研究人員讓AI模擬“神經(jīng)退化”，觀察其能力下降順序，或?qū)⒂糜谔嵘?a href="http://worldfootballweekly.com/AI_1.html" target="_blank" class="keylink">AI安全及可解釋性。
近年來，研究人員開發(fā)出能模擬人類能力的人工智能 (AI) 系統(tǒng)，例如識別圖像中的物體、回答問題等等。然而，與會隨著時間退化的人腦不同，這些系統(tǒng)通常會保持相同的性能，甚至隨著時間的推移提高技能。
加州大學(xué)歐文分校的研究人員最近嘗試在人工智能體中模擬衰老和生物神經(jīng)退化(即神經(jīng)元逐漸減少以及相關(guān)的心理能力下降)。他們預(yù)印在 arXiv 上的論文提出了一種利用“人為神經(jīng)退化”來執(zhí)行特定任務(wù)的創(chuàng)新型 AI 系統(tǒng)的開發(fā)思路。
“這項研究的最初靈感來自于與 Baldi 博士和 Pishgar 博士共進(jìn)晚餐時的一次討論，” 論文的共同作者俞岱(Yu-Dai Tsai)告訴 Tech Xplore，“當(dāng)時我們討論了廣泛但不相關(guān)的各種主題，包括神經(jīng)退化、學(xué)習(xí)和人工智能安全。”
“此外，我父親最近經(jīng)歷了一次嚴(yán)重的腦損傷，并出現(xiàn)了認(rèn)知能力下降的情況，這促使我從新的角度思考這個問題，以及它在計算機科學(xué)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的直接應(yīng)用?！?/p>
Tsai及其同事最近的這項研究并非旨在人工復(fù)制人類腦部疾病。相反，該團隊希望在人工智能體中產(chǎn)生認(rèn)知衰退，以更好地理解復(fù)雜系統(tǒng)，從而可能增強其可解釋性和安全性。
“我們使用大型語言模型 (LLM) 執(zhí)行的智商測試，更具體地說是 LLaMA 2，引入了 ‘神經(jīng)元侵蝕’的概念，” Tsai 解釋道。 “這種蓄意的侵蝕涉及在訓(xùn)練期間或之后切除突觸或神經(jīng)元，或添加高斯噪聲，從而導(dǎo)致 LLM 的性能出現(xiàn)可控的下降?！?/p>
研究人員發(fā)現(xiàn)，當(dāng)他們故意切除 LLaMA 2 模型的一部分人工突觸或神經(jīng)元時，其在智商測試中的表現(xiàn)會按照特定模式下降。他們的觀察可能會揭示復(fù)雜人工智能系統(tǒng)的工作原理，以及其底層結(jié)構(gòu)受損時首先和最后下降的能力。
“除了建立一般框架之外，這項研究也許最有趣的結(jié)果是，大型語言模型會首先喪失抽象思維能力，然后是數(shù)學(xué)能力下降，最終喪失語言能力，無法連貫地回應(yīng)提示，” Tsai 說， “我們正在進(jìn)行進(jìn)一步的測試以更好地理解這種觀察到的模式?！?/p>
研究人員發(fā)現(xiàn)，當(dāng)人工智能系統(tǒng)中的人工突觸和神經(jīng)元被移除時，這些系統(tǒng)首先會喪失抽象思維能力，然后喪失數(shù)學(xué)能力，最后喪失語言技能(即無法連貫地回應(yīng)提示)。有趣的是，這種“神經(jīng)侵蝕”模式與人類神經(jīng)退化模式一致。
未來，Tsai及其同事的這項最新工作可能會啟發(fā)其他研究團隊探索人工智能體中專門的神經(jīng)退化，超越以往側(cè)重于復(fù)制人類神經(jīng)退化的研究。這些研究將共同為開發(fā)利用觀察到的 AI 神經(jīng)侵蝕模式來解決現(xiàn)實世界問題的新技術(shù)鋪平道路。
“這只是一系列研究中的第一個，” Tsai 補充說， “我們計劃將我們的研究擴展到人工智能系統(tǒng)的特定測試，并將模擬擴展到其他神經(jīng)疾病和神經(jīng)多樣性。此外，我們將應(yīng)用我們的方法來提高人工智能的安全性 可解釋性。我們也渴望與神經(jīng)科學(xué)家進(jìn)行更多的合作和討論; 但是，我們的主要重點仍然是在探索人工智能研究的新領(lǐng)域，而不是復(fù)制人類腦部疾病。”
本文譯自 techxplore，由 BALI 編輯發(fā)布。
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