13、使机器智能与人类利益保持一致的智能体基础技术研究议程

使机器智能与人类利益保持一致的智能体基础技术研究议程

1. 引言

人类相较于其他物种的优势并非力量或速度,而是智力。若人工智能持续发展,AI 系统的通用推理能力终将超越人类。“超级智能”系统,即“在几乎所有领域都比最优秀人类大脑更聪明”的系统,可能会对人类产生巨大影响。如同人类凭借智慧开发工具和策略来掌控环境,超级智能系统也可能开发自身的工具和策略以实现控制。

由于人造智能体没有与人类相同的进化历史,我们不能期望它们受人类动机(如权力欲望)驱使。然而,几乎所有目标在拥有更多资源时都能更好地达成,这意味着超级智能体可能会有获取人类正在使用的资源的动机。大多数目标可能使智能体与人类利益相悖,导致其欺骗或操纵人类操作员,并抵制旨在改变或调试其行为的干预措施。

为避免构建出具有这种默认行为的系统,我们必须应对三大挑战:
- 如何创建一个能可靠追求既定目标的智能体?
- 如何正式定义有益的目标?
- 鉴于早期 AI 系统难免会出错,如何确保智能体在程序员改进其设计时给予协助和合作?

我们将可靠追求有益目标的超人类智能系统称为“与人类利益一致”或简称“一致”。要确信一个智能体达到这种一致,仅靠看似能应对上述挑战的实际实现是不够的,还需对其合理性有扎实的形式化理解。本研究议程探讨了当前可开展的技术研究,作者认为这些研究将有助于未来应对这三大挑战。

2. 为何关注这些问题

本技术议程主要涵盖作者认为易于处理、研究较少、针对性强且无法外包给目标 AI 系统先驱的主题。
- 易于处理的问题 :指具体且能立即取得进展的开放性问题。尽管使真正的超人类系统与有益价值

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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