擔(dān)憂機(jī)器人威脅論？DeepMind教機(jī)器人"服從人類"

以《機(jī)械公敵》為代表的科幻電影中，都表達(dá)了未來人類可能會被機(jī)器人掌管的擔(dān)憂。在耳渲目染下，不少人都堅信奇點(diǎn)（人工智能的智力超過人類）的存在，不過最新的研究報告可能舒緩這方面的擔(dān)憂。

來自Google的DeepMind人工智能實(shí)驗(yàn)室的最新研究報告指出，大腦信號將自動告訴我們?nèi)祟惾绾稳谌肷鐣燃?。在制造智慧型機(jī)器人過程中，這項(xiàng)研究將會產(chǎn)生巨大幫助，使其了解自身階級定位，從而讓人類始終具備主動權(quán)。

“機(jī)器人威脅論”塵囂甚上？DeepMind研究要教機(jī)器人“服從人類”

為摸清人類如何學(xué)習(xí)社會等級制度，來自DeepMind 和倫敦大學(xué)學(xué)院的科研團(tuán)隊(duì)利用 fMRI 腦掃描儀，邀請了30名健康的大學(xué)生執(zhí)行一項(xiàng)任務(wù)。這項(xiàng)任務(wù)就是假設(shè)自己畢業(yè)到想要的公司上班，如何才能盡快了解公司現(xiàn)有的權(quán)力架構(gòu)。

他們要求觀察兩名同事之間的「競爭」，并根據(jù)勝出結(jié)果來判斷兩者之間的權(quán)利大小。在完全了解公司的權(quán)力架構(gòu)后，繪制出這家公司的權(quán)利階級。而最終，他們不得不決定在公司內(nèi)應(yīng)該為哪個人工作。

「我們發(fā)現(xiàn)這種讓參與者了解團(tuán)隊(duì)中個體權(quán)利大小的方式，是貝葉斯推理邏輯的最佳證明?！笵eepMind 實(shí)驗(yàn)室的科研專家 Dharshan Kumaran 說道：「基本上你需要評估每個人的權(quán)利等級，當(dāng)你接受到新的訊息（例如兩個人的競爭結(jié)果）時候就會自動更新。」

這意味著人們可以通過觀察不同人之間的交互結(jié)果并填補(bǔ)缺失部分，就能迅速形成對整個層級等級的理解。

“機(jī)器人威脅論”塵囂甚上？DeepMind 研究要教機(jī)器人“服從人類”

舉例來說，當(dāng)有人觀察到「Jane」在同「Paul」的競賽中獲勝，又觀察到 Paul 戰(zhàn)勝了很多競賽者，那這樣就能讓他們預(yù)估 Jane 的權(quán)利有多大。這是因?yàn)橛行碌淖C據(jù)表明，Paul 盡管是第一場比賽的失敗者，但依然比我們想象中的更為強(qiáng)大。

「相比較作為旁觀者，當(dāng)身處于某個權(quán)利架構(gòu)中的時候，人類就會使用多種方式學(xué)習(xí)和展現(xiàn)社會階層?！筀umaran 說道：「人類的腦前額葉，是高度發(fā)達(dá)的區(qū)域。該項(xiàng)研究的參與者在了解自己所屬社會團(tuán)體中人員權(quán)利組成的時候，明顯要比了解其他人的社會團(tuán)體權(quán)利結(jié)構(gòu)更加的活躍。這也表明當(dāng)涉及自我信息的時候人類的特殊天然反應(yīng)?！?/p>

“機(jī)器人威脅論”塵囂甚上？DeepMind 研究要教機(jī)器人“服從人類”

社會互動必須要區(qū)分我們的思想、目標(biāo)和偏好，而這正式人類所擅長的認(rèn)知功能。Kumaran 教授說道：「DeepMind 團(tuán)隊(duì)從事神經(jīng)科學(xué)研究的部分原因是，我們的終極目標(biāo)是研發(fā)人工智能并將其應(yīng)用解決世界上最棘手的問題?！?/p>

「因此我們口中的『智能』的核心之一是，理解我們?nèi)祟愖约菏侨绾螌W(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)化知識，因此這是我們研究的重點(diǎn)?！惯@項(xiàng)研究成果已經(jīng)在《Neuron》期刊上發(fā)表。

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