在全球所有 AI 模型中，OpenAI 的 GPT-3 最能引發(fā)公眾的遐想。

雖然它可以僅憑很少的文本來輸出詩歌、短篇小說和歌曲，并且成功地讓人們相信這是人類的創(chuàng)作。但是，它在同人類對話時還是顯得非常“幼稚”?？杀M管如此，技術人員依然認為，創(chuàng)造了 GPT-3 的技術可能是通往更高級 AI 的必經(jīng)之路。

GPT-3 使用大量文本數(shù)據(jù)進行了訓練，那么，假如同時使用文本和圖像數(shù)據(jù)進行訓練，會發(fā)生什么呢？

艾倫人工智能研究所（AI2）在這個問題上取得了進展，技術人員開發(fā)了一種新的視覺語言模型，可以根據(jù)給定的文本生成對應圖像。

不同于 GAN 所生成的超現(xiàn)實主義作品，AI2 生成的這些圖像看起來非常怪異，但它的確可能是一個實現(xiàn)通用人工智能的新路徑。

AI“做題家”

GPT-3 在分類上屬于 “Transformer” 模型，隨著 Google BERT 的成功，該模型開始流行。而在 BERT 之前，語言模型可用性不佳。

它們雖然具備一定的預測能力，但并不足以生成符合語法和常識的長句子。BERT 通過引入一種稱為 “masking（遮罩）” 的新技術，使模型這方面的能力得到了大幅加強。

模型會被要求完成類似下面的填空題：

這位女士去___鍛煉。

他們買了一個___面包做三明治。

這個想法初衷是，如果強迫模型進行數(shù)百萬次的這類練習，它是否可能學會如何將單詞組合成句子以及如何將句子組合成段落。測試結果表明，模型確實獲得了更好地生成和解釋文本的能力（Google 正在使用 BERT 幫助在其搜索引擎中提供更多相關的搜索結果）。

在證明遮罩行之有效之后，技術人員試圖通過將文本中的單詞隱藏，將其應用于視覺語言模型，例如：

一只站立在樹木旁的___。(來源：MIT TR)

通過數(shù)百萬次的訓練，它不僅可以發(fā)現(xiàn)單詞之間的組合模式，還可以發(fā)現(xiàn)單詞與圖像中元素之間的關聯(lián)。

這樣的結果就是模型擁有了將文字描述與視覺圖像相關聯(lián)的能力，就像人類的嬰兒可以在他們所學的單詞同所見事物之間建立聯(lián)系一樣。

舉個例子，當模型讀取到下面的圖片，便可以給出一個較為貼切標題，如 “打曲棍球的女人”?；蛘咚鼈兛梢曰卮鹬T如“球是什么顏色？” 之類的問題，因為模型可以將單詞 “球” 與圖像中的圓形物體關聯(lián)。

圖 | 女子曲棍球比賽 (來源：MIT TR)

一圖勝千言

技術人員想知道這些模型是否真的像嬰兒一樣 “學會” 了認識這個世界。

孩子不僅可以在看到圖像時聯(lián)想到單詞，還可以在看到單詞時在頭腦中浮現(xiàn)出對應的圖像，哪怕這個圖像是真實和想象的混合體。

技術人員嘗試讓模型做同樣的事情：根據(jù)文本生成圖像。然后模型吐出了無意義的像素圖案。

得到這樣的結果是有原因的，將文本轉換為圖像的任務相比其他要困難得多。AI2 的計算機視覺團隊負責人 Ani Kembhavi 說，文本并未指定圖像中包含的所有內容。因此，模型需要 “聯(lián)想” 許多現(xiàn)實世界的常識來填充細節(jié)。

例如，假設 AI 被要求繪制“在道路上行走的長頸鹿”，它需要推斷出這條道路更可能是灰色而不是粉色，并且更可能毗鄰草地而不是海洋——盡管這些信息都不明確。

因此 Kembhavi 和他的同事 Jaemin Cho、Jiasen Lu 和 Hannaneh Hajishirzi 決定看看他們是否可以通過調整遮罩的方式，來教授 AI 所有這些隱式視覺知識。他們訓練模型不是為了從對應圖片中預測被遮蓋的單詞，而是為了讓它能從文本中 “腦補” 圖片中的缺失部分。

雖然模型最終生成的圖像并不完全真實，但這不是重點。重要的是這預示著模型已經(jīng)包含了正確的高級視覺概念，即 AI 一定程度上具備了兒童的根據(jù)文本畫圖的能力。

圖 | AI2 模型根據(jù)文本生成的圖像示例 (來源：MIT TR)

視覺語言模型獲得此類圖像生成的能力代表了 AI 研究的重要一步，這表明該模型實際上具有一定程度的抽象能力，而這是理解世界的基本技能。

未來，這項技術很可能對機器人領域產(chǎn)生極大影響。機器人可以使用語言進行交流，當它們對視覺信息的理解越好，就越能夠執(zhí)行復雜的任務。

Hajishirzi 說，從短期來看，這種可視化還可以幫助技術人員更好地理解 AI 模型的學習過程。之后，AI2 團隊計劃展開更多實驗，以提高圖像生成的質量，并拓寬模型的視覺和語言。

文章出處：【微信公眾號：DeepTech深科技】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。

責任編輯：haq