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AI 都會和人類談判了?Meta AI 最新研究登上 Science,LeCun 稱里程碑式成果

作者:明敏 羿閣 時間:2022-11-23 來源:量子位 收藏

都學(xué)會和人類談判了?還能成功說服人類聽它安排?

本文引用地址:http://2s4d.com/article/202211/440783.htm

話術(shù)一流到人類完全分辨不出它是 。

這就是 Meta 的最新成果 ——AI 模型 CICERO(西塞羅),現(xiàn)已登上 Science。

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嗯,就是和古羅馬著名政治家、演說家西塞羅同名。

研究人員讓這個 AI 西塞羅隱藏身份加入到一個外交游戲里,82 名人類玩家在 40 場游戲中,都沒有懷疑過它其實是個 AI。

而且還戰(zhàn)績斐然,全程平均分達到 25.8%,是人類玩家平均分的 2 倍,并且最終排名為前 10%。

成果一經(jīng)發(fā)布,就在網(wǎng)上引發(fā)熱議。

有人評價:這意味著 AI 在最具人類特點的游戲里戰(zhàn)勝人類,超乎想象…

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LeCun 都稱它為:里程碑式的研究!

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目前,模型代碼已在 GitHub 上開源。

真有 AI 縱橫家那感覺了

AI 嘮嗑其實一直都引人詬病,更別提外交這種需要超高話術(shù)的場景了。

它需要理解對方的語言、動機,制定自己的話術(shù)策略,并調(diào)整好措辭。

有時甚至還需要“耍心眼”,故意說一些假話給對方設(shè)套。

這種超高難度任務(wù),怎么挑戰(zhàn)?

俗話說一口吃不成胖子。

Meta AI 就想到了先從游戲場景來切入(畢竟 AI 在玩游戲上是老手了)。

不過和之前棋類或競技游戲不同,外交游戲并沒有那么強的規(guī)則性,運籌帷幄、隨機應(yīng)變的環(huán)節(jié)不少。

實驗中用到的游戲是 webDiplomacy(以下用“外交游戲”指代它)。

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這款游戲的背景是 1901 年的歐洲,7 位玩家每人控制一個大國,通過相互合作、協(xié)商,盡可能地占領(lǐng)更多領(lǐng)土。

西塞羅的核心是由一個對話引擎和一個戰(zhàn)略推理引擎共同驅(qū)動的。

簡單理解,這里的對話引擎和 GPT-3、LaMDA 類似,戰(zhàn)略推理引擎和 AlphaGo 相近。

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用到的對話模型,是從一個類似于 2.7 億參數(shù)的 BART 模型訓(xùn)練而來。

BART 吸收了 GPT 和 BERT 各自的特點,它比 BERT 更適合文本生成的場景,還能雙向理解上下文語境信息。

具體來看,研究人員先從互聯(lián)網(wǎng)上獲取文本訓(xùn)練對話模型,然后再在實際的外交游戲場景中微調(diào)。

戰(zhàn)略推理引擎用到的是一個規(guī)劃算法(planning algorithm)。

該算法能夠基于現(xiàn)況計算出一個最優(yōu)選擇。再通過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練,懲罰模型做出的“不像人”的策略,以此讓模型給出的策略更合理。

畢竟,在外交游戲中是和人打交道,讓 AI 更像人也是最基本的要求之一。

而且強化學(xué)習(xí)這種迭代式的訓(xùn)練,可以不斷改進 AI 做出的策略預(yù)測。比傳統(tǒng)方法中常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)(即打標(biāo)簽的方式)效果更好。

實操中,西塞羅首先會根據(jù)目前為止的游戲狀態(tài)和對話,對每個人的會采取的動作做一個初步預(yù)判。

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接下來,在不斷地協(xié)商過程中,它都會不斷地改進預(yù)測,然后使用這些預(yù)測為自己和合作伙伴設(shè)置一個共同的目標(biāo)。

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其次,它會根據(jù)局勢狀態(tài)、對話及其目標(biāo),從對話模型中生成幾個候選消息,使用分類器等過濾機制過濾掉無意義的,生成最終的高質(zhì)量輸出文本。


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例如,以下圖為例,在這一局中,西塞羅扮演“奧地利”。

當(dāng)玩家“意大利”向它詢問意見,自己是否應(yīng)該攻擊土耳其時,西塞羅會根據(jù)場上局勢 —— 土耳其正在攻擊俄羅斯,判斷出這是一個兩面夾擊的好機會,然后勸意大利跟進攻打土耳其。

這一步既建立了與意大利的伙伴關(guān)系,又消滅了一個潛在的對手。

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不僅如此,談判也是西塞羅的拿手好戲。

這次西塞羅扮演的是“德國”,與玩家“法國”一直在交戰(zhàn)。這時法國南部同時受到了意大利的攻擊,于是向西塞羅請求和談。

西塞羅則趁機獅子大開口,要求法國歸還侵略的領(lǐng)土,并保證不攻擊荷蘭。雙方在討價還價中順利達成了協(xié)議。

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就像上述展示的例子一樣,兩個月間,西塞羅共參與了 40 場外交游戲,與 82 名人類參賽者交鋒。

在每場比賽中,西塞羅都會發(fā)送和接收平均 130 條消息。

其游戲水平甚至強過了人類:平均得分是人類玩家的 2 倍以上,甚至在玩過一場以上游戲的參與者中也能排到前 10% 。

網(wǎng)友:雖然它表現(xiàn)好但我很害怕

看完西塞羅在外交上的精彩表現(xiàn),有網(wǎng)友感慨 AI 的發(fā)展速度:

Deep Blue 擊敗了卡斯帕羅夫,Watson 擊敗了智力競賽的兩位人類冠軍,現(xiàn)在輪到 Meta AI 敲響馬基雅維利(近代政治思想奠基人)的大門了。

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還有人表示,這難道是邁向通識語言大模型的第一步嗎?

LeCun 給出了肯定回復(fù):

至少語言是基于事實的。

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不過由于這款外交游戲以爾虞我詐著稱,不少人也對此表示擔(dān)憂:

這是直接鼓勵研究人員開發(fā)更多擅長騙人的模型。

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有網(wǎng)友就表示,玩這游戲甚至?xí)ヅ笥雅丁?/span>

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而從 AI 西塞羅的戰(zhàn)績來看,它可以迷惑人類玩家,并且說服人類聽從它的策略。

所以有人就表示,這不是 AI 控制人類的選擇乃至生活?

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不過 Meta AI 表示,AI 西塞羅不是全沒有失誤的。

并且游戲中也還有很多需要和人類協(xié)作的環(huán)節(jié),西塞羅的表現(xiàn)同樣很好。

目前,它還只被放在游戲場景中測試過,并沒有嘗試過在開放語境下和人類談判。

參考鏈接:

  • [1]https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade9097

  • [2]https://ai.facebook.com/blog/cicero-ai-negotiates-persuades-and-cooperates-with-people/

  • [3]https://twitter.com/ylecun/status/1595081004108206088




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