解鎖新技能,美科學家開發可發揮想像力的人工智慧系統
作者 Alan Chen | 發布日期 2021 年 07 月 21 日 9:48 |
雖然近年來,AI 已經在一些領域發揮超越人類的能力,例如計算、下棋、邏輯推理等,但仍然有許多功能還無法與人腦比擬。近期美國南加州大學研究團隊發表了一項研究成果,展示了可以發揮想像力的 AI 系統,讓機器學習領域出現新的突破。
在人的腦中,可以自由的根據過往經驗,以及人事物的各項特質,憑空想像出不同的場景、動作與畫面,但對於機器來說是一項非常困難的任務,因此南加州大學(University of Southern California,USC)團隊,在今年度「國際機器學習展示會議」(International Conference on Learning Representations,ICLR)發表 AI 想像力系統。
「人類的大腦可以輕易的解構過往學習到的人事物,並且根據不同的特徵-例如形狀、姿態、位置和顏色等,重新合成現實不存在的新圖像。」團隊中的博士生 Yunhao Ge 表示,透過人工神經網路技術,他們設計出一套可以發揮想像能力的 AI 系統。
目前的 AI 系統,如果要自動產生某種圖像,例如人臉,必須先設計出一套演算法,並提供一定數量的人像,讓機器透過演算法學習人臉的各項特徵,之後就能夠自行產生各種虛擬人像。但現有技術的限制在於,系統雖然可以產生無數的虛擬人像,但無法產生與人無關的事物,或是讓虛擬的人處在不同情境中。
研究團隊使用機器學習「脫鉤」(Disentanglement)的概念,這項概念最著名的運用就是「Deepfake」技術,Deepfake 可以將不同人事物的外形、動作和情境分開學習,並用演算法重新創造出一組虛擬的人事物,且進行不同的動態。
因此團隊捨棄傳統演算法使用的單張圖片學習方式,一次用一組互無關聯的圖片,讓 AI 運用脫鉤概念進行特徵分析,從而創造出 AI 進行想像的能力,團隊稱這種想像力為「可控脫鉤圖像學習」(Controllable Disentanglement Representation Learning)。
「透過演算法,AI 能夠隨意的把變形金剛裡面的大黃蜂、柯博文與時代廣場結合起來,產生大黃蜂顏色的柯博文卡車在時代廣場旁行駛的圖片。」領導團隊的 Laurant Itti 博士表示,這項成果相較於傳統的圖像產生 AI 來說,有更多聯想能力,能把更多元素同時帶進演算法,讓機器產出更豐富的畫面。
團隊同時也指出,這項技術對醫藥領域也有相當大潛力,透過 AI 脫鉤聯想能力,機器能同時分析成千上萬種不同藥物或生化物質的特性,並透過分析與重組,合成出新的藥物配方,大量減少新藥物研發的時間,可為人類健康帶來許多幫助。
附圖:▲ 目前的 AI 雖然能夠產生完美的虛擬人臉,但無法模擬人臉以外事物。(Source:The Verge)
▲ 帶領研究團隊的南加大教授 Laurent Itti。(Source:USC)
資料來源:https://technews.tw/2021/07/21/usc-developed-new-ai-system-that-can-imagine-things/
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過0的網紅Gigi Tang,也在其Youtube影片中提到,為紀念大學畢業2週年 ( omg時間都去哪了?) 決定upload University of Southern California mini Tour taken in May 2017 Just for funnn~~ 特別鳴謝Keith Wong! Instagram @keithwwh...
美國南加州大學 在 Technews 科技新報 Facebook 的精選貼文
看來被 AI 支配的日子真的不遠了 😆
美國南加州大學 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
未來吵架王,美科學家訓練 AI 與人類辯論
作者 Alan Chen | 發布日期 2021 年 07 月 05 日 18:00 |
雖然科幻電影常看見古靈精怪的 AI 機器人,與人類主角一來一往抬槓,但現實 AI 距離電影仍然相距甚遠。美國南加州大學近期發表研究,展示團隊訓練 AI 與人類進行主題辯論的成果。
南加大(USC)「創意科技中心」(Creative Technology Institute,CTI)研究團隊,在本月「北美計算語言學協會」(North America Chapter of the Association for Computational Linguistic)年度會議展示 AI 系統「CaSiNo」(Camp Site Negotiations)的辯論訓練成果。
實驗採取情境式對話劇本為 AI 訓練教材,團隊以露營活動為對話訓練主題,並透過實際露營活動,將過程所有出現的對話情境,包括狀況討論、資源分配、意見反駁、修正、妥協和合作等內容,匯集成大量數據資料供 AI 學習。
對話資料彙整後,團隊歸納出九種辯論策略,讓 AI 經深度學習,自由搭配運用不同策略組合,但團隊同時也指出,露營場景設定下,合作策略的成效遠大於自私策略,因此 AI 學習後,與人類對象討論露營資源分配時,也會傾向合作。
「我們的研究與其他團隊不同之處在於,先前 AI 對話研究多是固定內容、選單式方式進行。」團隊主任 Kushal Chawla 博士指出,CaSiNo 優勢在於,透過大量對話學習,往後 AI 將可真正使用通順的語言與人類對話,甚至爭論。
Chawla 博士也表示,團隊接下來的研究,將著重非合作場景的對話訓練,例如說服對方接受自己意見的劇本。團隊需要繼續研究,如何讓 AI 學習在資源分配無法使雙方互利的情境下,說服對方接受較少資源的各種對話策略。
隨著 AI 學習越來越多分析和辯論能力,不久後人們也許要開始煩惱,該如何跟 AI 機器人進行辯論比賽,或是當人們老是吵輸 AI,對心理會否造成長期影響。
附圖:▲ 主導研究團隊的 Kushal Chawla 博士。(Source:USC)
資料來源:https://technews.tw/2021/07/05/usc-training-ai-for-better-negotiation-ability-with-human/
美國南加州大學 在 Gigi Tang Youtube 的最佳解答
為紀念大學畢業2週年 ( omg時間都去哪了?)
決定upload University of Southern California mini Tour
taken in May 2017
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