专栏观察

人工智能的下一步:有自己的交流语言,靠协作完成任务

 这应该是人工智能接下来的技术趋势。

 

对人工智能,你可能会有这些印象:它们能理解你说话的意思,能精准识别每一个人或者动物和物品,能根据你的兴趣喜好为你推送你想要的东西,解放你的精力帮你完成很多工作等等。

 

传统做法上,人工智能技术的本质,就是让机器或软件,从大量的样本数据中进行学习,然后更精准地对一个结论作出判断。例如:训练人工智能识别一只狗,就需要给它提供大量狗的图像数据,然后提前给它一个“这是一只狗”的结论,机器就能逐渐摸索判断一只狗的标准的什么,经过一段时间的训练之后就能做到更精准地识别;目前,诸如Siri、Alexa这些人机语音交互类产品,同样也正是基于大量样本数据的学习,具有了识别和判断自然语言含义的能力。

 

因此,“学习”成为人工智能非常重要的技术环节,其应用也已经为很多行业领域带去了帮助。与此同时,人工智能的下一个技术热点也变得“炙手可热”,这便是如何构建机器之间交流的语言,从而促进机器协作完成一些更复杂的任务。

 

相关的研究,近期由人工智能公司OpenAI公布了一些成果。OpenAI是Tesla电动汽车、可回收火箭项目SpaceX,以及超级高铁Hyperloop的创始人埃隆·马斯克(Elon Musk),以及知名孵化器Y Combinator的总裁萨姆·阿尔特曼(Sam Altman)联合在2015年创办的公司。

 

让机器与机器之间具有交流与协作的能力,立足于一个新的人工智能应用场景,其出发点在于有一个以上的机器人,在面对共同的任务时,通过不断试错达到最终目的。而机器为了避免持续不断地犯错,会自行构建一种交流的方式,确保相互之间更默契地执行任务。OpenAI的研究团队,正是采用强化学习(Reinforcement Learning)手段,让机器具备这样的能力。

 

OpenAI用计算机模拟了一个二维的平面环境,试图展示他们的研究成果。在该环境下,存在若干由不同颜色渲染的Agent(也叫自主行动个体,即autonomous agent,你可以把它理解成一个机器人),它们为了实现共同的任务,展开了探索和配合。

 

例如在OpenAI发布的视频中,蓝色的Agent和红色的Agent各有不同的目标,而为了帮助彼此更顺利地到达目的地,两种颜色的Agent分别主动向对方作出提示。

 

“我们觉得如果慢慢给这些Agent设定更复杂的环境或提出难度更大的任务,它们也会随着我们的要求创造更丰富的‘语言’,来帮助彼此完成挑战。”OpenAI的研究团队在他们的博客中这样写道。

 

比起灌输大量的样本数据给机器学习,让机器之间自主构建交流的语言同样是人工智能的热点技术趋势。

 

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