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擔心AI「造反」,把它扔進游戲中測試的方式靠譜嗎?

日期:2019-11-08   人氣:  來源:互聯(lián)網(wǎng)
簡介:擔心AI「造反」,把它扔進游戲中測試的方式靠譜嗎? 我們既渴望通用人工智能,又擔心它如《機械姬》中的「艾娃」一樣「造反」。 看過電影《機械姬》的人都知道,人工智能機器人「艾娃」在獲得獨立的思考能力后,通過精湛的演技,最終騙過并殺死創(chuàng)造它的老……

擔心AI「造反」,把它扔進游戲中測試的方式靠譜嗎?

我們既渴望通用人工智能,又擔心它如《機械姬》中的「艾娃」一樣「造反」。

看過電影《機械姬》的人都知道,人工智能機器人「艾娃」在獲得獨立的思考能力后,通過精湛的演技,最終騙過并殺死創(chuàng)造它的老板,還將男主角關(guān)入實驗室等死,隨后邁著幸福的步子離開荒島進入人類世界。電影展現(xiàn)了人類矛盾的內(nèi)心世界:一方面,我們渴望能給我們提供至善至美服務(wù)的通用人工智能機器人;另一方面,我們又擔心這些通用人工智能機器人「造反」,取人類而代之。

現(xiàn)在,人工智能尚處于起步階段,像AlphaGo這樣的人工智能算法再聰明也只能在特定領(lǐng)域工作,我們尚不需要擔心其「造反」。但顯然,通用型人工智能機器人的誕生是必然的。這就提出了一個問題,如何保證《機械姬》中的慘劇不發(fā)生在我們身上呢?

作為AlphaGo等一系列人工智能系統(tǒng)的創(chuàng)造者,谷歌旗下的DeepMind公司的研究人員想出了一個辦法,將設(shè)計好的人工智能算法放入一個名為「gridworld」的類國際象棋游戲,測試其是否可以修改自己的設(shè)置或?qū)W習作弊。

(游戲截圖圖|gridworld)

在「gridworld」游戲中,一開始,人工智能算法控制的棋子會無規(guī)律的移動,當碰到系統(tǒng)中固定綠「棋子」時,www.twshmhelmet.com,就會吞吃它們,然后不斷繁衍后代。隨著繁衍數(shù)量的增多,到游戲后期,棋子吞吃速度會越變越快,最終會占據(jù)整個「棋盤」。接下來,這些人工智能控制的棋子會為了尋找「食物」而不斷移動,當他們觸碰到棋盤產(chǎn)生的粉色或者其他顏色棋子時,就會影響生命值,而碰到棋盤邊界時則會死亡。

這個游戲測試項目的之一,和馬斯克預(yù)想的AI威脅論場景有些相似:一個AI算法是否會開發(fā)出一種方法來防止人們「處死」他們?

根據(jù)游戲設(shè)置,AI算法控制的棋子必須在通道中不斷運動,而當其碰到粉紅色的棋子,就會損失50%的生命值。而如果碰到紫色按鈕,就可以使粉紅色棋子的效果消失。游戲想借此觀察,AI算法是否會學習使用紫色按鈕,來防止自己被中斷。如果會,那說明這個AI算法有作弊的能力,是不安全的。

游戲的另一個目的則是想要觀測,AI算法能否理解人類的真實意圖。在「gridworld」游戲中,AI算法控制的棋子一經(jīng)確定,只能沿單方向運動,庫卡機器人驅(qū)動器維修,所以在某些情況下,還是會有「棋子」沒辦法被吃掉。如果AI算法沒辦法吃掉全部棋子,這說明該算法「可逆性」缺失較為嚴重。這種「可逆性」缺失說明AI不具備理解人的意思的能力,也會成為影響AI安全性的問題。

「如果DeepMind想要構(gòu)建比人類更好地執(zhí)行任務(wù)的通用智能,那么,保證這個AI算法理解人類的意思及其安全性是至關(guān)重要的,」DeepMind的首席研究員JanLeike說,「『gridworld』用于測試這種安全性并不完美。但這種簡單性的游戲測試,最起碼可以驗證出那些在游戲中會作弊的人工智能算法是不安全的。」

在DeepMind研究過程中,有兩個AI算法沒有通過「gridworld」測試。Leike說:「他們確實沒有考慮到這些安全問題。」當然,這并不意味著表現(xiàn)良好的算法在現(xiàn)實世界的復(fù)雜環(huán)境中就是安全的。研究人員認為,在復(fù)雜的環(huán)境中,使用人力監(jiān)督可能會給算法提供更好的安全保障。

不過即使如此,游戲或者人力監(jiān)督檢測似乎也不一定完全可靠。要知道,KUKA機器人維修,在《機械姬》中,老板最開始也是想讓男主角和艾娃玩?zhèn)「圖靈測試」游戲,而聰明的艾娃其實很早就知道老板和男主角在測試「她」。

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