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微博热点 · 2019-08-14

作者 | Flood Sung

转载自知乎

导读:在读完Uber AI Lab宣布的一篇关于AGI的论文之后,本文作者恍然觉得有一种点破天机的感觉。他点评道,尽管这篇论文是泛泛之谈,却提醒了一些真实完成AGI的办法论——AI-GA(AI-generating algorithms),这或许是通往AGI的一条路途。

1 前语

最近,Uber AI Lab的Jeff Clune发了一篇很特别的paper:

AI-GAs: AI-generating algorithms, an alternate paradigm for producing 干王general artificial intelligence(https://arxiv.org/abs/1905.10985)

读罢深感和我对AGI的考虑不约而同,特和咱们广州地铁时刻,广州地铁站,锄禾日当午-手机代理商-意大利小米、华为等手机厂商信息共享一下这儿面的思维。

先说定论:AI-GA这篇文章尽管是泛泛而谈,可是我以为是一篇具有历史性含义的文章,由于这儿面提醒的便是真实完成AGI的办法论。

咱们来看一下paper里边的这一段话:

什么感觉?

道广州地铁时刻,广州地铁站,锄禾日当午-手机代理商-意大利小米、华为等手机厂商信息破天机的感觉!

在Jeff Clune眼里very intelligent people会是什么人呢?只能是最尖端的学术大牛了,比方paper acknowledgements里边的Peter Dayan (德国马普所)Zoubin Ghahramani (剑桥大学)还有一堆openai和ub李咏志er ai lab的人。

为什么Jeff Clune会说“It was not an easy decision for me to make." ?

由于曾经AGI底子便是黄衍仁一个概念,是触碰不到的当地。详细的完成途径是什么?没人说清楚。

DeepMind和OpenAI推重的DRL深度强化学习便是AGI吗?不是。为什么呢?由于AGI应该内部就包含了DRL,而不是DRL发明AGI。后边的详细剖析咱们会说DRL的作用,确实是AGI必不可少的组件。

现在,Jeff Clune以个人名义写了AI-GA,能够说把AGI的完成途径说清楚了。

咱们知道,AGI这一个方针在Alan Turing提出图灵测验的时分能够说就有了,乃至Alan Turing在他1950年的人工智能开篇论文Computing Machinery and Intelligence中说了:

这实际上现已道明晰AGI的完成途径了。牛逼的图灵,才提出人工智能就现已睿智的看到了完成的方向。咱们后人不过是把图灵的思维详细化罢了,而Jeff Clune提出的AI-GA正是一条详细化的完成路途。

那么,就让咱们一起来点破天机吧!(以下内容包含许多个人考虑)

2 什么是通用人工智能AGI(Artificial General Intelligence)?

AGI称为通用人工智能,或许叫强人工智能,简略的说便是发明和人类相同聪明乃至比人还聪明的核算机程序。现在现已完成的许多程序(神经网络也是一段程序)比方AlphaGo,AlphaStar 都仅仅在某一个特定范畴逾越人类,还谈不上AGI。可是AlphaGo比较曾经的深蓝,彻底经过自学习的办法完成,现已是革命性的打破。

3 什么是AI-GA?

AI-GA 是AI-generating algorithms的简称,也便是要AIviewurl自己学习生成算法,自己学习发生AGI。

AI-GA 中心包含了三个部分:

  • meta-learning architectures (Meta Learning 神经网络结构,即AutoML)

  • meta-learning the learning algorithms themselves (即现在常说的Meta Learning)

  • generating effective learning environments (生成有用的学习环境)

meta-learning architectures (Meta Learning 神经网络结构,即AutoML)

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meta-learning the learning algorithms themselves (即现在常说的Meta Learning)

generating effective learning environments (生成赤道银行是什么意思有用的学习环境)

为了让更多的读者了解这三个部分,咱们先解说杨艺林一下Meta Learning。

4 什么是Meta ?

有一个简略的公式来阐明Meta这个词的含义:

Meta-X = X about X

X能够代指任何事物。

比方:

1) Meta-Book: Book about Book 一本书里边的主角在写一本书

2)Meta-Movie: Movie about Movie 一部电影里边的主角在拍一部电影

或许更有名的比方是:

你在桥上看景色,

看景色的人在楼上看你。

------《断章》卞之琳

你在桥上看景色,

看景色的人在楼上看你兴麦集商城。

凤山村的孩子

------《断章》卞之琳

那么楼上看你的人能够称为Meta-Person:Person about Person 看风ipfk景的人的眼里有一个你在看景色。

还有一个很帅的比方便是无限镜了:

https://www.bilibili.com/video/av11156770/

这是一个Meta-Meta-...-Meta-Mirror。镜子里边还有镜子,无止境。

5 什么是Meta Learning?

套用上面的公式,Meta Learning便是learning about learning,也称为Learning to Learn。望文生义,Meta Learning是学习怎样学习。

学习这个概念相对上面的书,镜子这种详细的概念显得比较笼统,欠好了解。什么是学习呢?什么又是学习怎样学习呢?

举个栗子:

什么是学习?

比方学习语文,数学,物理,化学,咱们学的是具爱蜜体的1+1=2,E=mc2

什么是学习怎样学习?

比方不管是学数学物理仍是化学生物,咱们都要先学习了解一些概念,然后经过操练和更多的考虑来把握和拓宽这些概念。能够触类旁通触类旁通。这些都是学习的技巧。咱们说一个人学习成绩很好是不仅仅是说他学习好,而是学习才能很强,知道怎样学习。

这儿咱们能够看到,meta learning的常识是更通用更笼统的,乃至是无法具化的东西。比方怎样学会触类旁通?怎样学会理性剖析?这些才能不局限于任何一个科目或常识。

而只要让AI能够meta learning,能够l广州地铁时刻,广州地铁站,锄禾日当午-手机代理商-意大利小米、华为等手机厂商信息earning to learn,才有或许完成AGI!

6 了解AI-GA榜首步:咱们的国际,达尔文生物进化便是最好的AGI算法

由于咱们人类便是清楚明晰的AGI,所以假设假定咱们这个国际是高维生物发明出来的虚拟国际,那么他们成功了。

那么,咱们是怎样被发明出来的呢?

才智是怎样被发明出来的呢?

这么一个哲学性的问题或许放到春秋年代,放到古希腊也是一个常被评论的问题。可是现在,咱们能够有一个更科学性的解说(脑洞):

咱们的国际自带一系列的初始化参数简称国际常数,然后通章一城微博过大爆破诞生各种星球进行演化。拓宽一下,实际上有许多个不同国际常数的国际在一起进行大爆破之后的演化。

在演化进程傍边,由于有简直无限的样本(星球),也便是对整个”文明“空间进行了无尽的探究,其间发生了地球这一个幸运儿,诞生了生命。而在生命的演化进程中,生命体的DNA自带了生计的天性(不以生计为天性的生物都被筛选光了),由于留下了咱们这样的才智体,不断的提高文明水平,乃至现在在考虑发明智能来逾越自己。

这便是natural evolution,而这是诞生AGI最天然的办法。总会有那么一个像地球这样的星球呈现,能够发生智能,演化出高档文明兄妹一家亲。

实际上提到这,咱们会越来越信任咱们这个国际便是虚拟国际,就和Elon Musk信任的相同。咱们不过是虚拟国际下演化进程中的尘土罢了。

国际常数不便是对程流苏应咱们练习神经网络所用的超参吗?

或许另一个国际光速不是300000m/s,而是3000000m/s。

发明咱们的高维生物具有一种简直无限核算的才能来模仿整个国际演化的进程。

而反过来,假定咱们有一天也具有了这种无限核算能我和林妹妹力,咱们或许也能够发明咱们的国际,去演化里边的文明。

从这个视点看,咱们是creature,发明咱们的是meta-creature,而咱们有一天也能够变成meta-creature。现在咱们发明的虚拟国际能够说是一个简化版。以现在VR技能的开展,10年我信任咱们将能够完成在VR中看到的和实际别无二致的作用,虚拟将不再是虚拟。

有人会有疑问:咱们能具有无限核算才能吗?

这个彻底取决于这个国际的设定,假设这个国际有一个核算才能上限,那么咱们就至多到那个上限。但我信任这个核算广州地铁时刻,广州地铁站,锄禾日当午-手机代理商-意大利小米、华为等手机厂商信息才能上限会简直是无限的。

作为参阅,让咱们考虑一下能量energy。

幻想咱们回到100年前,回到爱因斯坦发现相对论的1905年之前。

其时的人们能幻想能量的极限在哪里?或许是水力,或许是煤炭。

然后,咱们再想一下爱因斯坦发现E=mc2是一件多么张狂的工作!

意味着一点点的质量都具有难以估计的能量。而这便是核能,便是原子弹发生的源头。

假设未来人类能够经过强彼此作用力来获取能量,那么这个能量简直是无限的了。

所以,当咱们能够获取无限的核算才能的时分,咱们也就能够变成meta-creature。(我觉得这是一个比God天主高档的多的词汇)

7 了解AI-GA:Meta Learning是要害

现在咱们能够来了解AI-GA了。

AI-GA 的三个部分:

  • meta-learning architectures (Meta Learning 神经网络结构,即AutoML)

  • meta-learning the learning algorithms themselve单男s (即现在常说的Meta Learning)

  • generating effective learning environments (生成有用的学习环境)

meta-learning architectures (Meta Lea夜夜纠缠rning 神经网络结构,即AutoML)

meta-learning the learning algorithms themselves (即现在常说的Meta Learning)

generating effective learning environments (生成有用的学习环境)

首要AI-GA是彻底根据神经网络的,其次AI-GA的中心思维在于meta learning的inner loop内循环是彻底自学习的,没有任何的inductive bias或许说先验常识。

咱们就幻想一下咱们结构了一个婴儿大脑的神经网络,然后经过日子和学习渐渐生长为老练的大脑。咱们现在要meta learning这个婴儿大脑。而这个所谓的”婴儿大脑“就需求包含Jeff Clune提到两个部分:

所以咱们需求能够meta learning这两部分。

榜首部分其实便是现在最火的AutoML (NAS)神经网络结构查找,用神经网络主动的寻觅一个最优的网络结构。所以称为meta learning architectures更适宜。

第二部分便是现在相同最火的meta learning,学习算法自身。

可是现在不管是榜首部分还有第二部分仍是too young,为什么这么说?

现在的AutoML查找的网络结构仍然仅仅前向传达的衔接办法,而人类的大脑恐怕不是这样。AutoML能够主动构建带memory的神经网络呢?AutoML能结构出比LSTM更好的网络结构吗?AutoML能结构出带feedback的网络结构吗?

现在的meta r广州地铁时刻,广州地铁站,锄禾日当午-手机代理商-意大利小米、华为等手机厂商信息einforcement learning,并不能处理超长的sequence,MAML做n次梯度将没有含义。运用evolution的做法正如前面剖析国际发现的问题,需求巨量的算力,现在还远远达不到。

然后Jeff Clune还提出了第三部分,咱们需求为练习这个meta learning agent构建适宜的练习环境。咱们还无法发明国际,咱们还不具有无限的算力。要发明AGI,咱们需求针对性的创立合适的练习环境。这是一个大问题,也确实是比较少人触及的研讨问题。Jeff Clune他们却是研讨了一下,提出了POET,还挺有意思的:

POET: Endlessly Generating Increasingly Complex and Diverse Learning Environments and their Solutions through the Paired Open-Ended Trailblazer(https://eng.uber.com/poet-open-ended-deep-learning/)

可是要发明AGI,这样的环境显然是远远不够的。Jeff Clune呼吁更多的研讨者研讨一下这一部分。

提到这儿AI-GA现已了解完成了。AI-GA需求两个loop:一个outer loop和inner loop。咱们能够把outer loop对比为多重国际及许多的星球,而inner loop便是星球上生物的演化。咱们需求构建化两个loop,然后完成AGI!Jeff Clune说的前两部分都是inner loop,而第三部分是outer loop。咱们能够运用任何办法包含evolution或drl的办法来练习inner loop。

8 了解AI-GA:含义是什么?

必定有许多读者看到这会说,这不等于没说吗?现在底子仍是做不出AGI嘛,哪来的”国际级“算力?

是的,不得不供认,AGI要完成还需求很长的一段路。

可是,咱们要看到,咱们比图灵说的详细化太多了。

咱们有了详细的完成办法,Jeff Clune说的每一部分都是现在实实在在的,现在学术界最火爆的研讨问题。

人工智能的开展进程中走了许多的弯路(当然咱们能够以为这是一种探究exploration),而现在,咱们确认了方向,而且这个方向是正确的或许性极高,咱们在这个方向下还有许多值得研讨,就如我在前面指出来的automl和metarl的问题。假设你计划发明AGI,那么你就应该朝这些方向去尽力。

9 结语

AI-GA大约就像E=mc2相同,尽管远远达不到E=mc2的国际真理级,但AI-GA指明晰开展AGI的方向,而完成AGI的含义在我看来比E=mc2的大得多,由于有了AGI,咱们就能够使用AGI来发现更多的国际理论。这儿笑傲江湖之林家大少不得不考虑一下道德问题,安全问题,AGI完成了李教授抗寒蚊子被判刑人类会不会消灭的问题。这和E=mc2是相同的,E=mc2使人类进入了核年代,核能既能够发明动力,也能够是满足消灭人类的核弹。可是核弹被发明出来,人类还没消灭,这靠着咱们人类每一个人的生物天性------活着!而这就够了,在活着这件事上一切人类不分种族都相同。信任AGI的呈现将使人类进入国际文明的华章!

原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/74813776

(*本文为 AI科技大本营转载文章,转载请联络作者)

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