我們離「機(jī)械姬」還有多遠(yuǎn)？前OpenAI研究員讓AI克隆思想，模仿人類思維，邊思考邊行動。
編者按：本文來自微信公眾號 新智元（ID：AI_era），作者：新智元，創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。
(資料圖片)
當(dāng)AI有了自主意識會如何？
「機(jī)械姬」中，艾娃利用人類的同情心，以欺騙的方式誘導(dǎo)人類獲得自由，最終殺了自己的「造物主」Nathan。
近來，在眾多網(wǎng)友的力薦下，Sam Altman終于看了這部電影。
并表示，「很好的電影，但我不明白為什么每個人都讓我看它。」
許多人或許想警示，這就是讓人工智能有了意識，通過圖靈測試的結(jié)果。
但我們離「機(jī)械姬」上映的那一幕還很遙遠(yuǎn)，GPT-5可能在秘密研發(fā)中，讓AI有智慧仍是科學(xué)家集洪荒之力最想做的事。
這不，來自不列顛哥倫比亞大學(xué)的2位研究人員發(fā)現(xiàn)，智能體能夠像人類一樣思考有很多的優(yōu)勢。
最新論文中，他們研究了智能體的「思想克隆」（TC）。
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.00323.pdf
這里，人工智能通過模仿人類，學(xué)會像人類一樣「思考」和「行動」。
當(dāng)AI有了思想要知道，語言是區(qū)分人類和其他生物的關(guān)鍵。
因此，研究人員設(shè)想，如果智能體能夠理解語言，便會有很多的好處。
比如，幫助人類概括、推斷、適應(yīng)新的情況、將新的方式結(jié)合已有的知識，探索、計(jì)劃、并在必要時重新計(jì)劃。
盡管有這些益處，但AI智能體卻很少思考，至少不是用人類語言去思考。
雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以被認(rèn)為是思考的內(nèi)部向量激活，但許多人假設(shè)，以離散的、符號的語言進(jìn)行思考具有特定的好處。
這意味著能夠用語言思考的智能體，可能比不用語言的智能體學(xué)習(xí)得更快，表現(xiàn)、概括得更好。
基于所有這些原因，增強(qiáng)AI智能體用語言思考的能力可以產(chǎn)生許多顯著的優(yōu)勢。
Jeff Clune和Shengran Hu認(rèn)為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的最有效的方法是「讓AI模仿人類思考」。
他們發(fā)現(xiàn)，人類不會孤立地獲得思維技能，相反，他們一部分技能的獲得是通過他人示范和教師提供的反饋來學(xué)習(xí)的。
因此，一個有效的方法是，讓智能體從人類在行動時把想法說出的演示中進(jìn)行學(xué)習(xí)。
這一方法不同于現(xiàn)有的用預(yù)訓(xùn)練LLMs進(jìn)行規(guī)劃的工作，因?yàn)檫@些LLMs沒有受過人類在行動時說出想法的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，即「思想數(shù)據(jù)」。
至于「思想數(shù)據(jù)」的來源，研究者選取了YouTube視頻和文字錄音，有大約數(shù)百萬小時，包含了人們行動、計(jì)劃、決定和重新規(guī)劃背后的思想。
論文中，研究人員提出了一個新穎的模仿學(xué)習(xí)框架「思想克隆」。其中，智能體不僅學(xué)習(xí)人類的示范行為，如行為克隆，而且學(xué)習(xí)人類行動同時的思考方式。
在思想克隆訓(xùn)練框架中，智能體學(xué)習(xí)在每個時間步中產(chǎn)生思想，并隨后根據(jù)這些思想調(diào)整行動。
整體框架如圖所示，TC智能體是一個雙層架構(gòu)：上層和下層組件。
在每個時間步中，智能體接收一個觀察、一個任務(wù)和一段思維歷史作為輸入。上層組件負(fù)責(zé)思想生成，下層組件產(chǎn)生以這些思想為條件執(zhí)行操作。
然后，將生成的想法和行動與演示數(shù)據(jù)集中的基本事實(shí)進(jìn)行比較，以計(jì)算損失。
雖然對于上層和下層組件的條件可能有不同的選擇，但在這項(xiàng)工作中，對于思維數(shù)據(jù)集中長度t的特定軌跡，研究人員將其最小化：
對于更復(fù)雜或大規(guī)模的場景，上層組件可以使用預(yù)訓(xùn)練視覺語言模型（VLM）來實(shí)現(xiàn)，或者零樣本、微調(diào)。
而下層組件可以從頭開始訓(xùn)練，或者從目標(biāo)域中現(xiàn)有的語言條件控制器中改編。
論文中，研究人員基于BabyAI 1.1模型體系結(jié)構(gòu)的兩個組件進(jìn)行了研究。
該模型利用內(nèi)存增強(qiáng)架構(gòu)LSTM來解決部分可觀測性的挑戰(zhàn)。此外，它還采用FiLM進(jìn)行模態(tài)融合，有效地結(jié)合了視覺和文本輸入。
這里，作者特別強(qiáng)調(diào)，本文中的所有模型都是從頭開始訓(xùn)練的，但在復(fù)雜領(lǐng)域中還是使用預(yù)訓(xùn)練模型更強(qiáng)。
如下圖，是BabyAI環(huán)境示例，左圖中包含了各種顏色的物品（球、鑰匙、盒子、門）。
智能體可以拿起、放下、移動物體或者開門和關(guān)門，而鎖住的門只能用顏色匹配的鑰匙打開。
智能體可以看到它前面的7×7的網(wǎng)格單元，這些網(wǎng)格單元是被墻壁和關(guān)閉的門阻擋。
「思想克隆」智能體的任務(wù)是，到達(dá)紫色的盒子（高亮顯示） ，并開始規(guī)劃了路線。
但是當(dāng)它打開藍(lán)色的門時，準(zhǔn)備完成任務(wù)，卻發(fā)現(xiàn)一個紫色的球擋住了去路。于是，思想克隆智能體再重新規(guī)劃。
由此可以看出，智能體的想法和行動表明，當(dāng)遇到障礙時，先將其移除，并在繼續(xù)之前的目標(biāo)前，重新計(jì)劃路線。
這一過程，就特別像艾娃如何一步一步策劃，讓人類最終相信并幫助自己，逃出囚禁已久的玻璃牢籠。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果研究結(jié)果表明，「思想克隆」優(yōu)于行為克隆。
此外，在零樣本和微調(diào)設(shè)置中，思想克隆在分布外的任務(wù)中比行為克隆優(yōu)勢更大。
有趣的是，研究人員還開發(fā)了「預(yù)犯罪干預(yù)」，允許用戶在模型訓(xùn)練后仍能定義不安全行為。
當(dāng)檢測到危險(xiǎn)的想法時，就能終止智能體。測試中，「預(yù)犯罪干預(yù)」的效果近乎完美，顯示了它在人工智能安全方面的潛力。
「思想克隆」不僅使人工智能更聰明，而且更安全，更容易理解。
就是說，當(dāng)AI犯罪前，一切還有得救。
在Jeff Clune看來，「思想克隆」有助于人工智能的安全。
因?yàn)槲覀兛梢杂^察到智能體的思想：（1）可以更容易地診斷出事情出錯的原因，（2）通過糾正智能體的思想來引導(dǎo)它，（3）或者阻止它做所計(jì)劃的不安全的事情。
作者介紹
Jeff Clune
目前，Jeff Clune是不列顛哥倫比亞大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)副教授。他主要研究深度學(xué)習(xí)，包括深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
此前，他還是OpenAI研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，Uber人工智能實(shí)驗(yàn)室的高級研究經(jīng)理和創(chuàng)始成員。
此前，他和OpenAI團(tuán)隊(duì)發(fā)布了視頻預(yù)訓(xùn)練模型——VPT，讓AI在我的世界中從視頻數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)造石鎬。
Shengran Hu
目前是不列顛哥倫比亞大學(xué)的博士生，對深度學(xué)習(xí)，人工智能生成算法感興趣。
參考資料：
https://twitter.com/ericjang11/status/1665453341789536256