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反讽机器:为什么人工智能研究人员要教计算机识别反讽?
2023年01月05日    阅读量:20     新闻来源:好力百信息网    |  投稿

当你听说谷歌工程师布莱克·莱莫因(BlakeLemoine)时,你的第一反应是什么?他上个月宣布,他正在开发的人工智能程序已经开发出了意识?

如果你像我一样本能地怀疑,那可能是这样的:这家伙是认真的吗?他真的相信自己说的话吗?还是这是一场精心策划的恶作剧?

把这些问题的答案放在一边。把注意力放在问题本身上。即使是问他们,也不等于预先假定了布莱克·莱莫因的某些至关重要的东西:具体来说,他是有意识的吗?

换句话说,我们都可以想象布莱克·莱莫因是个骗子。

我们可以这样做,因为我们假设他内心的信念是不同的鈥攚他真正相信的鈥攁他的外在表情:他声称相信的。

这难道不是意识的标志吗?我们对电脑也会这么想吗?

意识:“难题”

哲学家们称意识为“难题”,这并非毫无意义。众所周知,它很难定义。

但就目前而言,让我们假设一个有意识的存在是一个能够有一个想法,而不是泄露它。

这意味着意识将是反讽的先决条件,或者说一件事而意义相反。当我意识到你的话与你的想法不一致时,我知道你在讽刺。

我们大多数人都有这种能力鈥攁我们中的大多数人经常用这种方式表达我们未表达的意思鈥攊我认为,这应该比它更让我们惊讶。

它看起来几乎是人类的。

动物当然很有趣鈥攂但并非故意如此。

机器呢?他们会欺骗吗?他们能保守秘密吗?他们会讽刺吗?

AI和反讽

这是一个普遍公认的事实(至少在学术界是这样),任何你可能用其中的字母“AI”编造的研究问题都已经在某个地方被一群资源丰富的计算科学家研究过了鈥攐ften,如果不总是,由美国军方资助。

人工智能和反讽的问题确实如此,最近吸引了大量的研究兴趣。

当然,考虑到讽刺意味着说一件事却意味着相反,创造一台能够检测它的机器,更不用说生成它了,这不是一项简单的任务。

但是,如果我们能够创造这样一台机器,它将有大量的实际应用,其中一些比其他更危险。

例如,在在线评论时代,零售商非常热衷于所谓的“意见挖掘”和“情绪分析”,这两种方法使用人工智能不仅映射内容,而且映射评论人评论的情绪。

知道你的产品是受到赞扬还是成为笑柄是有价值的信息。

或者考虑社交媒体上的内容适度。如果我们想在保护言论自由的同时限制网络虐待,那么知道一个人什么时候是认真的,什么时候是在开玩笑,难道没有帮助吗?

或者,如果有人在推特上说他们刚刚加入了当地的恐怖组织,或者他们正在手提箱里装炸弹前往机场呢?(顺便说一句,千万不要在推特上发这个消息。)想象一下,如果我们能立即确定他们是认真的,还是只是“讽刺”

事实上,考虑到讽刺接近于撒谎,不难想象,围绕着新的通信技术发展起来的整个政府和企业监控的阴影机制会如何发现讽刺探测器的前景非常有趣。

这在很大程度上解释了关于这个话题的文献在不断增长。

AI,从Clippy到面部识别

了解人工智能和反讽的研究现状,有助于更全面地了解人工智能的历史。

这段历史通常分为两个时期。

直到20世纪90年代,研究人员一直试图用一套手工编制的正式规则来为计算机编程,以了解如何在预定义的情况下行事。

如果你在20世纪90年代使用微软Word,你可能还记得恼人的办公室助理克利比,他不断地弹出来提供不必要的建议。

自世纪之交以来,该模型已被数据驱动的机器学习和神经网络所取代。

在这里,一个给定现象的大量实例被转化为数值,计算机可以在上面执行复杂的数学运算,以确定人类永远无法发现的模式。

此外,计算机不仅仅应用规则。相反,它从经验中学习,并开发独立于人类干预的新操作。

这两种方法之间的区别就是Clippy和面部识别技术之间的区别。

研究讽刺

为了建立一个具有反讽检测能力的神经网络,研究人员首先关注一些人认为最简单的形式:讽刺。

研究人员从社交媒体上剥离的数据开始。

例如,他们可能会收集所有标记为#讽刺的推文或标记为/s的Reddit帖子,Reddit用户使用这种速记法来表示他们不是认真的。

重点不是教计算机识别任何给定讽刺帖子的两个独立含义。事实上,意义毫无意义。

相反,计算机被指示搜索重复出现的模式,或者一位研究人员称之为“句法指纹”鈥攚单词、短语、表情符号、标点符号、错误、语境等等。

除此之外,通过添加更多示例流来增强数据集鈥攐例如,其他帖子在同一个线程中,或者来自同一个帐户。

然后对每个新的例子进行一系列计算,直到我们得出一个决定:讽刺还是不讽刺。

最后,一个机器人可以被编程为回复每个原始海报,并询问他们是否在讽刺。任何反应都可以添加到计算机不断增长的经验中。

最新的讽刺检测器的成功率接近惊人的90%鈥攇我猜想,这比许多人所能达到的还要伟大。

那么,假设人工智能在不到二十年的时间里将继续以我们从Clippy发展到面部识别技术的速度发展,那么讽刺的机器人还能走得更远吗?

什么是讽刺?

但是,通过反讽的“句法指纹”分类和实际理解反讽之间难道没有质的区别吗?

有些人建议不要这样做。如果一台计算机可以被训练成与人类一模一样的行为,那么它的行为背后是否隐藏着丰富的内心世界就无关紧要了。

但反讽可以说是一个独特的例子:它依赖于外部行为和内部信念之间的区别。

在这里,也许值得记住的是,虽然计算科学家最近才对反讽感兴趣,但哲学家和文学评论家对此思考了很长时间。

也许探索这一传统可以为解决一个新问题提供旧的思路。

在这种情况下,我们可以引用许多名字,其中两个是不可或缺的:德国浪漫主义哲学家弗里德里希·施莱格尔;后结构主义文学理论家保罗·德曼。

对施莱格尔来说,反讽不仅仅意味着虚假的外部含义和真实的内部含义。相反,在讽刺中,两个相反的意思被表示为同样正确。由此产生的不确定性对逻辑有着毁灭性的影响,尤其是非矛盾定律,它认为一个陈述不能同时是真的和假的。

德曼在这一点上追随施莱格尔,并在某种意义上,普及了他的见解。他指出,定义反讽概念的每一次努力都必然会受到它试图解释的现象的影响。

事实上,德曼相信所有的语言都会受到反讽的影响,并涉及到他所说的“永久的parabasis”。因为人类有能力对彼此隐藏自己的思想,所以这总是可能的鈥攑永久可能的鈥攖他们所说的不是真的。

换句话说,反讽不是许多语言中的一种。It结构鈥攐r更好,闹鬼鈥攅语言的使用和每一次互动。

在这个意义上,它超过了证明和计算的顺序。问题是,一般来说,人类是否也是如此。

本文是根据知识共享许可证从对话中重新发布的。阅读原文。

标签:行业资讯今日头条高端访谈人工智能市场评论机器人工业机器人系统及软件工业设备
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