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图灵学习:机器人“看一看”就能模仿人类的行为

【数据猿导读】 1949年,阿兰·图灵进行了一场测试,探究了一种测试机器是不是具备人工智能的方法。如果电脑能在 5 分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题,且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答,则电脑通过测试

图灵学习:机器人“看一看”就能模仿人类的行为

日前,在图灵测试的启发下,谢菲尔德大学自动控制与系统工程系的 Roderich Gross 博士对不同群组的机器人展开研究。研究表明:终有一天,新一代的机器人能够学会预测人类的行为,并加以模仿。

Roderich Gross 博士的研究过程是:基于阿兰·图灵1949年的测试结果,监视对象为两个组群机器人,不同组群机器人执行不同任务,如果计算机区分出两组差异,学习组机器人就会调整算法,进一步提高与另外一组的相似性,通过这种方法可以制造无需训练就能模拟人类行为的机器人。

研究人员通过对两组机器人组群进行监视来找出他们的行动遵循的规则

在图灵测试中,人类担任测试官的角色,判定机器是否通过测试。而格罗斯博士认为,机器更适合担任测试官的角色,它们更容易发现人类注意不到的细枝末节。从某种意义上说,机器可以骗过人类,但机器无法骗过机器,这也是图灵学习之所以能成为人工智能测试权威的原因。 

实验中,原始群机器人(绿)学习群机器人(蓝色)自动随机排列,计算机来识别不同机器人组

在测试中,为计算机设置的任务是对原始组和学习组进行区分和辨认。计算机如果能正确判断机器人是来自原始对照组还是学习组,就会得到比特币奖励。相反,学习组的机器若能骗过计算机的侦察,也会得到奖励。如果计算机区分出了两组差异,学习组机器人就会调整算法,进一步提高与另外一组的相似性。这种称为“图灵学习”的方法最大的优点就是机器执行任务时不再需要人类的训练。

想象一下,你指派机器人创作一幅毕加索风格的作品。传统的机器学习算法将演算机器人模仿毕加索绘画风格的所有可能,然后评估相似度。当然,前提是有人一开始写出了定义相似度的算法。图灵学习不需要这样的先验知识。很简单,只要机器人的作品能被测试官视为毕加索真品,机器人就会得到奖励。

研究人员认为,图灵学习的意义不仅仅在于创作出以假乱真的毕加索作品,更有望推动科学技术领域的发展。Gross 博士补充道:“科学家可以用它来研究自然系统和人工系统的运行法则,尤其是区别那些无法简单定义相似特点的行为时。”

例如在电脑游戏中,虚拟玩家能通过观察来预测对手的行动,并且积累对现实世界的认识。他们不会简单地复制观察到的行为,而是通过发掘人类玩家的个体差异丰富认知。

图灵学习的研究在理论上是成立的,然而,这种机器人是否能真的在现实中创造出立体主义的毕加索作品还未可知。目前为止,图灵学习只在机器人组群中进行过测试。接下来将进一步测试机器是否可以学习某些动物群体的行为,例如鱼群和蜜蜂。 希望这项研究能帮助我们探索影响动物行为的因素。

《Person of Interest》 中,相爱相杀的“The Machine”和 “Samaritan”从上线、博弈到消亡由人类操控。在开放权限下,智能化机器的角色是否依旧仅仅是连接个体与外在世界的中介?机器人种族的进化在持续的观察和学习之后最终能否学会人类的爱和悲伤?最高级的智能世界里,是否只有机器才能进化机器?


来源:36kr

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