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本帖最后由 晨枫 于 2024-5-12 00:20 编辑
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南华早报报道,西工大张东(音译)团队在《航空学报》上发表论文,成功解决了AI的“黑箱难题”。- V {0 h4 P& w7 {% D
9 j, H h0 v( i6 L( N黑箱模型也叫经验模型,指模型结构与物理过程没有外在关系的数学模型,模型结构的选择基于有可用的数学建模和分析工具,并无物理解释。模型行为与物理过程相近,纯粹是比照输入-输出训练数据,对模型中的可调参数“凑参数”的结果。在使用中,使用者“喂入”数据,模型“吐出”计算结果,仅此而已,谈不上理由,谈不上解释。! ?0 A( Z: B5 }! _( A+ ]' G" ~
. K$ T6 S- c' t6 |7 U G$ T从高斯发明最小二乘法,这就是数学模型的基本思路。建模方法越来越复杂,模型结构越来越复杂,但思路没有变。7 K0 v6 ^& W" V& [
7 |; F& F7 m$ \: A3 t& A也不能说一点没变。“任意”选一个模型结构,总可以“凑”出参数。模型阶数提高,模型结构复杂化,模型与数据的拟合度提高,但最终拟合度改进越来越小。数学上有一套“适可而止”的办法,帮助确定模型阶数和复杂性在什么程度既保持足够简洁,又达到足够精度。甚至有一定的办法,帮助引向最合适的模型结构。. `4 S) |1 e) O* I2 }* J- d7 j
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黑箱模型的好处是简便,不需要对物理过程有深入理解。坏处是适用范围很受训练数据的限制。如果训练数据代表了所有可能遇到的情况,黑箱模型其实是不错的。问题是物理过程很复杂,可能经历的情况几乎是无限的,而训练数据只可能针对有限的场景。一旦遇到训练数据之外的场景,黑箱模型就很不可靠,而训练场景之外既可以是数据边界之外,也可以是数据“云团”之间的空隙。 K* O; F7 \" L; y
$ J/ ^; K3 g( T* S6 A% v更近一步,不再是简单粗暴地从数学上容易入手的多项式、双线性等模型形式入手,而是基于对物理过程的认知,建立具有物理解释的模型构架,用可调参数使得模型行为与现实过程最大程度拟合。这是灰箱模型,也叫半经验模型。- j& ]; p+ @" h) I% L
' G5 ^# ]% d7 P4 M4 d灰箱模型的结构有一定的物理背景,在结构上就决定了模型行为的基调。如果这个基调定调正确,加上训练数据,就可以建立比较可靠的模型。即使在数据边界之外,或者数据“云团”之间,模型结果也不会太离谱。
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理想模型也叫白箱模型,这是根据对物理过程的认知,建立机理模型,再通过实验,确定模型参数。由于这有坚实的物理基础,只需要相对较少的训练数据就可精确确定参数。而且在训练数据的边界之外或者云团之间,精度和可靠性依然有保证。 v, V. M. v U* m+ {! N6 q$ K
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白箱模型是可遇而不可得的。真实世界太复杂了,要精确理解和建模对相当简单的过程也是艰难的事,最后得到的模型也可能在数学上非常复杂,使用不变。比如说,水壶烧水是又简单又复杂的问题。如果用黑箱模型,选一个线性律或者平方律,在火力、时间、冷水温度和沸腾时间之间通过实验或许足量数据,然后用最小二乘法,就可以得到一个黑箱模型。在大部分情况下,这模型就够用了。+ i- W/ q" K7 Q# k9 Y! p
r. s' {' `& q0 Y+ a, }7 E用灰箱模型的话,就要用到传热、材质等方面的知识,但模型也更加精确可靠。
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) d7 v+ T# @4 G! a- H& M但用白箱模型的话,连壶底的热分布、壶体的热传导和散热、壶内的对流循环、水中杂质对沸点的影响等统统要考虑进去。模型更精确,但建模就太复杂了。
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( p1 E9 x- B1 P' N, _在实用中,常常还是黑箱为主,毕竟方便。 U" W7 W; \; Y7 Q! m
3 d: b* w% r2 BAI正是黑箱模型,模型结构与物理世界无关。简单黑箱模型多少还能分析一下,对模型行为有一些定型、半定量的理解。AI模型就不行了,尤其是深度学习模型,动辄几十几百层,几万几亿参数,根本不可能进行有意义的分析。+ N$ ~! E, x' n+ k0 ^1 {$ I
/ N' V" W" m/ D! D" L5 v这就带来巨大的问题,尤其是用AI模型进行决策辅助甚至自动决策的时候:如何确保AI建议或者决策是正确的,至少是无害的?
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在AlphaGo的时候,就有一些棋路是这样,事后复盘的时候,人类大师也看不懂为什么要这么走,也说不上来这几步对后来的胜负有什么影响。自动决策是个最优化问题。最优化好比爬山,爬到山顶就是达到最优了。但要是山包顶上很平坦,到底那里才是山顶就很不清晰。更糟糕的是奇点,像马鞍一样,从一个角度看是顶点,从另一个角度看是底点,算法就容易犯糊涂。还有“香蕉问题”,在两头翘的区域里,算法可能左冲右突就突不出去,要沿着“香蕉”走一段,才有比较明显峰谷。还有就是局部顶点,在山脚下的平地上有一些小土包,爬上土包,在三十步之内确实是顶点,但真正的山顶在前面,连山脚都还没有到呢。
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这些数值计算上的问题可能把最优化算法绕糊涂,找到的最优解其实不最优,甚至一点都不优。
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! R+ ]7 j4 I8 }人类需要理解AI是如何得到当前的结论的。同时,如果人类对AI的求解不满意,要有容易的办法“纠正错误”。
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# e# k2 F. g% I张东团队正是做到了使得AI“坦白交代”,用数据、自然语言和图表说明决策依据和过程,帮助人类理解AI,并在人类复审有异议的时候,可以反馈回去,纠正AI的决策路径。+ c$ J8 g5 P9 C+ q0 w
8 D/ o: b. E6 K, a张东团队用这个方法,训练AI空战。在一个实例中,AI用复杂的角度机动试图摆脱追击失败,有经验的飞行员发现,AI不顾能量损失强行机动,最后没有击落对方,自己反而能量丧尽,被对方击落。在后来的人工反馈中,AI“改正错误”,再也没有犯同样的错误,而是用貌似蠢笨但保存能量的简单动作引诱对方上前,然后通过积蓄起来的能量突然反手机动,一举击落对方。
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团队发现,利用飞行模拟器数据,用无反馈的黑箱模型训练,AI要50000轮才能达到90%的成功率;但用有反馈的逐步训练,20000轮就能达到接近100%的成功率。
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9 a' Q# p5 Y$ A这其实好理解。完全基于训练数据的一次性黑箱模型训练好比关起门来死读书,破万卷书后才一知半解;学一点基本知识后,到实践中边学边完善,进步就快多了。
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这对空战模型的意义显而易见,但应用还不止于此。在工业自动化、工商决策辅助和其他AI应用中,AI的“黑箱性”是应用铺开的最大障碍。即使人们有理由相信“AI是有道理的”,在不能理解这个道理之前,还是不愿意接纳AI的决策建议,在AI直接行动的时候更是抵触。- N R) j1 ~% X6 c- L7 C, x8 X
4 ^7 ~( E: e" ^" `8 ?" o- H张东团队的成果如果能白菜化、普及开来,功莫大焉。
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对了,爱坛里@testjhy 是AI权威,给说说我这个理解还靠谱吗? |
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