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小編的世界 優質文選 探索

5歲小孩碾壓AI,“玩”就夠了?


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2020年10月09日 -
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鯤鵬計劃獲獎作者 萬象大會年度獲獎創作者,鈦媒體APP官方帳號

圖片來源@視覺中國

文丨腦極體

探索是人類的本能,從嬰兒時期開始,好奇心就驅動著我們去探索並理解自己所在的世界, AI的成長則離不開對人類的觀察與模仿,其中,就包括探索的能力。

這種能力被算法掌握之後,出現了阿爾法狗打敗人類棋聖,也出現了OpenAIFive——在電子遊戲領域完虐人類玩家。不過即便如此,人類的探索能力依然令最高級的AI都望塵莫及。

比如嬰兒可以從爬行和探索中學會認知三維空間,而一些計算機視覺還總被曝出被平面照片所欺騙過去的新聞,上馬更高性能的3D視覺算法則需要耗費巨大的算力資源,從這個角度看,人腦無疑在效果和效率上都碾壓了AI。

那麼,能不能引入兒童的學習能力,來實現更聰明的AI呢?這個猜測,就像是“把愛因斯坦的大腦給我我也能拿諾貝爾獎”一樣,是一個有點鐵憨憨,又有點重要的問題。5歲小孩碾壓AI,“玩”就夠了

大家不妨在假期做一個生活觀察,看看小孩子們是如何探索世界的?

如果一個玩具看起來有很多玩法,但他們不知道哪一個是正確的,小孩子們會進行假設驅動的探索,如果“假設”失敗了,他們就會轉向新的玩具。

有研究顯示,一個11個月大的嬰兒,在看到許多違反物理定律的現象時,會忍不住對其進行更多的探索,甚至會做出一些違規行為來實踐自己的假設。

比如看到一輛漂浮在空中的汽車,有點顛覆以往的認知了,你會怎麼做?嬰兒會選擇將玩具砰地扔到桌子上,想知道這種“不合常理”的情況是怎麼出現的(所以阻止熊孩子弄壞你手辦的唯一辦法,就是根本不要讓他們看到它們)。

這種“不見黃河心不死”式的自由探索,有時會令家長和大人們不堪其擾,但抽象化的“假設”能夠讓人類做出大量預測,想象出許多新的可能性,不僅是一種極為有意義的學習方式,更是人類創造力的由來。

不過就像小王子覺得枯燥的大人們看不到“蟒蛇肚子裏的大象”一樣,令人遺憾的是,這種探索能力是幼兒的專長,大部分情況下只存在在5歲以前,這也讓他們成為宇宙中最好的學習者。

既然兒童行為如此有參考意義,科學家們自然也想得到。事實上,兒童發展學對AI的進展起到了重要的方向牽引作用。

科學家們曾將好奇心引入神經網絡,打造了深度增強學習,通過獎勵反饋來鼓勵智能體(agent)主動探索和理解環境,更新模型參數。這讓AI能夠自主獲得技能,在電子遊戲等需要通用智能的複雜場景中能夠做出自己的決策,而不是人類預先通過龐大的標注數據集給定答案。

其他類型的兒童行為亦有價值。前面提到的“不見黃河心不死”的探索,就被化作深度優先搜索策略,DeepMind和加州大學伯克利分校的研究人員,開發了一個3D導航和解謎環境。智能體(agent)沿著特定路徑進行探索,如果遇到死胡同,那就回去找到下一條沒有探索過的道路,繼續前進。

聽起來是不是很像小孩子走迷宮的遊戲?這能讓智能體接觸到各種各樣的經驗,在信息較少的環境中工作;減少對數據量的依存,改變目前算力資源緊張的局面,讓許多小數據、少樣本的領域(如金融、醫療)也能實現智能化。

將兒童探索行為應用於AI,一切都能變得更好,理想層面上確實如此,但現實總喜歡跟科學家們開玩笑,也算是給人類保留了一個“殺手鐧”吧。AI能力暴漲的當下,人類為什麼還能穩坐智慧王座?

需要注意的是,這些類似兒童探索的策略,通常更多被用在訓練期間提高代理人的經驗值,而不是在決策時支持快速學習和探索。用人話說就是“懂得了許多道理,卻不一定能過好這一生”,因為一到關鍵選擇時刻就會掉鏈子。

就拿前面提到的深度優先搜索(DFS)來說,科學家們發現,如果讓孩子們自由探索,那麼他們與智能體按DFS做出的行動有90%的相似,而以目標為導向(找到橡皮糖)來探索的話,有96%的路線都是相似的。但不同的是,探索越多的孩子,最後能花費更少的時間完成任務,智能體卻相反。

如果智能體發現一個地方很有趣(能得到獎勵),就會一直重新訪問該區域,直到它終於終於終於覺得那裏不再有趣了,這會導致其概括性不佳(無法形成最佳策略)。

其中的差別就在於,孩子不是被動地孤立學習或由目標驅動,而是在不斷實驗和收集信息,將自己的認知和經驗與獲得的信息結合起來,編織出一個豐富的世界模型。而即使最複雜的機器探索方法,也只能為特定的目標服務,一時半會還無法完美匹配這個充滿了各種“意外”的真實世界。

為什麼有了一定的探索能力,AI智能體的表現還是不盡如人意呢?

首當其沖就是實驗室與現實環境的巨大不同。

深度強化學習過去都是“機上談兵”,不是跟人類在二維遊戲裏PK,就是數字網格裏下棋,而兒童的探索則是發生在信息豐富的三維現實世界之中,許多潛在因素很難被應用到實驗中。

這也是為什麼,當今最強大的AI智能機器人也達不到一個僅小學畢業的優秀人類服務員的工作能力,能像他們一樣快速適應環境、完成各種複雜任務。

此外,兒童的發展心理學研究很難在AI產業鏈中形成“閉環”。要真正激發AI生長出服務現實的能力,不僅要構建出具有更強探索能力的智能體,還要繼續學習人類的認知能力,推進人工智能自身的理論創新和軟硬件升級(比如搭建三維訓練環境),這一系列鏈式突破,才能最終將技術構想轉化為現實生產力。“大力出奇跡”的深度學習,其高光時刻就是這麼來的。

沿著這個方向,我們可以進一步了解,怎樣才能彌合智能體與人類之間的差距。下一代AI,逐漸浮出迷霧的真實未來

在過去的數年裏,深度學習做到了傳統算法所無法企及的進度,催生了大量的工業界應用,但其實,現在的深度學習還是很傻——舉個例子,大部分人都可以通過幾十個小時的學習學會開小汽車,而完全自動的L5級無人汽車至今還是個遙遠的夢。

圖靈獎得主Geoffrey Hinton就一直非常渴望找到一種新的實現深度網絡的方法,認為目前(最廣泛的反向傳播算法)根本不是大腦的工作機制。

另一位圖靈獎得主Yann Lecun,就認為在某些遊戲中,需要大量增加模型訓練時間才能達到或超過專業人類玩家的水平。

通過兒童的學習模式,發現當前最優秀的AI也比不上5歲小孩的智力,或許我們可以回答“下一代AI應該是什麼樣”,這個神經網絡最重要的未解難題之一。

至少要有兩重升級:

1.有意識。目前公認文字表達能力最高、模型最為龐大的GPT-3也曾被專家吐槽是“無腦作業”,其實並不真正理解自己寫出的句子。而具有自主探索、決策、推理能力的AI,可以理解自己周圍的環境,才是真正的人工智能。

2.能效比。為什麼即使存在缺陷,依然沒有妨礙深度學習帶領AI進來發展熱潮呢?核心原因就在於深度神經網絡大幅度降低了全社會處理、挖掘、應用大數據的成本。相對人腦而言,現有的計算硬件功耗都很高,不斷提升AI性價比,是避免再次陷入寒冬的唯一方法,也在呼喚更高級的算法。

這兩個基本難題,只能交給科學家和工程師們在針尖上做大文章了。對於我們普通人來說,保有一顆如兒童般對世界的好奇心,觸碰充滿各種信息的大自然,由此得來的系統認知與思維能力,或許才是機器永遠無法企及,且彌足珍貴的。