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[導(dǎo)讀]IBM研究人員開發(fā)了一種架構(gòu)和算法,讓AI代理之間得以交換知識,從而比以前的方法學(xué)得更快。此外,他說,他們還可以學(xué)會調(diào)整現(xiàn)有方法失敗之處。

過去一年來,業(yè)界已經(jīng)完成許多任務(wù),大幅提高了人工智能(AI)的理解力、準(zhǔn)確性和可擴(kuò)展性,預(yù)計在2019年我們將會看到更多致力于為AI消除偏見并使決策更加透明的工作進(jìn)展。

IBM Research副總裁Jeff Welser表示,過去一年來,業(yè)界已經(jīng)在AI方面達(dá)到幾項發(fā)展里程碑了,預(yù)計在2019年將持續(xù)關(guān)注于三大關(guān)鍵領(lǐng)域。他說,對于企業(yè)而言,將以AI驅(qū)動的認(rèn)知解決方案帶入可使其輕松導(dǎo)入的平臺,不只是一項策略性業(yè)務(wù)需求,同時也增加了AI的理解,以及解決偏見和信任等問題。

在推動AI的進(jìn)展方面,Welser表示業(yè)界已在幾個方面取得進(jìn)展,包括理解語音和分析影像。例如,IBM的Project Debater計劃已能將目前的AI語音理解能力擴(kuò)展到回答簡單問題的任務(wù)之外,讓機(jī)器更能理解人們可能何時提出爭論,并使其超越僅限于“搜尋類固醇”(search on steroids)這一類的簡單任務(wù)。例如,提出一個沒有固定答案的問題——政府是否應(yīng)該提高對于遠(yuǎn)距醫(yī)療的投資。

Welser說,如同讓AI更能理解所說的內(nèi)容一樣至關(guān)重要的是,它在更快、更準(zhǔn)確地辨識所看到的內(nèi)容方面也取得了長足進(jìn)展。IBM的作法并非要求提供數(shù)千或甚至數(shù)百萬幅標(biāo)記影像來訓(xùn)練視覺辨識模型,而是證實AI現(xiàn)在甚至可以只用一個例子作為辨識新對象的指導(dǎo)原則,這讓AI得以擴(kuò)展。

 

 

IBM Research的AI導(dǎo)入來自Project Debater計劃為辨論內(nèi)容打造的機(jī)器學(xué)習(xí)聽力理解功能;圖右是專業(yè)人類辯論家Dan Zafrir(來源:IBM Research)

Welser說,讓AI學(xué)習(xí)變得可擴(kuò)展的另一種方式是讓AI代理之間相互學(xué)習(xí)。IBM研究人員開發(fā)了一種架構(gòu)和算法,讓AI代理之間得以交換知識,從而比以前的方法學(xué)得更快。此外,他說,他們還可以學(xué)會調(diào)整現(xiàn)有方法失敗之處。

“如果你面對更復(fù)雜的任務(wù),其實并不必一定要訓(xùn)練一個大型系統(tǒng),”Welser說,“但你可以采用個別系統(tǒng)并將它們結(jié)合起來共同完成任務(wù)。”

降低深度學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜度

在降低深度學(xué)習(xí)模型所需的運(yùn)算資源方面也正取得進(jìn)展。2015年,IBM介紹如何使用16位精度訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,而今,該公司強(qiáng)調(diào) 8位精度也不至于折衷各種主要AI數(shù)據(jù)集類別(包括影像、語音和文本)的模型準(zhǔn)確度。AI的調(diào)整也可以透過新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜尋技術(shù)來實現(xiàn),從而減少設(shè)計網(wǎng)絡(luò)所需的繁重工作。

這些進(jìn)展都建立在AI必須值得信賴的事實基礎(chǔ)上,Welser表示,明年將會有很多工作都關(guān)注在這一點(diǎn)。就像其他技術(shù)一樣,AI可能會受到惡意控制,因此它必須能夠預(yù)測對抗性攻擊。

現(xiàn)在,AI可能很容易受到所謂“對抗示例”(adversarial examples)的影響,黑客可能會在你不知不覺時改變影像,欺騙深度學(xué)習(xí)模型,而將其分類為攻擊者所需的各種類別。IBM Research的解決辦法是采用一種不依賴于特定攻擊(attack-agnostic)的措施,以評估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)健性,并指導(dǎo)系統(tǒng)如何檢測和防御攻擊。

另一個難題是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往是黑盒子——關(guān)于他們?nèi)绾巫龀鰶Q定并非顯而易見的,Welser說。缺乏透明度是對于AI信任的一項障礙。同時,消除偏見也很重要,因為AI越來越依賴于決策,他說,但這相當(dāng)具有挑戰(zhàn)性。

Wesler說:“截至目前為止,我們已經(jīng)看到大多數(shù)人都非常興奮地展開AI系統(tǒng)設(shè)計,使其能夠?qū)崿F(xiàn)某些任務(wù)。然后他們會試著搞清楚所設(shè)計的AI系統(tǒng)是否存有偏見或者是否安全穩(wěn)健,或者他們所做的決定是否有問題。”

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