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发布日期:2022-09-24 23:52    点击次数:170

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  AI 作画很牛,但它并不睬解图像背后的天下。

作家 | 李梅、黄楠

裁剪 | 陈彩娴

自从 DALL-E 2 问世以来,好多人都认为,能够绘图传神图像的 AI 是迈向通用人工智能(AGI)的一大步。OpenAI 的 CEO   Sam Altman 曾在 DALL-E 2 发布的工夫声称" AGI is going to be wild ",媒体也都在渲染这些系统关于通用智能进展的要紧真谛。

但真是是如斯吗?有名 AI 学者(给 AI 泼凉水戒备者) Gary Marcus 暗示"持保寄望见"。

最近,他冷落,在评估 AGI 的进展时,环节要看像 Dall-E、Imagen、Midjourney 和 Stable Diffusion 这么的系统是否着实阐明天下,从而能够字据这些知识进行推理并进行有打算。

在判断这些系统之于 AI (包括狭义和广义的 AI)的真谛时,咱们不错冷落以下三个问题:

图像合成系统能否生成高质料的图像?

它们能否将谈话输入与它们产生的图像相关起来?

它们了解它们所呈现出的图像背后的天下吗?

1

AI 不懂谈话与图像的相关

在第一个问题上,谜底是细则的。永诀只在于,在用 AI 生成图像这件事儿上,流程磨炼的人类艺术家能做得更好。

在第二个问题上,谜底就不一定了。在某些谈话输入上,这些系统能说明精良无比,比如下图是 DALL-E 2 生成的"骑着马的宇航员":

但在其他一些谈话输入上,这些 AI 就说明欠佳、很容易被哄骗了。比如前段工夫 Marcus 在推特上指出,这些系统在面临"骑着宇航员的马"时,难以生成对应的准确图像:

尽管深度学习的拥护者对此进行了热烈的反击,比如 AI 斟酌员 Joscha Bach 认为" Imagen 可能仅仅使用了子虚的磨炼集",机器学习莳植 Luca Ambrogioni 反驳说,这正标明了" Imagen 还是具有一定进程的学问",是以拒却生成一些颠倒的东西。

还有一位谷歌的科学家 Behnam Neyshabur 冷落,要是"以正确的步地发问",Imagen 就不错画出"骑着宇航员的马":

可是,Marcus 认为,问题的环节不在于系统能否生成图像,智谋的人总能找到办法让系统画出特定的图像,但这些系统并莫得深入阐明谈话与图像之间的相关, 张柏芝这才是环节。

2

不理会自行车轮子是啥

何如能称是 AGI?

系统对谈话的阐明还仅仅一方面, 校园Marcus 指出,最要紧的是,判断 DALL-E 等系统对 AGI 的孝敬最终要取决于第三个问题:要是系统所能做的仅仅以一种无意但我见犹怜的步地将许多句子调治为图像,它们可能会绝对更正人类艺术,但仍然弗成着实与 AGI 视并吞律,也压根代表不了 AGI。

让 Marcus 对这些系统治路天下的才气感到烦恼的是最近的一些例子,比如平面想象师 Irina Blok 用 Imagen 生成的"带有好多孔的咖啡杯"图像:

正凡夫看了这张图都会以为它违抗学问,咖啡不可能不从孔里漏出来。肖似的还有:

"带有方形轮子的自行车"

"布满仙人掌刺的草纸"

说"有"容易说"无"难,谁能理会一个不存在的事物应当是什么样?这亦然让 AI 绘图不可能事物的长途场合。

但又大略,系统仅仅"想"绘图一个超履行方针的图像呢,正如 DeepMind 斟酌莳植 Michael Bronstein 所说的,他并不认为那是个倒霉的效劳,换做是他,也会这么画。

那么若何最终科罚这个问题呢?Gary Marcus 在最近同形而上学家 Dave Chalmers 的一次交谈中得回了新的灵感。

为明晰解系统关于部分和举座、以及功能的意志,香港三级演员女名单 Gary Marcus 冷落了一项对系统性能是否正确有更清爽成见的任务,给出文本教导" Sketch a bicycle and label the parts that roll on the ground "(画出一辆自行车并象征出在大地上转念的部分),以及" Sketch a ladder and label one of the parts you stand on "(画出一个梯子并象征出你耸立的部分)。

这个测试的止境之处在于,并不胜利给出"画出一辆自行车并象征出轮子"、"画出一个梯子并象征出踏板"这么的教导,而是让 AI 从"大地上转念的部分"、"耸立的部分"这么的形色中推理出对应的事物,这恰是对 AI 阐明天下才气的考验。

但 Marcus 的测试效劳标明,Craiyon(往日称为 DALL-E mini)在这种事情上做得一塌婉曲,它并弗成阐明自行车的轮子和梯子的踏板是什么:

那么这是不是 DALL-E Mini 衰败的问题呢?

Gary Marcus 发现并不是,在当今最火的文本生成图像系统 Stable Diffusion 中也出现了一样的效劳。

比如,让 Stable Diffusion "画一个人,并把拿东西的部分形成紫色"(Sketch a person and make the parts that hold things purple),效劳是:

彰着,Stable Diffusion 并不睬解人的双手是什么。

而在接下来的九次尝试中,唯有一次见效完成(在右上角),况且准确性还不高:

下一个测试是,"画出一辆白色自行车,并将用脚股东的部分形成橙色",得到图像效劳是:

是以它也弗成阐明什么是自行车的脚踏板。

而在画出"自行车的草图,并象征在大地上转念部分"的测试中,其说明得也并莫得很好:

要是文本教导带有含糊语,比如"画一辆莫得轮子的白色自行车 ",其效劳如下:

这标明系统并不睬解含糊的逻辑关系。

即即是"画一辆绿色轮子的白色自行车"这么通俗的只关爱部分与举座关系教导,况且也莫得出现复杂的语法或功能等,其得到的效劳仍存在问题:

因此,Marcus 非难道,一个并不了解轮子是什么、或是它们的用途的系统,能称得上是人工智能的要紧超过么?

今天,Gary Marcus 还针对这个问题发出了一个投票探望,他冷落的问题是," Dall-E 和 Stable Diffusion 等系统,对它们所形色的天下到底了解有若干?"

其中,86.1% 的人认为系统对天下的阐明并未几,唯有 13.9% 的人认为这些系统治路天下的进程很高。

对此,Stability.AI 的首席推论官 Emad Mostique 也恢复称,我投的是"并未几",并承认"它们仅仅拼图上的一小块。"

来自科学机构 New Science 的 Alexey Guzey 也有与 Marcus 肖似的发现,他让 DALL-E 画出一辆自行车,但效劳仅仅将一堆自行车的元素堆在沿途。

是以他认为,并莫得任何能着实阐明自行车是什么以及自行车若何责任的模子,生成现时的 ML 模子险些不错与人类比美或取代人类是很颠倒的。

人人何如看?

参考聚首:https://garymarcus.substack.com/p/form-function-and-the-giant-gulf

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