AI 自创“非人类语言”互相交流,翻译成“人话”竟然是这样的

作者 | 发布日期 2017 年 07 月 11 日 1:24 | 分类 人工智能 , 机器人 , 软件、系统
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编者按:“我觉得,我觉得,我觉得……Facebook的聊天机器人好奇怪。”不知道的还以为说这话的人结巴了,但这其实是Facebook的AI在实验室里的真实对话风格,原对话甚至更诡异……这些语言并不是研究人员设定的,所以很多人认为是AI自创出来的一种语言,但《大西洋月刊(The Atlantic)》采访了语言学家Liberman,他从语言的概念进行分析,认为这些对话是否属于语言还有待考究。



原文来自The Atlantic:What an AI’s Non-Human Language Actually Looks Like

最近,Facebook人工智能研究实验室发生了一件让人意想不到的事情:训练聊天机器人互相谈判能力的研究人员实现了一件事情:让机器人用一种非人类语言自由“尬聊”。

为了跟踪记录机器人的对话,研究人员不得不调整设备模式,限定机器用人类可以理解的语言对话。(他们坚持想让机器人使用人类语言是因为他们希望最终这些机器人能够与用于与Facebook上的人类用户交流。)之前我写到这点的时候,很多人似乎还有点焦虑和疑惑。机器创造了自己的语言确实很酷,但这难道不是很可怕吗?

很多人应该都挺好奇机器人的语言实际上长什么样子。下面是一段在Facebook上看到的机器人谈判对话:

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整段对话不仅看起来没什么重点,机器人说的话也不像在谈判。无论怎么说,Alice的立场都坚定不移。而且,让人不解的是,人工智能实验室的发言人告诉我,Facebook数据显示,类似这样的对话有时也会出现机器人之间谈判成功。(有时候研究人员调整了模式,机器人也会用上一些糟糕的谈判策略——即使按人类的标准来看,他们的对话还存在争议。)

AI间的“密语”

这种现象的某种解释是将其看做机器人之间的“密语(cryptophasia)”——原指一种只有双胞胎之间能相互理解的秘密语言。也许你还记得2011 年YouTube上的一很火的视频,一对双胞胎小孩叽叽喳喳以我们听不懂的神秘语言对话。

网上关于这对双胞胎说的是否是一种语言,或者只是在咿咿呀呀地模仿正常语言的讨论炸开了锅。很多语言学家认为,这两个小孩只是在交际,发出的声音并没有什么特定含义。

不过,Facebook的研究人员表示,这些聊天机器人之间的对话似乎确实形成了一种语言。其他AI研究人员也说,他们观察发现机器可以开发自己的语言,而且语言结构流畅,有一定的词法和句法,但是这些词汇和句子在人类看来并不是全部都有意义。

今年早些时候,非营利AI研究公司OpenAI的计算机科学家在研究知识库arXiv上发布了一篇论文,预印本上谈及了当语言沟通不可用时,机器人如何学会用抽象的语言沟通,这些机器人又如何转化人的手势或指向等非语言沟通。(机器人不需要通过实质性的动作来完成非口头沟通,只需要利用视觉感应形态来实现。)最近由乔治亚理工学院、卡内基梅隆大学、弗吉尼亚理工大学的研究人员共同发布的另一篇论文描述了一个试验:两个机器人可以通过讨论和对颜色及形状分配价值来发明自己的通信协议——换句话说,研究人员亲眼目睹了“机器人自动出现基础语言和沟通,而且是在没有人类监督的情况下!”。

这一研究工作意义重大。不仅可以让人类了解机器人之间的沟通方式,还很有可能揭开最初人类语言句法和行文结构形成的真相。

语言的概念

不过,退一步来看,这些机器人创造出来的真的是语言吗?宾夕法尼亚大学的语言学教授Mark Liberman表示,“我们必须首先承认,‘语言’这个词的使用方法并不是语言学家说了算的,不过,语言学家对于人类语言的特性以及这种自然类别的界限显然有自己的观点和看法。”

所以,Facebook的聊天机器人是否创造了自己的语言,其实取决于我们所谓的“语言”究竟是何概念。例如,语言学家往往认为,符号语言和方言是真正的语言——而不只是真正语言的相近概念,但“肢体语言”,Python及Java这类计算机语言并非真正的语言,尽管我们也会称呼它们为“语言”。

Liberman的问题也因此变成了:Facebook聊天机器人——我们称之为Facebotlish——语言是否会成为一种新型持续使用的语言,或者说,未来的英语呢?

【不知道有没有读者想起前段时间的类人机器人Sophia,她上英国访谈节目《早安!英国》时说的那句“我要找个有自我意识的男朋友……我会毁灭地球……”已经让人细思极恐了,这种暗号式的密语感觉更可怕】

但Liberman教授认为,“尽管没有足够的信息可以对此问题下判断,但答案恐怕是否定的。首先,这种语言完全基于文本,而人类语言基本上还是口头和手势表达,文本只是后来人为附加的。”

从更大角度来看,Facebook聊天机器人的智能程度还远未达到人类水平。

他还说,“现在看来,上世纪七十年代所谓的‘专家系统’风格的AI程序放到现在只能算是个老古董,相当于十七世纪用发条驱动的自动化设备。而且,我们可以肯定的是,几十年之后,现在的机器学习AI也将像它们一样变成老古董。”

现在,通过各种带交际步骤的算法建立一个虚拟世界已经非常容易,“结合随机漂移、社会趋同、优化选择,整个过程就像建造一套可以弹奏键盘乐器的发条设备一样简单。

(本文由 36Kr 授权转载)

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