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          AI都會(huì)和人類談判了?Meta AI最新研究登上Science,LeCun稱里程碑式成果

          發(fā)布人:傳感器技術(shù) 時(shí)間:2022-12-01 來源:工程師 發(fā)布文章

          AI都學(xué)會(huì)和人類談判了?還能成功說服人類聽它安排?


          話術(shù)一流到人類完全分辨不出它是AI。


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          這就是Meta AI的最新成果——AI模型CICERO(西塞羅),現(xiàn)已登上Science。


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          嗯,就是和古羅馬著名政治家、演說家西塞羅同名。


          研究人員讓這個(gè)AI西塞羅隱藏身份加入到一個(gè)外交游戲里,82名人類玩家在40場(chǎng)游戲中,都沒有懷疑過它其實(shí)是個(gè)AI。


          而且還戰(zhàn)績(jī)斐然,全程平均分達(dá)到25.8%,是人類玩家平均分的2倍,并且最終排名為前10%。


          成果一經(jīng)發(fā)布,就在網(wǎng)上引發(fā)熱議。

          有人評(píng)價(jià):這意味著AI在最具人類特點(diǎn)的游戲里戰(zhàn)勝人類,超乎想象…


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          LeCun都稱它為:里程碑式的研究!


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          目前,模型代碼已在GitHub上開源。


              真有AI縱橫家那感覺了


          AI嘮嗑其實(shí)一直都引人詬病,更別提外交這種需要超高話術(shù)的場(chǎng)景了。


          它需要理解對(duì)方的語言、動(dòng)機(jī),制定自己的話術(shù)策略,并調(diào)整好措辭。


          有時(shí)甚至還需要“耍心眼”,故意說一些假話給對(duì)方設(shè)套。


          這種超高難度任務(wù),怎么挑戰(zhàn)?


          俗話說一口吃不成胖子。

          Meta AI就想到了先從游戲場(chǎng)景來切入(畢竟AI在玩游戲上是老手了)。


          不過和之前棋類或競(jìng)技游戲不同,外交游戲并沒有那么強(qiáng)的規(guī)則性,運(yùn)籌帷幄、隨機(jī)應(yīng)變的環(huán)節(jié)不少。


          實(shí)驗(yàn)中用到的游戲是webDiplomacy(以下用“外交游戲”指代它)。


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          這款游戲的背景是1901年的歐洲,7位玩家每人控制一個(gè)大國(guó),通過相互合作、協(xié)商,盡可能地占領(lǐng)更多領(lǐng)土。


          西塞羅的核心是由一個(gè)對(duì)話引擎和一個(gè)戰(zhàn)略推理引擎共同驅(qū)動(dòng)的。


          簡(jiǎn)單理解,這里的對(duì)話引擎和GPT-3、LaMDA類似,戰(zhàn)略推理引擎和AlphaGo相近。


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          用到的對(duì)話模型,是從一個(gè)類似于2.7億參數(shù)的BART模型訓(xùn)練而來。


          BART吸收了GPT和BERT各自的特點(diǎn),它比BERT更適合文本生成的場(chǎng)景,還能雙向理解上下文語境信息。


          具體來看,研究人員先從互聯(lián)網(wǎng)上獲取文本訓(xùn)練對(duì)話模型,然后再在實(shí)際的外交游戲場(chǎng)景中微調(diào)。


          戰(zhàn)略推理引擎用到的是一個(gè)規(guī)劃算法(planning algorithm)。


          該算法能夠基于現(xiàn)況計(jì)算出一個(gè)最優(yōu)選擇。再通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練,懲罰模型做出的“不像人”的策略,以此讓模型給出的策略更合理。


          畢竟,在外交游戲中是和人打交道,讓AI更像人也是最基本的要求之一。


          而且強(qiáng)化學(xué)習(xí)這種迭代式的訓(xùn)練,可以不斷改進(jìn)AI做出的策略預(yù)測(cè)。比傳統(tǒng)方法中常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)(即打標(biāo)簽的方式)效果更好。


          實(shí)操中,西塞羅首先會(huì)根據(jù)目前為止的游戲狀態(tài)和對(duì)話,對(duì)每個(gè)人的會(huì)采取的動(dòng)作做一個(gè)初步預(yù)判。


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          接下來,在不斷地協(xié)商過程中,它都會(huì)不斷地改進(jìn)預(yù)測(cè),然后使用這些預(yù)測(cè)為自己和合作伙伴設(shè)置一個(gè)共同的目標(biāo)。


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          其次,它會(huì)根據(jù)局勢(shì)狀態(tài)、對(duì)話及其目標(biāo),從對(duì)話模型中生成幾個(gè)候選消息,使用分類器等過濾機(jī)制過濾掉無意義的,生成最終的高質(zhì)量輸出文本。

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          例如,以下圖為例,在這一局中,西塞羅扮演“奧地利”。


          當(dāng)玩家“意大利”向它詢問意見,自己是否應(yīng)該攻擊土耳其時(shí),西塞羅會(huì)根據(jù)場(chǎng)上局勢(shì)——土耳其正在攻擊俄羅斯,判斷出這是一個(gè)兩面夾擊的好機(jī)會(huì),然后勸意大利跟進(jìn)攻打土耳其。


          這一步既建立了與意大利的伙伴關(guān)系,又消滅了一個(gè)潛在的對(duì)手。


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          不僅如此,談判也是西塞羅的拿手好戲。


          這次西塞羅扮演的是“德國(guó)”,與玩家“法國(guó)”一直在交戰(zhàn)。這時(shí)法國(guó)南部同時(shí)受到了意大利的攻擊,于是向西塞羅請(qǐng)求和談。


          西塞羅則趁機(jī)獅子大開口,要求法國(guó)歸還侵略的領(lǐng)土,并保證不攻擊荷蘭。雙方在討價(jià)還價(jià)中順利達(dá)成了協(xié)議。


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          就像上述展示的例子一樣,兩個(gè)月間,西塞羅共參與了40場(chǎng)外交游戲,與82名人類參賽者交鋒。


          在每場(chǎng)比賽中,西塞羅都會(huì)發(fā)送和接收平均130條消息。


          其游戲水平甚至強(qiáng)過了人類:平均得分是人類玩家的2倍以上,甚至在玩過一場(chǎng)以上游戲的參與者中也能排到前10% 。


          網(wǎng)友:雖然它表現(xiàn)好但我很害怕


          看完西塞羅在外交上的精彩表現(xiàn),有網(wǎng)友感慨AI的發(fā)展速度:

          Deep Blue擊敗了卡斯帕羅夫,Watson擊敗了智力競(jìng)賽的兩位人類冠軍,現(xiàn)在輪到Meta AI敲響馬基雅維利(近代政治思想奠基人)的大門了。


          還有人表示,這難道是邁向通識(shí)語言大模型的第一步嗎?


          LeCun給出了肯定回復(fù):

          至少語言是基于事實(shí)的。

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          不過由于這款外交游戲以爾虞我詐著稱,不少人也對(duì)此表示擔(dān)憂:

          這是直接鼓勵(lì)研究人員開發(fā)更多擅長(zhǎng)騙人的模型。


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          有網(wǎng)友就表示,玩這游戲甚至?xí)ヅ笥雅丁?/span>


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          而從AI西塞羅的戰(zhàn)績(jī)來看,它可以迷惑人類玩家,并且說服人類聽從它的策略。


          所以有人就表示,這不是AI控制人類的選擇乃至生活?


          不過Meta AI表示,AI西塞羅不是全沒有失誤的。


          并且游戲中也還有很多需要和人類協(xié)作的環(huán)節(jié),西塞羅的表現(xiàn)同樣很好。


          目前,它還只被放在游戲場(chǎng)景中測(cè)試過,并沒有嘗試過在開放語境下和人類談判。


          來源:量子位


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