據(jù)外媒報(bào)道，美國(guó)麻省理工學(xué)院（MIT）和微軟公司（Microsoft）研究人員研發(fā)出一個(gè)新穎的模型，可識(shí)別出自動(dòng)駕駛系統(tǒng)從訓(xùn)練中學(xué)習(xí)到的，但與真實(shí)世界不匹配的實(shí)例。工程師們可利用該模型提升無(wú)人駕駛汽車、自主機(jī)器人等人工智能系統(tǒng)的安全。

例如，為無(wú)人駕駛汽車提供動(dòng)力的人工智能（AI）系統(tǒng)，在虛擬仿真場(chǎng)景中得到廣泛的訓(xùn)練，以便讓車輛為路上幾乎所有事件都做好準(zhǔn)備。但是，有時(shí)，汽車在真實(shí)世界中會(huì)出現(xiàn)意想不到的錯(cuò)誤，因?yàn)槠噾?yīng)該根據(jù)發(fā)生的事件改變行為，但是自動(dòng)駕駛汽車的行為并不會(huì)改變。

如果有一輛無(wú)人駕駛汽車沒(méi)有經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，更重要的是沒(méi)有配備可以區(qū)別不同場(chǎng)景的傳感器，如區(qū)分路上的大型白車以及配備了紅色閃光燈的救護(hù)車。如果該車在高速公路上行駛，同時(shí)有一輛救護(hù)車?guó)Q笛，該車可能并不知道要減速并且靠邊停下，因?yàn)樗鼪](méi)有了解該救護(hù)車與一輛普遍大白車的區(qū)別。此類現(xiàn)象稱為“盲點(diǎn)”。

有一些傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法確實(shí)在實(shí)際測(cè)試運(yùn)行期間提供人工反饋，但屬于更新系統(tǒng)的操作。此類方法不能識(shí)別“盲點(diǎn)”，而識(shí)別盲點(diǎn)對(duì)于在現(xiàn)實(shí)世界中進(jìn)行更安全的操作非常有用。而研究人員的方法是，首先將人工智能系統(tǒng)置于仿真訓(xùn)練中，在仿真訓(xùn)練中，人工智能系統(tǒng)將產(chǎn)生一種“策略”，映射它在仿真訓(xùn)練中所能采取的最佳行動(dòng)。然后，該系統(tǒng)將被部署到真實(shí)世界中，如果該系統(tǒng)在真實(shí)世界中的操作屬于不可接受的范圍時(shí)，人類會(huì)提供錯(cuò)誤信號(hào)。

此外，該模型可以進(jìn)行實(shí)時(shí)糾正。例如，如果人工智能系統(tǒng)在某個(gè)情境下做出了錯(cuò)誤決定，人類駕駛員會(huì)控制該系統(tǒng)，并做出正確決策，從而將會(huì)教會(huì)該系統(tǒng)未來(lái)在相似情境下應(yīng)該怎么做。

研究人員還研發(fā)出一種方法，可確保AI不會(huì)將某一特定反應(yīng)的所有實(shí)例都標(biāo)記為安全行為。為防止此種情況，機(jī)器學(xué)習(xí)算法將會(huì)判斷可接受和不可接受的反應(yīng)，同時(shí)使用概率算法查看模式，并決定正做出的決策是完全正確的，還是可能會(huì)產(chǎn)生問(wèn)題的。

目前，該模型還未在現(xiàn)實(shí)世界中接受測(cè)試。但是研究人員一直在使用視頻游戲?qū)ζ溥M(jìn)行測(cè)試，在該游戲中，有一位仿真人類會(huì)為游戲中人物的行為進(jìn)行糾正。下一步，研究人員可能將該模型應(yīng)用與真正的自動(dòng)駕駛汽車及其測(cè)試系統(tǒng)。

(責(zé)編：李碩)

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