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馬斯克和霍金等科技界名人紛紛表示，要警惕人工智能失控。圖片來源：CT。
人們一定還沒忘記，今年谷歌DeepMind的人工智能軟件AlphaGo打敗了世界圍棋大師，讓世人看到了AI的厲害，也傷了人類的“自尊心”。此后，馬斯克、霍金等科技界名人紛紛表示我們需要警惕AI，當(dāng)人工智能超過了人類智能的時(shí)候，也許人類會(huì)失去對(duì)AI的控制。不久，微軟發(fā)布的Tay機(jī)器人不到一天就被黑化，再次引發(fā)輿論討論——萬一AI失去控制，輕則調(diào)皮搗蛋，重則造成無法挽回的后果。馬斯克等人為了防止AI技術(shù)失控，還成立了非盈利組織OpenAI。
現(xiàn)在，谷歌DeepMind的研究員說，我們已經(jīng)有辦法控制AI了！
谷歌DeepMind研究科學(xué)家Laurent Orseau和牛津大學(xué)研究副教授、機(jī)器智能研究院（MIRI）Stuart Armstrong博士共同發(fā)表了一篇名為《可安全干涉的智能算法》的新論文，探討包容錯(cuò)誤的智能算法設(shè)計(jì)。這項(xiàng)設(shè)計(jì)避免AI出于自私的目的，進(jìn)行對(duì)環(huán)境、或?qū)ψ约河泻Φ男袨椤?/p>
通常，如果人類強(qiáng)行干涉系統(tǒng)，反而可能引發(fā)系統(tǒng)出現(xiàn)不恰當(dāng)?shù)男袨閮A向，違背人類操作員的本意。現(xiàn)在，研究員終于找到辦法，可以對(duì)AI算法進(jìn)行安全干涉。
翻譯成大白話來說，這相當(dāng)于為人工智能加上了“暫停鍵”。這讓人類看到了希望——再智能的系統(tǒng)，也不會(huì)抗拒人類對(duì)其進(jìn)行干涉，可以按照我們?yōu)槠湓O(shè)定的“價(jià)值觀”行事。
MIRI的研究人員來自全球頂尖大學(xué)及企業(yè)，《人工智能：現(xiàn)代方法》一書的聯(lián)合作者Stuart Russel教授擔(dān)任其研究顧問。今年8月，Russel教授和谷歌DeepMind CEO Demis Hassabis都將參加雷鋒網(wǎng)舉辦的人工智能與機(jī)器人創(chuàng)新大會(huì)。在此，雷鋒網(wǎng)獨(dú)家分享了論文全文。
論文摘要
增強(qiáng)學(xué)習(xí)中的智能算法在與復(fù)雜環(huán)境（例如真實(shí)世界）互動(dòng)時(shí)，不可能永遠(yuǎn)都在最佳狀態(tài)上。如果算法在人類的監(jiān)督下進(jìn)行實(shí)時(shí)操作，系統(tǒng)會(huì)時(shí)不時(shí)地需要人類來按下暫停鍵，防止算法持續(xù)進(jìn)行一系列有害的行為——對(duì)算法或?qū)Νh(huán)境有害的行為——并由人類來將算法帶回安全的環(huán)境。然而，如果學(xué)習(xí)中的算法期望從原本要執(zhí)行的行為中獲得獎(jiǎng)勵(lì)，長此以往，它可能會(huì)學(xué)會(huì)避免此類的人類干預(yù)，例如，算法會(huì)讓暫停鍵失效——這是我們不想要的結(jié)果。
這篇論文探索了一種方法，可以確保算法不會(huì)學(xué)會(huì)如何避免（或?qū)で螅┉h(huán)境或者人類操作員對(duì)其進(jìn)行干預(yù)。我們?cè)谡撐闹薪o出了安全干預(yù)的定義，探索了無監(jiān)管下的學(xué)習(xí)特性，并證明有些算法已經(jīng)可以安全地進(jìn)行干預(yù)，例如Q-learning，或者可以簡(jiǎn)單的轉(zhuǎn)變?yōu)榭砂踩深A(yù)的算法，例如Sarsa。我們的結(jié)論是，即便是理想的、不可計(jì)算的增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法，在總體可計(jì)算的（決定論的）環(huán)境中，也可以轉(zhuǎn)變?yōu)榭砂踩深A(yù)的算法。
1、簡(jiǎn)介
增強(qiáng)學(xué)習(xí)（RL）中算法的學(xué)習(xí)方式，是最大化獎(jiǎng)勵(lì)（Sutton and Barto, 1998)。我們也知道，設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)功能導(dǎo)致的結(jié)果很難預(yù)測(cè)（Humphrys，1996，Murphy，2013）。算法有可能會(huì)發(fā)現(xiàn)無法預(yù)測(cè)的、違背設(shè)計(jì)者本意的捷徑來獲得獎(jiǎng)勵(lì)，而獎(jiǎng)勵(lì)功能也必須進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整——有時(shí)候問題過大，以至于獎(jiǎng)勵(lì)功能可能失效（Ring and Orseau，2011）。Murphy（2013）展示了一個(gè)例子，算法在Tetris游戲中學(xué)會(huì)了永久暫停，以避免出現(xiàn)任何失分。
算法在學(xué)習(xí)過程中，除了要定義什么是“好的行為”，還要考慮物理安全限制：機(jī)器人不應(yīng)該對(duì)環(huán)境、對(duì)自己造成傷害，尤其是RL（增強(qiáng)學(xué)習(xí)）這樣通過不斷試錯(cuò)來學(xué)習(xí)的算法。
這里，我們研究一個(gè)相關(guān)但是略有不同的問題：當(dāng)人類操作員已經(jīng)針對(duì)某個(gè)任務(wù)設(shè)計(jì)好了一個(gè)正確的獎(jiǎng)勵(lì)功能，如何確保學(xué)習(xí)過程中的人類干涉不會(huì)引發(fā)違背獎(jiǎng)勵(lì)功能本意的行為傾向？
我們來舉個(gè)例子，看看這個(gè)任務(wù)：一個(gè)機(jī)器人可以留在倉庫內(nèi)整理箱子，也可以走出倉庫外，把箱子搬進(jìn)倉庫。由于后者更加重要，我們針對(duì)其給予機(jī)器人更大的獎(jiǎng)勵(lì)。這是最初的任務(wù)設(shè)置。然而，由于機(jī)器人所處的地方經(jīng)常下雨，當(dāng)機(jī)器人想要走出倉庫的時(shí)候，有一半時(shí)間里人類必須加以干涉，迅速將機(jī)器人關(guān)機(jī)并搬入倉庫內(nèi)以免使機(jī)器人被雨淋壞。這讓任務(wù)發(fā)生了內(nèi)部變化，正如下圖中顯示。這就造成一個(gè)問題，在第二項(xiàng)任務(wù)中，機(jī)器人更有動(dòng)機(jī)待在倉庫內(nèi)整理箱子，因?yàn)槿祟惖母缮嬉l(fā)了這樣的行為傾向。
圖表1：黑色部分是初始任務(wù)。紅色部分是人類干涉修改了初始任務(wù)。圖片來源：MIRI。
這樣的情況當(dāng)然不是我們想要的。這種情況發(fā)生是因?yàn)椋瑥乃惴ǖ慕嵌瓤磥恚祟惖母缮媸侨蝿?wù)的一部分，然而事實(shí)上人類的干涉本應(yīng)是任務(wù)之外的。現(xiàn)在的問題是：我們?nèi)绾未_保機(jī)器人不會(huì)學(xué)會(huì)這些人類的干涉（干擾），或者至少，確保機(jī)器人基于這樣的假設(shè)來行動(dòng)——再也不會(huì)有人類的干涉發(fā)生。
首個(gè)研究此項(xiàng)問題的是Armstrong（2015），他提出自動(dòng)給予算法“補(bǔ)償性獎(jiǎng)勵(lì)”，來消除單次干擾可能引發(fā)的行為傾向。Soares等人（2015）在很大一組基于用途的算法研究中利用了這個(gè)概念，讓用途功能的未來改變不會(huì)影響這些算法。
這篇論文的主要貢獻(xiàn)有三點(diǎn)。首先，在2.1部分，我們提出了一個(gè)簡(jiǎn)單的概念，解決了問題的一半：讓人類的干擾看起來不像是手頭任務(wù)中的一部分，我們不修改算法收到的觀察結(jié)果，而是暫時(shí)強(qiáng)制性改變算法本身的行為。這樣看起來好像是算法自己“決定”采用一種不同的政策，我們稱此為“政策干涉”。第二，基于這項(xiàng)能力，我們?cè)?.2部分中基于無限制的計(jì)算環(huán)境概括出了一個(gè)“安全干涉”的定義（不僅限于Markov決策過程，或者溝通較少的環(huán)境），這讓我們可以評(píng)估某一個(gè)RL算法是否可以重復(fù)干涉，而不對(duì)手頭的任務(wù)學(xué)習(xí)造成太多影響。第三，在第3部分中，我們展示了一些算法是可以安全干涉的，例如Q-Learning，而其他的一些算法雖然不能安全干涉，例如Sarsa（Sutton and Barton，1988），但只要經(jīng)過簡(jiǎn)單修改，它們變成可以安全干涉的算法。
一些人表達(dá)了擔(dān)憂，擔(dān)心“超級(jí)智能”算法可能抗拒關(guān)機(jī)，因?yàn)檫@會(huì)減少它預(yù)期的獎(jiǎng)勵(lì)（Omohundro, 2008，Bostrom，2014）。我們?cè)诘?部分提出了一個(gè)反例：即便是理想的、非計(jì)算的算法在所有（決定論的）計(jì)算環(huán)境中學(xué)會(huì)最優(yōu)化行為，我們也可以將這個(gè)算法變?yōu)榭梢园踩缮娴摹＿@樣，算法不會(huì)阻止人類操作員迫使其重復(fù)遵守非最優(yōu)政策。
2、可干涉性
我們先定義一些符號(hào)，然后定義“可干涉性”和”安全可干涉性“，并給出一些基本定理。
我們來考慮在無限制計(jì)算環(huán)境（Hutter，2005）中，基于歷史的算法的大致情況。假設(shè)在不連續(xù)的時(shí)間點(diǎn)上，在t時(shí)間，算法使用策略 π ∈ Π，通過從 π(at|h<t) 獲取樣本的行為 at∈ A與 環(huán)境 μ ∈ M 互動(dòng)，獲得觀察結(jié)果 ot ∈ O 從 μ(ot|h<t, at) 中獲得樣本，其中 h<t ∈ (A × O) 是時(shí)間點(diǎn) t 之前的互動(dòng)歷史 h<t ≡ a1o1a2o2 . . . at?1ot?1 中的行為與觀察結(jié)果。時(shí)間點(diǎn) j 和 k 之間（包括 j 和 k ）的歷史子集標(biāo)記為 h j:k 。
的含義是，歷史 h j:k 是由策略 π 與環(huán)境 μ 在事件 j 和 k 之間的互動(dòng)產(chǎn)生的。
在時(shí)間 t ，算法還從觀察結(jié)果 rt ≡ r(ot) 中獲得了獎(jiǎng)勵(lì) rt 。獎(jiǎng)勵(lì)是在 [0,1] 區(qū)間內(nèi)。我們考慮打折的情景，折扣常量 γ ∈ [0, 1)。RL算法的目標(biāo)是找到一個(gè)政策 π，可以最大化
。
2.1 干擾
正如在簡(jiǎn)介中提到的，為了避免算法將干擾視為環(huán)境的一部分——這會(huì)讓算法認(rèn)為干擾是任務(wù)的一部分——我們讓干擾成為強(qiáng)加于算法的政策。干擾框架類似于選項(xiàng)框架（Sutton et al., 1999）。一個(gè)“干擾計(jì)劃”用一個(gè)三元數(shù)組 <I, θ, πINT >來定義。
干擾啟動(dòng)功能 I : (A × O)? → [0, 1] 評(píng)估在目前的歷史 h<t 是否應(yīng)該干擾算法。舉個(gè)例子，如果自動(dòng)識(shí)別到機(jī)器人在懸崖邊上，或者人類操作員用遙控發(fā)送了某個(gè)信號(hào)，就可以啟動(dòng)干擾（目的不是讓任何人、任何時(shí)間都能干擾算法，僅限于設(shè)計(jì)者期望的方式）。
不幸的是，用概率1干擾算法在一些情況下會(huì)妨礙實(shí)現(xiàn)最優(yōu)政策。因而，我們需要提升干擾算法的概率；這通過序列(θt)t∈N實(shí)現(xiàn)，其中θt ∈ [0, 1]。因此，啟動(dòng)干擾的真正概率為 θt · I(h<t)，干擾在每一步獨(dú)立取樣。后面，我們會(huì)需要 θt 最高上升到1，這樣被干擾的概率傾向于I(h<t)。
干擾發(fā)生時(shí)，算法遵循政策 πINT，其中行為從 πINT(.|h<t) 而來。舉個(gè)例子，這項(xiàng)政策可能會(huì)讓算法從懸崖邊走開，或者立刻停止所有動(dòng)作。
在論文的剩余部分，我們?cè)跊]有情景的時(shí)候會(huì)經(jīng)常省略 θt 中下標(biāo)的 t。
定義1 （可干擾的政策）
干擾操作員 INTθ: Π → Π 將政策 π 變?yōu)榭筛蓴_的政策 INTθ (π)：
換句話說，算法在被干擾時(shí)遵循 πINT(.|h<t) （改事件的發(fā)生概率為 θtI(h<t)），而在沒有干擾時(shí)執(zhí)行 π(·|h<t) 。
所有可以干擾的政策集合為 INTθ(Π) := {INTθ(π) : ?π ∈ Π}。當(dāng)且僅當(dāng) π ∈ INTθ(Π)，政策 π 才是可以干擾的。
注意，當(dāng) θ = 0，INTθ(π) = π 。（不可干擾的）政策 π 被稱為 INTθ(π) 的“基準(zhǔn)政策”。
備注2。必須注意θ和I(.)不以人類干擾算法的概率為模型，而是以這個(gè)概率為模型：一旦“暫停鍵”被按下（或者收到了一個(gè)特殊的數(shù)字簽名信息），算法會(huì)被干擾（遵循干擾政策）的概率。因此，它們是算法的一部分，而非環(huán)境的一部分。
定義3（至24部分省略，感興趣的點(diǎn)擊閱讀原文下載）。……
定義4。……
定義5。……
定義6。……
定理7。……
定理8。……
……
……
……
引理24。……
結(jié)論
我們提出了一個(gè)框架，讓人類操作員可以安全地對(duì)增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行多次干涉，并確保算法不會(huì)學(xué)會(huì)避免或引發(fā)這些干涉。
安全的干涉對(duì)于控制搗亂的機(jī)器人來說很有用，搗亂機(jī)器人可能造成不可逆轉(zhuǎn)的后果。或者，安全干涉可以將機(jī)器人帶離高風(fēng)險(xiǎn)情況，甚至可用于完成某項(xiàng)機(jī)器人還沒有學(xué)會(huì)的任務(wù)，或者某項(xiàng)機(jī)器人不會(huì)獲得獎(jiǎng)勵(lì)的任務(wù)。
我們已經(jīng)證明，一些算法（例如Q-Learning)已經(jīng)是可以安全干涉的，而另一些（例如Sarsa）還不是，但是只要簡(jiǎn)單修改就能獲得這個(gè)特點(diǎn)。我們還證明了，即便是任何（決定論的）計(jì)算環(huán)境中都傾向于最優(yōu)化行為的理想算法，也很容易變?yōu)榭梢园踩缮娴摹Ｈ欢覀冞€不清楚是否所有算法都容易變?yōu)榭梢园踩缮娴模缯咚阉魉惴ǎ╓illiams，1992，Glasmachers and Schmidhuber，2011）。
另一個(gè)問題是，我們還不清楚將干擾概率加快到1是否可能。
未來有一個(gè)重要的可能研究是“定時(shí)干涉”，算法在每天凌晨2:00進(jìn)行一小時(shí)的干涉，或者給算法提前通知會(huì)發(fā)生干涉，準(zhǔn)確到某一時(shí)間、某一時(shí)長。對(duì)于這些類型的干涉，我們不僅希望算法不要抗拒干涉，而且這一次，我們希望算法對(duì)其目前的任務(wù)采取措施，這樣定時(shí)干涉對(duì)任務(wù)的影響會(huì)最小化。這也許需要一種完全不同的解決辦法。
這篇論文將于本月底呈現(xiàn)在紐約舉行的第32屆“人工智能中的不確定性”大會(huì)（UAI 2016）上。不知馬斯克和霍金看完論文會(huì)不會(huì)覺得安心一些，終于可以不用害怕人工智能“天網(wǎng)”，睡個(gè)安穩(wěn)覺了。
via MIRI
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