Блоги Блоги 03.10.2018 в 16:26 comment

DeepMind займется проблемой непредвиденного поведения ИИ

author avatar
https://secure.gravatar.com/avatar/341ba260d57a6855744e3c0760decc30?s=96&r=g&d=https://itc.ua/wp-content/uploads/2023/06/no-avatar.png *** https://secure.gravatar.com/avatar/341ba260d57a6855744e3c0760decc30?s=96&r=g&d=https://itc.ua/wp-content/uploads/2023/06/no-avatar.png *** https://itc.ua/wp-content/themes/ITC_6.0/images/no-avatar.svg

Писатели-фантасты давно задавались вопросом, насколько далеко может зайти ИИ в оптимизации поведения, стараясь достичь поставленной цели. В классическом романе Артура Кларка «2001: Космическая одиссея» искусственный интеллект HAL 9000, пытаясь обеспечить выполнение полученных инструкций, почти полностью уничтожил экипаж корабля. В настоящее время нейросети получили повсеместное распространение, и нежелательная оптимизация из разряда гипотетических проблем перекочевала в разряд реальных.

Исследовательская группа DeepMind опубликовала исследование поведения нейросетей, в котором рассматриваются непредвиденные, потенциально вредоносные действия ИИ. Такое поведение следует отличать от заблуждений (bias), возникающих в процессе обучения, поскольку непредвиденное поведение характеризуется тем, что искусственный интеллект, пытаясь достичь поставленной цели, оптимизирует свои действия неправильным образом.

В качестве примера исследователи DeepMind приводят эксперимент по обучению ИИ игре CoastRunners, представляющей собой гонки на катерах. В процессе тренировки нейросеть обнаружила, что получает больше очков за столкновения с определенными объектами на маршруте, чем за окончание гонки. В результате, она «отказалась» финишировать:

DeepMind займется проблемой непредвиденного поведения ИИИсследователи DeepMind выделили три аспекта разработки ИИ, которые позволят предотвращать подобное поведение, сделав использование нейросетей безопасным и расширив область их применения:

  • определение требуемого результата;
  • устойчивость к воздействиям;
  • контроль над исполнением.

Определение требуемого результата

По словам ученых, проектирование нейросети происходит в три этапа:

  • На первом этапе описывается «идеальная спецификация» — желаемый результат, который осознает проектировщик, но который зачастую сложно сформулировать.
  • В процессе создания ИИ разработчик должен выразить задачу языком, понятным системе. DeepMind называет этот процесс «созданием чертежа». Это второй этап.
  • Третий этап — непосредственное «поведение», отражающее реальный результат, который выдает система.

В DeepMind отмечают, что нейросети зачастую ведут себя не соответствующем изначальной задаче образом, так как проблема для системы была неправильно сформулирована.

Для большей наглядности исследователи приводят в пример миф о царе Мидасе, получившем возможность попросить у богов исполнения желания. В качестве идеальной спецификации герой мифа хотел материального благосостояния. На этапе «чертежа» он сформулировал это как «хочу, чтобы все, к чему я прикасаюсь, превращалось в золото». Однако на этапе реализации он превратил в золото также пищу и некоторых близких родственников.

Курс QA Manual (Тестування ПЗ мануальне).
Навчіться знаходити помилки та контролювати якість сайтів та додатків.
Записатися на курс

Работа над этим аспектом подразумевает приведение «чертежа» в максимальное соответствие с «идеальной спецификацией».

Устойчивость к воздействиям

Еще одна проблема, с которой сталкивается ИИ — неожиданные внешние воздействия. В качестве примера значимой смены окружения команда инженеров приводит робота-уборщика, работавшего в среде без домашних животных, и при появлении кошки пытающегося ее «почистить».

DeepMind займется проблемой непредвиденного поведения ИИ
Исследователи научили ИИ избегать лавы. Однако стоило им изменить местоположение лавы, как искусственный интеллект «забыл» обо всем, чему учился, и бросился прямо в нее.

Другая сложность — небезопасное обучение. Так, тот же робот может получить повреждения от удара электрическим током, пытаясь установить лучший вариант чистки подключенной к сети розетки с помощью мокрой швабры.

Контроль над исполнением

Исследователи говорят, что искусственный интеллект представляет собой, по сути, «черный ящик», так как мотивы принимаемых им решений зачастую непрозрачны. Это вызывает недоверие к нейросетям, особенно в свете исследований относительно заблуждений, которым подвержены такие системы.

Чтобы повысить доверие к ИИ, ученые предложили ввести над исполнением задачи контроль, разделяющийся на два момента — мониторинг и управление:

Курс QA Manual (Тестування ПЗ мануальне).
Навчіться знаходити помилки та контролювати якість сайтів та додатків.
Записатися на курс
  • Мониторинг подразумевает пассивное наблюдение, как автоматическое, так и осуществляемое оператором.
  • Под  «управлением» исследователи подразумевают обязательное наличие возможности интерпретирования результатов деятельности программы и прерывания исполнения задачи в случае непредвиденного поведения.

Источник: tproger

Продолжается конкурс авторов ИТС. Напиши статью о развитии игр, гейминг и игровые девайсы и выигрывай профессиональный игровой руль Logitech G923 Racing Wheel, или одну из низкопрофильных игровых клавиатур Logitech G815 LIGHTSYNC RGB Mechanical Gaming Keyboard!


Loading comments...

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: