我们究竟能不能相信人工智能？

cslehe

#111723#众所周知，盘算机良多时间能够给咱们的成绩一个很好的谜底，但咱们并不睬解它是怎样失掉这些谜底的。Been Kim始终在开辟一个“面向人类的翻译器（translator for humans）”，如许咱们便可以晓得人工智能何时会生效。

Been Kim
假如一个大夫告知你须要做手术，你会想晓得为甚么，并且你会冀望本人能够懂得这个说明，即便你从未上过医学院。谷歌大脑（Google Brain）的迷信家Kim以为，咱们应当对人工智能抱有更高的冀望。作为“可说明”呆板进修(“interpretable” machine learning)的专家，她盼望开辟可能向任何人说明本人的人工智能软件。
自从大概十年后人工智能崛起以来，人工智能背地的神经收集技巧应用其日趋强盛的进修和辨认数据形式的才能，曾经转变了从电子邮件到药物开辟的每一件事。但这类才能带来了一个成绩：古代深度进修收集的庞杂性使之可能胜利地学会怎样驾驶汽车和发明保险讹诈，但即使是人工智能专家也没法懂得它外部任务的机制。假如一个神经收集被练习来辨认像肝癌和精力决裂症如许的病人——就像2015年纽约西奈山病院的“深度病人(Deep Patient)”体系一样——咱们不晓得神经收集存眷的是数据的哪些特点。这类“常识”被加诸于很多层的人工神经元上，每层都有成百上千的衔接。
跟着越来越多的行业试图用人工智能实现主动化或加强他们的决议才能，这类黑箱实践仿佛表现出基本性的缺点。美国国防部高等研讨打算局(DARPA)的“XAI”名目（用于“可说明的人工智能”）正在踊跃研讨这个成绩，可说明性曾经从呆板进修研讨的边沿转移到了它的核心。Kim说：“人工智能正处于这个要害时辰，人类正试图考核这项技巧能否对咱们有利。”“假如咱们不处理这一可说明性成绩，我以为咱们就不该该持续应用这项技巧。咱们可能会废弃它。”

Kim和她在Google Brain的共事近来开辟了一个名为“观点激活向量测试（TCAV）”的体系，她将其描写为“面向人类的翻译器”，该体系容许用户讯问黑匣子人工智能一个特定的高档次观点在其推理中施展了多鸿文用。比方，假如一个呆板进修体系曾经被练习辨认图象中的斑马，那末一团体能够应用TCAV来肯定体系在做出决议时对“条纹”观点赐与了几多权重。
可说明性是甚么意思，它为甚么如斯主要，Kim逐一给出懂得答。
“可说明性”这个词究竟是甚么意思？
可说明性有两个分支。一种是迷信的可说明性：假如你把神经收集作为研讨工具，那末你便可以停止迷信试验来真正懂得对于模子的细节、它的反映以及诸如斯类的事件。
可说明性另有第二个分支，我重要存眷的是人工智能的可说明性。你不用懂得模子的每一个细节。然而，只有你可能懂得并充足保险地应用该东西便可以了，这就是咱们的目的。
你为甚么能对一个你不完整懂得其任务道理的体系有信念呢？
我给你打个比喻。假定我后院有一棵树，我想砍掉它。我可能会用电锯来做这项任务。当初，我不完整懂得电锯是怎样任务的。但手册上说，“这些是你须要谨慎的事件，免得割到你的手指。”以是，依据这本手册，我情愿用电锯也不肯用手锯，手锯的道理轻易懂得，但会让我花五个小时来砍树。
你晓得“切割”是甚么，即便你不完整晓得实现这个举措的机制是甚么。
对。第二个可说明性的第二个分支是：咱们能充足懂得一个东西，以便保险地应用它吗？咱们能够通过确认东西中反应出的人类已有的常识来构成这类懂得。
“反应人类常识”怎样令人工智能更轻易懂得？
这有另一个例子。假如大夫应用呆板进修模子来停止癌症诊断，大夫会想晓得，该模子有没有益用数据中咱们不想触及的随机性。确保这一点的一种方式是确认呆板进修模子正在做大夫会做的事件。换句话说，证实大夫本人的诊断常识曾经反应在模子中。
因而，假如大夫在断定一个细胞能否酿成了癌细胞，他们可能会在标本中寻觅一种叫做“融会腺（fused glands）”的货色。他们还能够斟酌患者的年纪，以及患者从前能否接收过化疗。这些都是大夫诊断癌症时关怀的要素。假如咱们能证实呆板进修模子也留神到了这些要素，那末模子就更轻易懂得了，由于它反应了大夫作为人类会具有的常识。
这就是TCAV所做的吗？它揭露了呆板进修模子应用哪些高等观点来做出决议？
对。在此之前，可说明性方式只说明了在输入数据的特点上，神经收集做了甚么任务。也就是说，假如您有图象，每个像素都是一个输入参数。现实上，Yann Lecun（一名初期的深度进修前驱，现在是Facebook的人工智能研讨主管）说，你能够检查神经收集中的每个节点，并检查每个输入的数值。这对电脑来讲没成绩，但人类不会如许做。我不会告知你，“哦，看看100到200像素，RGB值是0.2和0.3。”我只会说，“有一张狗的照片，它的毛发真的很疏松。”这就是人类交换的方法——应用观点。

TCAV怎样把输入的数据转化成观点？
让咱们回到应用呆板进修模子的大夫的谁人例子，这个呆板进修模子曾经被练习为将细胞样本的图象依照可能存在的癌症分类。作为大夫，你可能想晓得“融会腺体”的观点对猜测癌症有多主要。起首，你搜集一些图象，比方20个，此中有一些含有融会腺体的细胞。当初你将这些标志的示例拔出模子中。
那末TCAV外部所做的就是所谓的“敏理性测试”，当咱们将这些包括融会腺体的图片放入模子，癌症阳性猜测的几率会增添几多？你能够将其输出为一个介于0和1之间的数字，这是你的TCAV得分。假如几率增添，证实这是模子的一个主要观点。假如没有，这就不是一个主要的观点。
“观点”是一个含混的术语。有没有TCAV不能处置的观点？
假如你不能应用数据表白你的观点，那末它将没法任务。假如你的呆板进修模子是在图象上练习的，那末这个观点必需是可视化的。比方说，我想用视觉表白“爱”的观点，这真的很难。
TCAV实质上是为了树立对人工智能的信赖，而不是真正的懂得它吗？
不是，咱们从认知迷信和心思学的研讨中晓得，人类很轻易受骗上当。这象征着诈骗一团体去信任某件事实在很轻易。呆板进修可说明性的目的与此相反。它告知你一个体系能否保险，主要的是找到本相而不是树立信赖。可说明性的重点是揭露人工智能推理中的潜伏缺点。
它怎样能裸露本人的缺点？
你能够应用TCAV向经由练习的模子测试相干的观点。回到大夫应用人工智能停止癌症猜测的例子，大夫们可能会忽然想，“这台呆板仿佛偏向于对带有蓝色暗影的图象给出得了癌症的猜测。咱们以为不该该斟酌这一要素。”因而，假如带有“蓝色”的TCAV分数很高，这就成为这个呆板进修模子的一个缺点。
TCAV是针对没法说明的呆板进修模子计划的。为甚么不让体系从一开端便可以说明呢？
可说明性研讨的一个分支，着重于树立反应人类推理方法的固有可说明模子。但我的见解是：当初你在任何处所都有人工智能模子，这些模子曾经被构建，而且曾经失掉主要利用，而从一开端咱们就没有斟酌过可说明性。这就是现实。谷歌就有良多如许的情形！你能够说，“可说明性长短常有效的，让我为你树立另一个模子来代替你已有的模子。”那好吧，祝你好运。
那你怎样办？
咱们依然须要断定这项技巧能否合适咱们。这就是我为甚么研讨“后练习（Posttraining）”的可说明性方式。假如你有一一般人给你的模子，而你不能转变它，你怎样去为它的行动天生说明，以便你能够保险地应用它？这就是TCAV任务的意思地点。
你信任假如没有可说明性，人类可能会废弃人工智能技巧吗？斟酌到它的强盛功效，你真的以为这是事实的可能性吗？
是的。专家体系（智能盘算机顺序体系）就是如许。在20世纪80年月，咱们肯定他们比人工操纵职员履行某些义务更廉价。但当初谁在应用专家体系呢？没有人。以后咱们进入了人工智能的冬季。
由于人工智能铺天盖地的宣扬和资金的大批投入，当初看起来不太可能废弃人工智能。但从久远来看，我以为人类可能发明——或许是出于胆怯，或许是由于缺少证据——这项技巧不合适咱们。这也是可能的。
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