这自然奠定了接下来会场的主流基调,那就是不断有围棋爱好者自告奋勇,愿意上台配合顾言的指挥,接连在各种围棋AI身上复现“极度愚蠢的一手”。
另一边,就是顾言通过这数个同类案例,证明AI在特定盘面,且大优势的局面下,实际由于此类型的对弈历史缺乏,也就是没有相应的自我学习经历,会直接无视黑白棋大龙纠缠的具体变化,转而在其他区域不断丢子计算。
在这种忽视重要因素的前提下,AI的选点模拟胜率当然谬误极大。
而如果再深刻些,就是AI暴露了不同于人类的思考方式。
作为菜鸟人类棋手,哪怕才刚入门,很多棋局变化从未经历过,但鉴于大脑既已了解规则,那么会自然推导后续局面。
但AI理解的从不是规则,而是指向结果的路径。
所以遇到从无接触过的局面,它要么报错,要么按照程序的设置,对某些无法理解的部分机械忽略。
也正因为AI曝露出的这一问题,顾言还对提交ICLR的论文主题进行了升华与反思,将其不再局限于围棋AI,而是探讨起人工智能需要警惕的应用场景。
在实验室里,开发人员或许已经自信满满地给AI输入,数以百万千万计的基本数据。
之后又让程序经过了无数次的自我学习完善。
但这就足够了吗?
现实中的意外状况永远超乎想象,如果AI享有全部情况下的最终处置权,它又能应付得了一切吗?
或许数十个传感头中的一个出现微小故障,读取到错误信息的程序就会使一整个飞机疯狂压头,直至在机组精疲力竭的绝望眼神里直冲地面。
或许是车载摄像头扫过路边飘来的某个泡沫纸箱,汽车就会因错误判断风险而大幅偏离车道,引发一次本不该发生的事故。
还有......
综上,在当前人工智能与深度学习概念极其火热的阶段,无数研究者和企业都在期待着让其更快投入应用,本文提出以“对抗攻击”为代表的考核AI方式同样值得关注,这是人工智能程序从实验室走向市场时,人类对自己必要的保护......
......
回忆着自己的论文内容,还有这几天通过“黑科技浏览器”,顾言实时掌握到的实名与匿名评价,他对过稿的信心可以说是非常充足。
问题只在于ICLR组委会正经委派的学术审核什么时候能腾出时间,对顾言的论文进行打分和简评。
现在直接在“工业杯”上展示成果,作为计算机领域投稿大户的华国从业者们,肯定会在知晓情况后,出于好奇到Open Review网站上查看顾言文章的全文,之后再留下更多的讨论和评价。
这自然会顺理成章地刺激ICLR组委会,催一催有时候真得超级磨叽的学术审核们。
顾言此时很佩服自己这个计划通。
虽然漏洞是“黑科技浏览器”找到的,但水出的论文,从想法到内容可都是他自己的努力。
都没经过导师的指导和修改,就能在国际A类学习会议上发表文章,说明他最起码在水论文上,有着独到的天赋啊!
满脸高兴地走下高台。
看着身边许多围棋爱好者围住组委会放置,或者自带的电脑,按照顾言之前的指导思路,享受人人都可以击败,原本被认为无可匹敌的AI的快乐。
在这些人里,他看到换座至AI对面的秀气青年。
看到了仍有几分不信邪,亲自上手考验自家AI的秃头工程师。
同时竟还看到了金所二。
这个一输完棋,就面色难看直冲回房间的新罗棋手。
此时同样因为得到AI负于人类棋手的震撼消息,赶忙回到大厅里了解情况。
当然还少不了看了看应芷桐,她正接受这几天内不知多少次,来自大群媒体的采访。
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