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从NIPS 2017瞧AI未来:黄仁勋等提出新方向:机器人不尬聊、AI可学习并预测人类行为

www.MyException.Cn  网友分享于:2013-12-18  浏览:0次
从NIPS 2017看AI未来:黄仁勋等提出新方向:机器人不尬聊、AI可学习并预测人类行为

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AI的下一步在哪里?可能没有比这周在美国加州长滩举办的NIPS 2017上大会和专题论坛能给到更好的答案了。

蒙特利尔大学团队在展台上展示的MILABOT机器人聊天非常有趣。这台机器人的特点是:可以和用户随意对话,话题可以从猫的俏皮话到你和你妈妈关系的问题探索。

“许多人和它聊个人生活的话题能聊上20-30分钟,"MILABOT的开发者之一Iulian Vlad Serban在演示时介绍说。

当被问到AI的未来时,MILABOT回答说,你可以从这次大会上7000多学生和研究人员在大会长廊里自由交谈时听到答案,“我还需要再思考一会。”

和这次大会上的每个人一样,全球首屈一指的AI巨头英伟达也在试图回答这个问题。一方面,英伟达通过其AI实验室或NVAIL项目支持像Serban这样研究人员的工作,他们从工程师中提供技术助手来支持的20所顶级高校或机构,并允许学生访问英伟达公司的超级计算机系统DGX AI。

观察和学习

一个答案:深度学习将帮助人类与机器交流更顺畅。

“我认为几年后机器将会自主化,”在参观我们的展台时,英伟达CEO黄仁勋停下来,与伯克利大学的Sergey Levine、 Chelsea Finn和Frederik Ebert谈到他们的工作时说到。“你们处在人工智能和能与物理世界互动的机器的中间。”

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这个来自伯克利AI研究实验室的团队在这次NIPS上带来的Demo,展示了新的深度学习技术如何把这个变成可能。

你可以把一个类似汽车钥匙或一副眼镜放在其中一个Demo机器人的工作台,然后你点击用户界面,来表明你希望哪台机器人移动这个物件,希望它运行的位置。

然后,通过视频可以展示机器人移动这个物件的动作,随后,机器人将用这个预测来规划它的下一步行动。

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多亏了创新的卷积神经网络的设计,这台机器人在上月仅被一些学生训练一天,就产生了令人惊讶的技巧。

在第二个演示中,通过演示一个任务,比如引导一个机械臂把某些东西放到一个容器里。通过这个演示视频,机器人能找到这个容器,并完成相同的项目。

与人类互动

另一个迷倒与会者的Demo是MILABOT,许多研究人员渴望找到难倒这台聊天机器人的方式。

只要不会折磨,像其中的一个研究人员用一个“有歧义的代词”来欺骗它那样,它都能搞定,即使是它要去处理一个很坏的双关语。

当被问到是否喜欢猫时,它回应说“我不养猫,但如果我养了,我将会喜欢它喵呜的叫声。”(当然,猫时流传在AI研究人员的一个笑料)

这台聊天机器人是蒙特利尔学习算法机构研发出来参加Amazon Alexa奖比赛的,它依赖于其他22种模型而不是会话模型。

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对于计算机科学家来说,通过语音或文字与人类闲聊是一个挑战。自从麻省理工的Joseph Weizenbaum创造出的ELIZA,距今已至少有40年了。ELIZA仅能应对人类的肤浅问题。

不像ELIZA,MILABOT是基于其创造者称之为“套装”的模型。包括样板模型,单词包模型,序列到序列神经网络,潜在变量神经网络模型,以及原始ELIZA的变体。

真正的诀窍是使用深度强化学习来选择哪种模型。要做到这一点,MILABOT采用了强化学习的方式:软件代理通过不断放大与人类沟通交流中获取数据包来学习。

它并不完美,但它足以吸引人群。让他们保持不断与整个软件互动的娱乐。

 

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