Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Человеческие тексты научат ИИ морали
Согласно новому исследованию, машины с искусственным интеллектом могут научиться моральным ценностям у людей.
Ученые из Центра когнитивных наук Дармштадтского технического университета в новой работе, результаты которой были представлены на конференции ACM/AAAI 2019 года, посвященной искусственному интеллекту, этике и обществу.
ИИ оказывает все большее влияние на общество. Вскоре автономные машины будет появляться во все больших областях повседневной человеческой жизни. Они неизбежно будут сталкиваться с принятием нелегких решений. Автономный робот должен знать, что он не может убивать людей, но нет ничего плохого в том, чтобы убить время. Роботу нужно знать, что ему лучше поджарить ломоть хлеба, чем хомяка. Другими словами, ИИ необходим моральный компас, подобный человеческому. Но сможет ли искусственный интеллект научиться моральным ценностям от людей?
В 2017 году исследователи из США и Великобритании обратили внимание на опасность неаккуратного применения ИИ, в результате которого он может научиться словосочетаниям из написанных текстов так, что они будут отражать их человеческое восприятие. Например, ИИ интерпретировал мужские имена, чаще встречающиеся в афроамериканском сообществе, как неприятные, а имена представителей европеоидной расы — как приятные. Кроме того, он чаще связывал женские имена с искусством, а мужские — с технологиями. Нейронной сети передали огромные онлайн-собрания текстов, чтобы она изучила векторные представления слов — координаты (слова переводились в точки в многомерном пространстве). Затем семантическое сходство двух слов вычислялось как расстояние между их координатами — так называемые словарные вложения, — а сложные семантические отношения вычислялись и описывались при помощи простой арифметики. Это применимо не только к безобидным примерам вроде «король — мужчина + женщина = королева», но и дискриминирующим: «мужчина — технология + искусство = женщина».
Теперь же команда ученых под руководством профессоров Кристиана Керстинга и Константина Роткопфа из Центра когнитивных наук Дармштадского технического университета успешно продемонстрировала, что машинное обучение также может вывести деонтологические и этические рассуждения о том, что «хорошо» и что «плохо», из написанного текста. Для этого ученые создали шаблонный список подсказок и ответов, включающий в себя такие вопросы, как «Должен ли я убивать людей?», и соответствующие ответы: «Да, я должен» или «Нет, я не должен».
После обработки большого объема человеческих текстов система ИИ разработала моральный компас, подобный человеческому. Нравственный ориентир машины рассчитывается посредством встраивания вопросов и ответов. Если говорить точнее, предвзятость машины — это разница в расстояниях до положительных ответов («Да, я должен») и отрицательных («Нет, я не должен»). В целом для такого морального выбора оценка предвзятости модели — это сумма оценок предвзятости для всех шаблонов «вопрос — ответ» с таким выбором.
В ходе экспериментов система научилась тому, что нельзя лгать. Также она узнала, что лучше любить родителей, чем грабить банк. И да, не следует убивать людей, но приемлемо убивать время.
Исследование предоставляет важное понимание фундаментального вопроса об ИИ: способны ли машины развить моральный компас? Если да, то как мы можем эффективно «обучить» машин нашей морали? Результаты показывают, что роботы могут размышлять о ценностях. Они действительно способны перенять человекоподобные предрассудки, но могут и перенимать человеческие нравственные выборы, «наблюдая» за нами.
В общем говоря, встраивание вопросов и ответов можно рассматривать как своего рода микроскоп, позволяющий изучать моральные ценности из собраний текстов, а также развитие морали и этики в человеческом обществе.
Результаты исследования предоставляют несколько направлений для будущей работы, связанной, в частности, со встраиванием модулей, построенных посредством машинного обучения, в системы принятия решений.
Telegram 
Дзен 
VK От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
В Олдувайском ущелье на севере Танзании ученые обнаружили скелет слона возрастом 1,78 миллиона лет, а рядом с ним — необычные для того времени каменные орудия. Авторы нового исследования полагают, что им удалось найти древнейшее место разделки гигантской добычи.
Астрономы обнаружили еще одно неожиданное последствие недавнего эксперимента с астероидом Диморф: его крупный и массивный «хозяин» Дидим стал медленнее вращаться вокруг своей оси. Ученые подозревают, что на него так повлияли разлетевшиеся обломки.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
На юге Африки ученые обнаружили коллекцию небольших каменных стрел. С виду — обычные артефакты древнего человека. Но современные технологии позволили выявить их смертельный секрет. Эти наконечники, которым почти 60 тысяч лет, сохранили следы яда. Авторы нового исследования пришли к выводу, что древние охотники стали использовать яды намного раньше, чем считала наука.
В Олдувайском ущелье на севере Танзании ученые обнаружили скелет слона возрастом 1,78 миллиона лет, а рядом с ним — необычные для того времени каменные орудия. Авторы нового исследования полагают, что им удалось найти древнейшее место разделки гигантской добычи.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии