據(jù)外媒報道，美國麻省理工學院（MIT）和微軟公司（Microsoft）研究人員研發(fā)出一個新穎的模型，可識別出自動駕駛系統(tǒng)從訓練中學習到的，但與真實世界不匹配的實例。工程師們可利用該模型提升無人駕駛汽車、自主機器人等人工智能系統(tǒng)的安全。
例如，為無人駕駛汽車提供動力的人工智能（AI）系統(tǒng)，在虛擬仿真場景中得到廣泛的訓練，以便讓車輛為路上幾乎所有事件都做好準備。但是，有時，汽車在真實世界中會出現(xiàn)意想不到的錯誤，因為汽車應該根據(jù)發(fā)生的事件改變行為，但是自動駕駛汽車的行為并不會改變。
如果有一輛無人駕駛汽車沒有經過訓練，更重要的是沒有配備可以區(qū)別不同場景的傳感器，如區(qū)分路上的大型白車以及配備了紅色閃光燈的救護車。如果該車在高速公路上行駛，同時有一輛救護車鳴笛，該車可能并不知道要減速并且靠邊停下，因為它沒有了解該救護車與一輛普遍大白車的區(qū)別。此類現(xiàn)象稱為“盲點”。
有一些傳統(tǒng)的訓練方法確實在實際測試運行期間提供人工反饋，但屬于更新系統(tǒng)的操作。此類方法不能識別“盲點”，而識別盲點對于在現(xiàn)實世界中進行更安全的操作非常有用。而研究人員的方法是，首先將人工智能系統(tǒng)置于仿真訓練中，在仿真訓練中，人工智能系統(tǒng)將產生一種“策略”，映射它在仿真訓練中所能采取的最佳行動。然后，該系統(tǒng)將被部署到真實世界中，如果該系統(tǒng)在真實世界中的操作屬于不可接受的范圍時，人類會提供錯誤信號。
此外，該模型可以進行實時糾正。例如，如果人工智能系統(tǒng)在某個情境下做出了錯誤決定，人類駕駛員會控制該系統(tǒng)，并做出正確決策，從而將會教會該系統(tǒng)未來在相似情境下應該怎么做。
研究人員還研發(fā)出一種方法，可確保AI不會將某一特定反應的所有實例都標記為安全行為。為防止此種情況，機器學習算法將會判斷可接受和不可接受的反應，同時使用概率算法查看模式，并決定正做出的決策是完全正確的，還是可能會產生問題的。
目前，該模型還未在現(xiàn)實世界中接受測試。但是研究人員一直在使用視頻游戲對其進行測試，在該游戲中，有一位仿真人類會為游戲中人物的行為進行糾正。下一步，研究人員可能將該模型應用與真正的自動駕駛汽車及其測試系統(tǒng)。
(責編：李碩)
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