话说，Facebook和Google每隔一段时间就要搞一个大新闻，不然就浑身不舒服。这两天，朋友圈又被《AI发明了自己的语言，人类无法理解》刷屏了，还贴出了如下对话：

 

感觉所谓生成机器自己的语言其实就是生成了错误的人类语言，说白了，就是个bug而已呀！

 

 

文中还贴出了两篇论文

 

论文一：

《Emergence of Grounded Compositional Language in Multi-Agent Populations》

 

摘要：

 

通过在大型语料库中构建统计学模式，机器学习在包括机器翻译、问答系统（question answering）及情感分析（sentiment analysis）等自然语言处理方面已取得了巨大成功。然而，对于和人交互的智能体（agents）来说，仅仅构建统计学模式还远远不够。在本论文中，我们研究了基础合成语言（grounded compositional language）能否以及如何在多智能体中作为完成目标的一个手段而出现。为此，我们提出了一种可以生成基础合成语言的多智能体学习环境和方法。这种语言表征为智能体随时间而做出的抽象离散符号流（abstract discrete symbols），但其还是定义词汇和句法的一致结构（coherent structure）。我们也发现，当语言通信不可用时，指向（pointing）和引领（guiding）等非言语（non-verbal）通信方式也就出现了。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.04908.pdf

 

论文二：

 

《A Paradigm for Situated and Goal-Driven Language Learning》

 

摘要：

 

在不同语境中灵活使用语言及与其他个体交流复杂思想是人类智能十分突出的属性。自然语言会话的研究应聚焦于设计可与上述语境整合并与人高效协作的通信智能体。

在该论文中，我们提出了一个通用性情境语言学习（general situated language learning）范式，其设计目的在于打造一个与人高效协作的鲁棒性语言智能体。该会话范式（dialogue paradigm）基于语言理解的实用性定义而构建。语言只是智能体在环境中完成目标的工具之一。只有当智能体运用语言高效完成目标，我们才说智能体「理解」了语言。在该定义下，智能体的通信成功（communication success）削减了其在环境中完成任务的成功。

 

这一设置通过和许多传统的自然语言任务对比，最大化了由静态数据集衍生的语言学目标。这样的应用经常因为将语言具化为自己的终止而犯错。这些任务优先独立度量语言智能（通常是语言能力的一种，按照乔姆斯基的说法（1965）），而不是在真实情景中度量模型的有效性。实用性定义（utilitarian definition）由强化学习最近的成功而引发。在强化学习的设定中，智能体将真实世界任务中的成功度量最大化，而无需语言行为（linguistic behavior）的直接监督。

 

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1610.03585.pdf

 

尽管这段文字已经被翻译成了中文，但我相信你和我一样仍然觉得它一头雾水。不过，至少我们似乎搞懂了一些蛛丝马迹，就是Facebook、OpenAI等这样的大公司正在用机器学习的方法让多个人工智能主体之间产生彼此叫交流语言。

 

那么，机器能够演化出它们自己的语言吗？我们人类是否又能理解这种语言呢？

 

带着这个问题，我们采访了自然语言处理研究者小S，

 

小S给出了如下分析：

 

“这篇论文用到的方法和研究问题都不是全新的。让 AI 进行交流和谈判是近三年的一个热点研究方向，无论是公司还是学术界都有涉足。在这个领域，大部分研究者都会将这一问题建模成多方博弈问题，博弈就存在着对抗和合作的决策。谈判是一个很明显的部分合作问题。也因此，强化学习常常被用来解决这样的问题，这篇论文也没逃出这个思路。另一方面，这篇工作中体现的“AI 发明了自己的语言”，“AI 用人类看不懂的语言”来进行谈判也完全是媒体强加的噱头。

 

文章中给出的例子是将深度学习模型用于文本生成中常见的现象，比如重复几个一样的单词（很像卡带了）。这是由循环神经网络底层模型的训练方式所固有的缺陷导致的，与它们是否在谈判无关。

第三点是，当利用深度神经网络完成如此简单的任务时，往往可以得到看起来很惊艳的效果。但是这样的效果并不一定能在复杂场景或者大规模语料上复现。也就是说，让 AI“创造”出像人类一样复杂和丰富的语言还非常遥远。不过这样的研究总算是通往真正的人工智能之路上的一小步。”

 

看到这里，放心了吧，AI离有自己的语言还有十万八千步呢，现在的媒体为了抓人眼球，不惜制造恐慌，大众应该冷静下来，看看专业人士的解读。所以呀，还是脚踏实地来集智AI学园学习聊天机器人吧！知已知彼嘛，了解机器，才能更好地掌控机器，在读博士生小S李嫣然将会带我们动手打造一个聊天机器人。

 

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