人工智能
恐惧是人类与生俱来的本能,连不会说话的婴儿也能做到。但是对于机器人而言,却成了最高级的难题。由恐惧驱动的生理反应对人来说很重要,可以使人保持警觉,而且往往在关键时刻能帮助人迅速地做出正确的决定。比如,驾驶员在开车时,遇到突发情况,在本能的驱使下就会踩下刹车,根本不需要经过理智的判断,这就为解除危机赢得了时间。
近年,人工智能技术发展得很快,基于这项技术的自动驾驶系统也是呼之欲出。如果人工智能可以学会人类驾驶员的“恐惧感”,在突发情况下就可以像人类驾驶员一样利用“直觉”判断,从而提高自动驾驶汽车的决策能力,减少犯错,增强安全性。然而,人类驾驶员的“恐惧感”是一种看不见、摸不着、难以描述的情绪,很难用抽象的计算机语言表达出来。人工智能科学家一直都没想到好的办法,教机器学会什么是“恐惧”。
这跟人工智能系统学习新知识的方式有关,它需要人类给它输入许多具象的信息。人工智能依赖于人工神经网络(ANNs),它模拟了人类大脑学习的方式——吸取知识,反复强化,而且,机器学习所用的“教材”也跟人类差不多,包括语音、文本数据或视觉图像等。
微软的研究人员设法将“恐惧”转换成了具象的信息。近日,微软的研究人员在2019年学习表征国际会议(International Conference on Learning Representations, ICLR)上发表了一篇论文,详细阐述了他们的研究结果。为了教会人工智能“感知”恐惧,研究人员让人类驾驶员坐在驾驶模拟器中,模拟行驶在一个布满墙壁、陡坡的危机四伏的迷宫场景,同时,使用脉冲传感器来测量驾驶员的脉搏。然后,将模拟器上显示的场景与驾驶员的脉搏数据相对应,输入到人工神经网络算法中,供它学习,从而让机器了解什么样的情况会导致人的脉搏出现峰值。
虽然研究人员成功地教会了机器什么是“恐惧”,但同时也带来了新的问题。研究人员担心:“虽然情绪对决策很重要,但在某些情况下,它们也会对决策产生不利的影响。未来需要开展一些工作,考虑如何平衡机器的理智与情感。”
结语
人工智能已经产生了一些实际的应用,例如语言翻译服务、面部识别软件等。用户在体验这些产品时,会感到机器很聪明,使用很方便。然而实际上,人工智能“学会”这些技能的过程非常不容易,需要真正的“人工”花费巨大的工作量输入数据,才能使“智能”学会某种单一类型的技能。
全部0条评论
快来发表一下你的评论吧 !