體越來(lái)越挨近正確的協(xié)作形式。

  在研討院的試驗(yàn)中,相比直接通知智能體方針,讓其自己尋覓處理方案,這種讓智能體分辯人類(lèi)方針,和人類(lèi)一同尋覓處理方案的方法,練習(xí)時(shí)刻會(huì)大大縮短,而且協(xié)助人類(lèi)完結(jié)自己無(wú)法完結(jié)的作業(yè)。

  舉例來(lái)講,研討員們測(cè)驗(yàn)了一款Lunar Lander的游戲,游戲方針是操作一輛突如其來(lái)左右搖晃的小車(chē),使其下降在兩只旗號(hào)中間。人類(lèi)用鍵盤(pán)進(jìn)行這項(xiàng)游戲時(shí)很大幾率會(huì)以失敗告終,讓人工智能沖著方針單獨(dú)摸索更是需求無(wú)窮盡的練習(xí)。但當(dāng)人類(lèi)和人工智能協(xié)作時(shí),僅需一段時(shí)刻的練習(xí),人工智能就能夠協(xié)助人類(lèi)以各種姿態(tài)完結(jié)方針了。

  讓人工智能坐上副駕馭,一同探索不知道

  協(xié)作智能給了咱們一個(gè)提示:當(dāng)國(guó)際上呈現(xiàn)人類(lèi)和人工智能都無(wú)法單獨(dú)完結(jié)的作業(yè)時(shí),咱們應(yīng)該怎么辦?

  這樣的問(wèn)題肯定是大范圍存在的,就像阿爾法元經(jīng)過(guò)自我對(duì)弈進(jìn)行練習(xí),打敗了用人類(lèi)棋譜練習(xí)出的阿爾法狗相同。許多時(shí)分咱們自以為找到了最好的處理方案,只需悉數(shù)傳授給人工智能時(shí),卻未曾想過(guò)這可能是一種自負(fù)。尤其在物理國(guó)際,人工智能無(wú)法像處理圍棋的數(shù)學(xué)問(wèn)題相同自己尋覓解法。這時(shí)人類(lèi)和人工智能的親密協(xié)作,或許才是最高效的處理方案。

  能夠應(yīng)用到協(xié)作智能的場(chǎng)景許多,比方在伯克利人工智能研討院的測(cè)驗(yàn)中,用下降無(wú)人機(jī)到指定地址為標(biāo)準(zhǔn),人類(lèi)單獨(dú)操作的速度、精準(zhǔn)度都要遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于于智能協(xié)作操作的速度和精準(zhǔn)度。人工智能就好像是人類(lèi)的副駕馭,以另一種視角協(xié)助人類(lèi)更好的達(dá)成方針。

  換句話說(shuō),咱們對(duì)輔佐駕馭體系的種種不滿,或許都能用這種方法處理。例如主動(dòng)泊車(chē)不再只是限于奢華的大車(chē)位,人類(lèi)或許能夠和人工智能一同測(cè)驗(yàn)在小車(chē)位中演出極限操作。不只是輔佐駕馭,無(wú)人機(jī)操作、工業(yè)主動(dòng)化……人類(lèi)和人工智能的一切作業(yè)都能夠經(jīng)過(guò)這種方法達(dá)到更強(qiáng)的作用。

  當(dāng)然,協(xié)作智能也并非是完全的處理方案。最典型的問(wèn)題是其練習(xí)數(shù)據(jù)來(lái)自于人類(lèi)與人工智能的協(xié)作操作,很難取得現(xiàn)成的數(shù)據(jù)只能親手制作,所以關(guān)于駕馭、工業(yè)操作等等物理國(guó)際中的項(xiàng)目,需求耗費(fèi)極大的人力去練習(xí)人工智能。

  但咱們信任這些問(wèn)題總會(huì)被一一處理,更重要的是咱們要知道人類(lèi)和人工智能是相互需求的。發(fā)明出一種技能只是為了使其代替自己,完結(jié)已知的作業(yè)是一種懶散和愚笨,兩邊協(xié)作發(fā)明更多不知道,才是技能真實(shí)的價(jià)值地點(diǎn)。


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