機(jī)器能為自己思考,能攻擊人類,這樣的場(chǎng)景一直以來(lái)都只存在于科幻小說(shuō)中,由于人工智能的最新發(fā)展,未來(lái)很有可能創(chuàng)造出無(wú)需人類輸入就能學(xué)習(xí)的機(jī)器人。

谷歌的一個(gè)項(xiàng)目正在試圖讓兩種人工智能算法相互對(duì)抗,希望未來(lái)可能會(huì)有這種智能機(jī)器的出現(xiàn)。

在谷歌大腦人工智能實(shí)驗(yàn)室里,研究人員開發(fā)出了一種被稱為“生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)”(GAN)的系統(tǒng)。傳統(tǒng)人工智能使用輸入來(lái)“訓(xùn)練”一種算法,通過輸入大量信息“訓(xùn)練”某一特定的主題。算法訓(xùn)練后的知識(shí)可以用于特定的任務(wù),例如面部識(shí)別。GAN從這些學(xué)習(xí)信息中生成新的內(nèi)容,基于對(duì)類似的真實(shí)生活圖像和視頻的理解,創(chuàng)造出新圖片和視頻內(nèi)容。

谷歌的做法是將兩種算法相互對(duì)抗,進(jìn)一步完善它們的“想象力”。一個(gè)人工智能機(jī)器人根據(jù)它所學(xué)到的真實(shí)世界來(lái)創(chuàng)造新的內(nèi)容,而另一個(gè)機(jī)器人則指出這些創(chuàng)造中的不完美和不準(zhǔn)確內(nèi)容。這使得系統(tǒng)能夠創(chuàng)造出更逼真的圖像、聲音和其他原創(chuàng)作品,比一個(gè)機(jī)器人單獨(dú)工作時(shí)要逼真得多。

在未來(lái),這一過程,可能讓機(jī)器人在無(wú)人工參與的情況下學(xué)習(xí)新的信息——這一過程被稱為“無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)”,這將成為人工智能技術(shù)的巨大飛躍。

在Google Mind工作的Ian Goodfellow博士對(duì)《Wired》說(shuō):“如果人工智能機(jī)器人能想象出現(xiàn)實(shí)的細(xì)節(jié),學(xué)習(xí)如何想象現(xiàn)實(shí)的圖像和現(xiàn)實(shí)的聲音,這將鼓勵(lì)人工智能了解真實(shí)存在的世界的結(jié)構(gòu),你可以把它想象為藝術(shù)家和藝術(shù)評(píng)論家,生成模型能蒙騙藝術(shù)評(píng)論家,讓藝術(shù)評(píng)論家誤以為它產(chǎn)生的圖像是真實(shí)的。”

人工智能系統(tǒng)依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它試圖模擬大腦工作的方式來(lái)學(xué)習(xí)。這些網(wǎng)絡(luò)可以用于訓(xùn)練來(lái)識(shí)別信息的模式,包括語(yǔ)音、文本數(shù)據(jù)或視覺圖像,這是近年來(lái)人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)。他們使用來(lái)自數(shù)字世界的輸入來(lái)學(xué)習(xí),例如谷歌的語(yǔ)言翻譯服務(wù)、Facebook的面部識(shí)別軟件和Snapchat的美化濾鏡等實(shí)用程序。

但是,輸入這些數(shù)據(jù)的過程可能非常耗時(shí),而且僅限于一種類型的知識(shí),為了擴(kuò)大這種機(jī)器學(xué)習(xí)的極限,谷歌早已開始設(shè)計(jì)相互對(duì)抗的人工智能機(jī)器人了。

今年2月,谷歌的一個(gè)團(tuán)隊(duì)就使用了他們?cè)O(shè)計(jì)的一款游戲來(lái)測(cè)試對(duì)抗性算法是否會(huì)協(xié)同工作,還是相互攻擊。這些實(shí)驗(yàn)表明,人工智能很有可能會(huì)根據(jù)情況而協(xié)同工作。實(shí)驗(yàn)結(jié)果增加了我們對(duì)復(fù)雜的多主體系統(tǒng)的理解和控制,比如經(jīng)濟(jì)、交通系統(tǒng)或生態(tài)健康——所有這些都依賴于我們持續(xù)的合作