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AI是如何忘記一張臉的

Hf1h_BigDataDig ? 來源:yxw ? 2019-06-23 10:26 ? 次閱讀
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我們都會(huì)遺忘,但是遺忘的過程是什么樣子的?從一閉眼就能浮現(xiàn)的那張清晰的臉龐到那一團(tuán)模糊不清的影子,是眉毛先消失還是眼睛先不見?

最近,一位藝術(shù)家想用AI展現(xiàn)這個(gè)過程。

她創(chuàng)建了一張算法生成的臉,然后通過逐漸關(guān)閉個(gè)別神經(jīng)元,讓AI慢慢忘記這張臉,并把這個(gè)過程可視化為了一段視頻。

一層一層撥開AI的心

忘記的過程可能是丑陋的

網(wǎng)絡(luò)相互連接的神經(jīng)元決定了這張臉的特征:眼睛,膚色,形狀,頭發(fā),類似于人類大腦使用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)建面部的心理圖像。

而項(xiàng)目的創(chuàng)作者試圖教會(huì)AI忘記。通過逐漸關(guān)閉個(gè)別神經(jīng)元,然后重復(fù)這個(gè)過程,直到AI完全“忘記”這張臉。

通過AI看人類腦海中的橡皮擦

創(chuàng)作者介紹這個(gè)項(xiàng)目的靈感是源于對人類感知的思考,人類所看到的一切其實(shí)都是大腦對周圍世界的再解釋。一個(gè)人無法直接進(jìn)入外部現(xiàn)實(shí),只能通過在大腦再構(gòu)建一個(gè)圖像的方式接觸世界。

克勞德·莫奈的畫作在他的晚年風(fēng)格發(fā)生了變化,他晚期的畫筆觸逐漸變得模糊,而且色調(diào)會(huì)偏向混亂的綠色和黃色。人類的眼睛和大腦以及連接它們的網(wǎng)絡(luò)隨時(shí)間會(huì)經(jīng)歷變化或者說是惡化,而通常我們?nèi)祟惒粫?huì)注意到這一變化。

雖然說大腦里有一個(gè)全新的被建構(gòu)的世界,但是它不是空中樓閣,憑空捏造的。在某些方面,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與視覺系統(tǒng)非常相似,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是非常神秘的東西,他們作出的一些決定可能連創(chuàng)造它們的專家都無法解釋。

這個(gè)項(xiàng)目可以幫助模擬世界在人們心中發(fā)生變化的過程,通過倒推神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作步驟,通過系統(tǒng)地刪除神經(jīng)元,看看哪些圖片對AI的世界是重要的,也許可以成為揭開人工智能的面紗,打開黑匣子的一個(gè)辦法。

關(guān)于記憶

遺忘是一種能力

一個(gè)比較流行的比喻解釋了為什么人們會(huì)忘記:人們的大腦的容量會(huì)飽和,因此,我們需要忘記一些東西給大腦騰出更多的存儲(chǔ)空間。

遺忘不僅僅是一次失敗的記憶,這是一個(gè)積極的過程,可以幫助大腦獲取新信息并更有效地做出決策,遺忘是人的能力。

記憶幫助我們了解這個(gè)世界,而不僅僅是記住它。用這種方法,我們似乎保留了有用的、有價(jià)值的和相關(guān)的記憶,同時(shí)忘記了低價(jià)值的信息。對于人類而言,遺忘可以通過減少過時(shí)信息對我們決策的影響來增強(qiáng)靈活性。還可以防止過度擬合特定的過去事件,促進(jìn)概括(神經(jīng)元)有效值。為了地適應(yīng)生活,人類需要能夠戰(zhàn)略性地忘記。

忘記可能是AI進(jìn)步的關(guān)鍵

盡管忘記有時(shí)候會(huì)使我們感到沮喪,但人類忘記的能力正是我們優(yōu)于人工智能的地方。計(jì)算機(jī)記憶即電腦內(nèi)存,通常是指存儲(chǔ)信息和找回信息的容量,以及存儲(chǔ)這些信息的計(jì)算機(jī)物理組件。當(dāng)計(jì)算機(jī)的某些內(nèi)存不再被任務(wù)需要時(shí),計(jì)算機(jī)將“忘記”這些數(shù)據(jù),釋放空間供其他任務(wù)源。

AI存儲(chǔ)記憶的一種方法是象征性的記憶表征,其中,知識(shí)是由邏輯事實(shí)來表示的(如“鳥會(huì)飛”,“Tweety是鳥”,因此“Tweety可以飛”)。這些高度結(jié)構(gòu)化的人造表示雖然可以很容易地刪除,就像在電腦上刪除一個(gè)文件。但是機(jī)器學(xué)習(xí)算法不知道需要什么時(shí)候保留舊信息,什么時(shí)候拋棄過時(shí)的信息。不僅如此,它還會(huì)面臨著與“遺忘”有關(guān)的幾個(gè)問題。

一個(gè)是“過學(xué)習(xí)”的問題。“過學(xué)習(xí)”指的是當(dāng)一個(gè)學(xué)習(xí)機(jī)器存儲(chǔ)了源于以往經(jīng)驗(yàn)的過于詳細(xì)的信息時(shí),阻礙了其概括和預(yù)測未來事件的能力。另外有時(shí)人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元在學(xué)習(xí)過程的早期采用不良的激活模式,會(huì)損害AI的未來學(xué)習(xí)能力。

還有一個(gè)問題是“災(zāi)難性遺忘”。 比如如果教一個(gè)說英語的孩子學(xué)習(xí)西班牙語,孩子會(huì)很容易把學(xué)習(xí)英語的方法應(yīng)用到西班牙語的學(xué)習(xí)中,比如名詞,動(dòng)詞時(shí)態(tài),句子構(gòu)建,同時(shí)忘記那些不相關(guān),比如口音,喃喃自語,語調(diào)。人類可以同時(shí)進(jìn)行遺忘和學(xué)習(xí)。

相反,如果訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)英語,則參數(shù)需要適用于英語。如果還想同時(shí)教它西班牙語,對西班牙語的新改編將覆蓋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以前為英語獲得的知識(shí),有效地刪除所有內(nèi)容并重新開始。這被稱為“災(zāi)難遺忘”,也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)局限。

倫理方面的考量也是一個(gè)問題。人類死后他們的數(shù)據(jù)要怎么處理?一旦那個(gè)人死了,是否能夠用這些數(shù)據(jù)再訓(xùn)練AI然后復(fù)制出另一個(gè)他?缺乏適用的法律、規(guī)則,沒有設(shè)定好的邊界,我們留下了一個(gè)沒有人控制的分散系統(tǒng)。算法不能選擇忘記什么,而負(fù)責(zé)它們的人可能沒有權(quán)利或解決問題的能力。

廉價(jià)的信息存儲(chǔ)代價(jià)和AI無窮的容量相結(jié)合,打造出了一個(gè)看似非常有吸引力的工具,但背后的問題是大量數(shù)據(jù)持續(xù)的收集,而沒有簡單的方法來“忘記”數(shù)據(jù)。

教會(huì)AI遺忘

要?jiǎng)?chuàng)造更好的人工智能,首先要了解我們的大腦在關(guān)于什么是值得記住的,什么是要遺忘的方面是如何做決定的。

然后應(yīng)用到AI,就像人一樣,人工智能應(yīng)該記住重要和有用的信息,同時(shí)忘記低價(jià)值,無關(guān)緊要的知識(shí)。然而,確定什么是相關(guān)和有價(jià)值的信息,除了手頭的任務(wù)之外,還加入包括如倫理,法律和隱私問題等因素。

學(xué)會(huì)遺忘是人工智能面臨的重大挑戰(zhàn)之一。雖然它仍然是一個(gè)新的領(lǐng)域,但科學(xué)家最近已經(jīng)探索了一些關(guān)于如何克服這一局限的常識(shí)性理論,比如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM,它使用特定的學(xué)習(xí)機(jī)制來決定要記住哪些信息,要更新哪些信息,以及在任何時(shí)候注意。

還有谷歌DeepMind的研究人員提出的EWC算法,該算法模仿突觸合并的神經(jīng)運(yùn)作過程。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,使用多個(gè)連接(如神經(jīng)元)來執(zhí)行任務(wù)。EWC將某些連接編碼為關(guān)鍵,從而保護(hù)它們不被覆蓋/遺忘。

藍(lán)線=標(biāo)準(zhǔn)深度學(xué)習(xí),紅色和棕色線=在EWC的幫助下進(jìn)行改進(jìn)

但是未來真正的轉(zhuǎn)變還需要領(lǐng)導(dǎo)人工智能開發(fā),技術(shù)專家,倫理學(xué)家,研究人員,學(xué)者,社會(huì)學(xué)家,政策制定者和政府的私人實(shí)體的共同合作。

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原文標(biāo)題:AI是如何忘記一張臉的

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