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IBM如何“調(diào)教”更懂你的AI?這個(gè)workshop為你揭秘人機(jī)交互的奧秘|AAAI 2017

本文作者: 奕欣 2017-02-05 15:04 專題:AAAI 2017
導(dǎo)語(yǔ):IBM 作為 human-aware AI workshop 的組織方,也邀請(qǐng)了數(shù)名在該領(lǐng)域有所建樹的學(xué)者發(fā)表演講,并于其間穿插本次入選 AAAI 的論文。

美國(guó)西部時(shí)間 2 月 4 日早上,AAAI 大會(huì)已經(jīng)悄然揭開帷幕。與其說(shuō)今天是開幕的第一天,不如說(shuō)是大會(huì)的「預(yù)熱」環(huán)節(jié)。大部分主要的演講及論文展示將在接下來(lái)幾天陸續(xù)呈現(xiàn),而今天進(jìn)行的主要議程分為兩大部分,一個(gè)是以學(xué)生群體分享為主的 Student Activities,另一個(gè)則是話題更為細(xì)分的 Workshop 環(huán)節(jié)。雷鋒網(wǎng)此前報(bào)道中也有提及 Workshop 是人工智能的研究風(fēng)向標(biāo),可以從話題中一窺產(chǎn)業(yè)界與學(xué)術(shù)界之間的聯(lián)系。

今天共有八個(gè)持續(xù)一整天的 Workshop,包括 AI 道德倫理、人機(jī)合作學(xué)習(xí)、AI 游戲、human-aware AI 等議題。其中,IBM 作為 human-aware AI workshop 的組織方,也于今天邀請(qǐng)了數(shù)名在該領(lǐng)域有所建樹的學(xué)者發(fā)表演講,并于其間穿插本次入選 AAAI 的論文展示。

IBM如何“調(diào)教”更懂你的AI?這個(gè)workshop為你揭秘人機(jī)交互的奧秘|AAAI 2017

隨著 AI 技術(shù)及系統(tǒng)的發(fā)展,人工智能與人類的交互問(wèn)題日益突出。也就是說(shuō),人類實(shí)際上將和人工智能一同合作,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行理解并作出決策。而這也是 Human-aware AI 的主要體現(xiàn)——即在增強(qiáng)智能中培養(yǎng)機(jī)器理解人類的能力,并與人類產(chǎn)生更好的交互。本次 workshop 主席、IBM Watson 研究中心的 Kartik Talamadupula 向雷鋒網(wǎng)介紹,籌辦這次研討會(huì)的目的旨在聯(lián)合學(xué)界人士齊聚一堂,「human-aware AI 是人工智能的一個(gè)重要且前沿的分支,我們希望召集對(duì)這一領(lǐng)域感興趣的研究者們一同參與討論,并在本次 workshop 中了解目前研究中的不足?!?/p>

在 workshop 伊始,南加州大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)及空間科學(xué)研究教授 Craig Knoblock 就拋出了一個(gè)疑問(wèn):什么樣的人工智能才能算具有了 human-aware 的能力?他舉了一個(gè)例子,則一項(xiàng)能夠根據(jù)在線網(wǎng)站資源構(gòu)建圖表的技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)的成功之處在于能夠?yàn)楦信d趣的用戶提供簡(jiǎn)單而直觀的手段達(dá)成一些看似困難的目標(biāo)。Knoblock 向雷鋒網(wǎng)表示,「我們?cè)跀?shù)據(jù)分析的過(guò)程中會(huì)發(fā)現(xiàn)目前的自動(dòng)(生成)技術(shù)能夠達(dá)到 80%-90%的準(zhǔn)確度,但實(shí)際上這樣的精確度很難為人所接受。不過(guò)為何我依然受邀在這個(gè)環(huán)節(jié)上進(jìn)行分享呢?因?yàn)榻鉀Q上述問(wèn)題的核心,就在于要了解人所不能及的地方,并利用機(jī)器的能力把它放大。實(shí)際上嚴(yán)格意義來(lái)說(shuō),這些系統(tǒng)大概并不能稱為『human-aware AI』,但我們能夠讓它以自然的方式與人類實(shí)現(xiàn)交互。我們剛剛提及的例子,就是一個(gè)很好的證明?!?/p>

而作為東道主,IBM 又是如何看待 human-aware 這個(gè)話題的呢?IBM Waston 研究中心的 Murray Campbell 發(fā)表了他的研究成果。他的研究主要集中在討論對(duì)話在增強(qiáng)學(xué)習(xí)方面所扮演的角色。Murray Campbell 指出,隨著人工智能領(lǐng)域研究的發(fā)展以及相關(guān)應(yīng)用的實(shí)現(xiàn),AI 與人越來(lái)越趨向于一起協(xié)同工作,而非像傳統(tǒng)方法上那樣作為人類的工具使用。而這一種協(xié)同工作的方式,已經(jīng)在很多領(lǐng)域獲得了實(shí)際應(yīng)用。之所以在這個(gè)領(lǐng)域上深入研究不斷突破限制,是因?yàn)榛谘芯堪l(fā)現(xiàn),人與 AI 的協(xié)同工作相比于兩者各行其道時(shí)有著更加優(yōu)秀的性能表現(xiàn),因此能在各種任務(wù)中帶來(lái)諸多益處。而這種協(xié)同工作的基礎(chǔ),依賴于 dialog 機(jī)制。實(shí)際上這種機(jī)制已經(jīng)被證明是一種解決人類與系統(tǒng)之間交流問(wèn)題行之有效的手段,在當(dāng)有足夠的時(shí)間進(jìn)行決策,足夠的復(fù)雜度和重要性進(jìn)行判斷,人類的目的及偏好已獲取等條件下時(shí),dialog 就能在增強(qiáng)智能中發(fā)揮作用。

IBM如何“調(diào)教”更懂你的AI?這個(gè)workshop為你揭秘人機(jī)交互的奧秘|AAAI 2017

另一方面,人類與系統(tǒng)之間的溝通與交流,是 human-aware  AI 領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵。但在實(shí)現(xiàn)這種機(jī)制時(shí),依然存在一些亟待解決的技術(shù)瓶頸,比如計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì),腳本化方法難以拓展(諸如像深度學(xué)習(xí),深度 RL,對(duì)抗學(xué)習(xí)等方法)、模型的評(píng)估與測(cè)量、情感的表達(dá)與偵測(cè)、在特定知識(shí)領(lǐng)域中可拓展的交互以及合理性。不過(guò)在學(xué)習(xí)中,Campbell 認(rèn)為系統(tǒng)的表現(xiàn)會(huì)變得更好,比如增加與人類的互動(dòng),以獲得足夠的信息。在這里他引用了 Facebook bAbi task 中的一個(gè)例子:

1. Emma is in the garden.

2. Hannah is in the garden.

3. Hannah picks up the gift.

4. Hannah goes to the kitchen.

Question: Where is the gift?

根據(jù)四句話的信息,系統(tǒng)會(huì)通過(guò)分析上述文本了解禮物所在的位置;而如果把第四句話的 Hannah 去掉,改為「Someone goes to the kitchen」,那么系統(tǒng)遇到同樣的問(wèn)題,它會(huì)向人類再次詢問(wèn),以獲得足夠的信息來(lái)回答此問(wèn)題。

最后 Campbell 指出,AI 將會(huì)在可見(jiàn)的未來(lái)中扮演重要的角色,而 dialog 可能會(huì)是解決這種系統(tǒng)中溝通機(jī)制的最優(yōu)手段,這方面的研究也會(huì)面對(duì)一定的挑戰(zhàn)性。

既然是一個(gè)涉及人類交互的話題,IBM 又是如何看待人工智能的倫理道德問(wèn)題呢?IBM Watson 研究中心的 Francesca Rossi 向我們分享了她的觀點(diǎn)。最近不斷增加的 AI 應(yīng)用,主要得益于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提供的增強(qiáng)感知能力,并在解決一些全球問(wèn)題上表現(xiàn)出了巨大潛力。比如說(shuō),AI 可以幫助治愈疾病、解決全球性的問(wèn)題,管理全球經(jīng)濟(jì),并給許多部門帶來(lái)革命性的改變,如教育、零售、金融和制造業(yè)。而 Rossi 提出的一個(gè)核心觀點(diǎn)是機(jī)器在學(xué)習(xí)的過(guò)程中會(huì)涉及到倫理道德問(wèn)題,因?yàn)槿祟愒跊Q策的過(guò)程中可能存在偏差,因此機(jī)器在倫理道德上更具有優(yōu)勢(shì),但在這個(gè)過(guò)程中存在三個(gè)問(wèn)題。

首先是人類難以量化道德準(zhǔn)則,其次是類似道德這樣的常識(shí)實(shí)際上很難用機(jī)器能理解的語(yǔ)言說(shuō)明;最后一點(diǎn)在于如何在系統(tǒng)和人之間建立信任機(jī)制。以自動(dòng)駕駛為例,機(jī)器如何在“保障行人安全”和“保證速度”之間保持平衡?

而除了在對(duì)話領(lǐng)域, human-aware 又能產(chǎn)生怎樣的社會(huì)效益呢?南加州大學(xué)的 Milind Tambe 對(duì)此作了更為具體的分享。洛杉磯有著 4 萬(wàn)流浪人士與 6000 多名無(wú)家可歸的青少年,因此造成了很大的艾滋病傳播隱患。為了對(duì)此作出評(píng)估并制定決策,Milind Tambe 和他的研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了一項(xiàng)長(zhǎng)期的研究。這項(xiàng)使用了社交網(wǎng)絡(luò)聚類分析,對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行剖析,識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)中特定的不同群體,并識(shí)別出當(dāng)中最具有影響力的人(peer leader),通過(guò)他來(lái)對(duì)整個(gè)群體施加影響力,從而對(duì)他們進(jìn)行定向的艾滋病防治宣傳,甚至引導(dǎo)他們采取治療手段。Tambe 向雷鋒網(wǎng)表示,由于社交網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜程度可能會(huì)導(dǎo)致 np hard 問(wèn)題,因此團(tuán)隊(duì)引入了人工智能進(jìn)行分析。而在此研究過(guò)程中,團(tuán)隊(duì)面臨的主要挑戰(zhàn)來(lái)自于社交網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)與結(jié)構(gòu)的不確定性。

雷鋒網(wǎng)此前也對(duì) IBM Watson 的認(rèn)知計(jì)算進(jìn)行過(guò)不少報(bào)道,它也已經(jīng)在很多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了「感知人類」的能力。實(shí)際上,「 human-aware 」的本質(zhì)在于利用機(jī)器學(xué)習(xí)手段,讓機(jī)器更好地理解人類并幫助人類,這也是人類最希望人工智能實(shí)現(xiàn)的。在明天的 AI in Practice 環(huán)節(jié)中,除了 IBM 外,包括 Google、Amazon、Facebook 在內(nèi)的公司都將在 AAAI 2017 上發(fā)表對(duì)人工智能的主題演講,雷鋒網(wǎng)會(huì)進(jìn)行持續(xù)關(guān)注與報(bào)道,敬請(qǐng)期待。

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