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AI研究方向歷史性轉(zhuǎn)變 從機器學(xué)習人類行為到人類研究機器行為
2019年05月15日 13:43:41來源：AI報道（WeChat公眾號）點擊量：53558
導(dǎo)讀日前，由MIT媒體實驗室*，哈佛、耶魯、馬普所等院所和微軟、谷歌、臉書等公司的多位研究者參與的課題組在 Nature 發(fā)表了一篇以 “Machine behaviour” 為題的綜述文章，宣告 “機器行為學(xué)” 這門跨越多個研究領(lǐng)域的新興學(xué)科正式誕生。
　　【安防展覽網(wǎng) 科技動態(tài)】日前，由MIT媒體實驗室*，哈佛、耶魯、馬普所等院所和微軟、谷歌、臉書等公司的多位研究者參與的課題組在 Nature 發(fā)表了一篇以 “Machine behaviour” 為題的綜述文章，宣告 “機器行為學(xué)” 這門跨越多個研究領(lǐng)域的新興學(xué)科正式誕生。
 
　　機器算法的“不可控性”
 
　　在AI、機器人等剛開始興起的時候，由于信息和人們認知的不對稱，社會上存在著“機器人會產(chǎn)生自我意識”的恐懼。人們擔心，當機器人有了自我意識之后會反過來控制人類，危害人類的安全。
 
　　隨著近些年來機器算法的成熟、產(chǎn)品的普及和人們認知度的提高，人們對此的恐懼有所減少。但也有越來越多的科學(xué)家們開始發(fā)現(xiàn)機器算法確實存在一些“不可控性”的因素，并積極尋找解決方式，如李飛飛宣布成立斯坦福“以人為本 AI 研究院”、英國制定機器人行為標準、MIT*的“機器行為學(xué)”新學(xué)科等。
 
　　其中，環(huán)境的變化和人類的決策正不斷影響著機器的行為。據(jù)了解，機器有產(chǎn)生行為的內(nèi)在機制，這些行為在和環(huán)境的互動中獲得信息，得到發(fā)展，并產(chǎn)生相應(yīng)的功能，導(dǎo)致特定的機器在它們所對應(yīng)的環(huán)境中發(fā)生了不同的變化。如看護老人的智能產(chǎn)品，其智能系統(tǒng)通過實時檢測和分析老人的行動，判斷老人是否正常吃飯、服藥、是否保持低的運動量、是否有異常行動出現(xiàn)(例如摔倒), 從而及時給予提醒，確保老人的生活質(zhì)量不會由于獨自居住而有所降低；醫(yī)院的智能康復(fù)訓(xùn)練，其智能機器人通過對動作行為的規(guī)范程度做出識別，評估恢復(fù)程度以提供更好的康復(fù)指導(dǎo)等。
 
　　雖然機器和動物有著屬性上的本質(zhì)區(qū)別，但專家們認為，智慧機器行為研究可以從動物行為的研究上得到幫助，通過一個行為的功能、原理、發(fā)展與進化史四個維度進行研究，這就是機器行為學(xué)成立的依據(jù)。
 
　　“Machine behaviour”文章提及，根據(jù)人工智能系統(tǒng)互相融合、影響，機器行為學(xué)的研究范圍包括：單個機器行為，強調(diào)對算法本身的研究；集體機器行為，強調(diào)對機器之間相互作用的研究；混合人-機器行為，強調(diào)對機器和人之間相互作用的研究。機器行為和人類行為既可以相互塑造，也可以協(xié)同互動。
 
　　由機器學(xué)習人類行為到人類研究機器行為
 
　　自人工智能研究興起以來，業(yè)內(nèi)的研究主要是讓機器通過大數(shù)據(jù)計算、深度學(xué)習等途徑了解人類的社會生活，輔助人類工作或生活。
 
　　隨著人工智能的發(fā)展，依靠算法而形成的AI、大數(shù)據(jù)、機器人等逐漸融入到我們的生活當中，成為人類社會中越來越重要的角色。但由于智能運算的復(fù)雜性和廣泛性，智能算法出現(xiàn)了越來越多的“輸出差異”問題，其出現(xiàn)的安全隱患如智能駕駛判斷錯誤導(dǎo)致事故的發(fā)生、服務(wù)機器人說出不適宜的話語等，光依靠數(shù)據(jù)分析手段是很難了解到它們的行為。這使得人們必須去探索這其中的原因。
 
　　機器行為學(xué)(Machine behaviour)，主要是研究智能機器所表現(xiàn)出的行為。“機器行為學(xué)”這一概念的出現(xiàn)，也象征著人類研究方向的一大轉(zhuǎn)折——從讓機器研究人類行為，到人類研究機器行為。
 
　　據(jù)了解，目前單個人工智能體的復(fù)雜性已經(jīng)很高，并且在持續(xù)增長，雖然構(gòu)架它們的代碼和訓(xùn)練模型用的訓(xùn)練可以簡潔，但是訓(xùn)練后的模型就完全不會有這么簡單了，這經(jīng)常導(dǎo)致 “黑箱(black boxes)” 的產(chǎn)生。人工智能體接受輸入后輸出，但即便在“可解釋性”的一些應(yīng)用場景已經(jīng)有了進展的現(xiàn)狀下，人工智能體實際產(chǎn)生這些輸出過程，也是架構(gòu)它們的科學(xué)家自己難解釋的。
 
　　此外，現(xiàn)在社會中使用頻率高的源代碼、模型、數(shù)據(jù)集實際上是有版權(quán)的，這就導(dǎo)致在很多場景下，人們只能觀察到系統(tǒng)的輸入和輸出，無法觀測到機器在輸入過程中發(fā)生了什么樣的變化，加大了人們理解“機器行為”的難度。
 
　　人類可以創(chuàng)造智能機器，智能機器也可以改變?nèi)祟惖男袨?，但從輸入到輸出的差異和機器學(xué)習的不透明性來看，這其中的影響是積極還是負面我們暫不可知。唯有通過系統(tǒng)的研究，通過了解“機器行為”來幫助人們理解社會中無處不在的算法系統(tǒng)是如何工作，監(jiān)管其可能造成的后續(xù)后果，進而進行取舍式的科技創(chuàng)新，使之讓我們的社會生活更加安全且。
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