Google研究人员在GECCO 2020会议上,发表具有自注意力(Self-attention)瓶颈的人工智能代理AttentionAgent,研究人员运用不注意视盲(Inattentional Blindness),让AttentionAgent具有选择性注意力,能够忽略不重要的细节,相较于传统方法,代理泛化学习参数少了1,000倍,可以更好地处理复杂的电脑视觉任务。
不注意视盲是一种人类心理现象,由于选择性注意力,因此人们会漏看视野里部分东西,Google提到,这种选择性注意机制,让人们可以专注于重要的事物上,而不分心于无关紧要的细节,他们相信这种机制可以让人们浓缩感官资讯,成为一种够简洁的形式,用于未来的决策上。
尽管选择性注意力看起来像是种限制,但Google认为,从自然界观察到的这种瓶颈,可用于改善机器学习设计,透过模仿让人工智能学习,生物能够高效能解决任务的方法。过去的深度增强学习,都让人工智能代理能够存取完整的视觉输入,而Google现在以注意力限制,来减少人工智能代理存取视觉输入,以提高系统效能,不只可以大幅减少需要的参数,而且因为代理看不见部分视觉输入,因此刚好能避掉那些可能造成混淆的内容,而且查看代理把注意力集中在什么部分,还可以为其决策提供视觉的可解释性。
过去也有类似的研究,利用稀疏性来限制输入内容,而AttentionAgent则是从人类的不注意视盲获得灵感,当大脑付出努力参与任务时,大部分的注意力会集中在与任务相关的元素上,暂时对其他讯号视而不见。为了要实现这件事,Google将输入的图像分割成几个小区块,然后修改自注意力架构来模拟小区块间的投票,选出重要的子集,AttentionAgent会忽略不重要的部分,仅利用重要区块做决策。
关键要素除了视觉输入的撷取之外,关联这些要素随时间变化的能力也很重要,像是棒球比赛中的打者,必须利用视觉讯号来连续追踪棒球的位置,以预测能够打击到球的位置,AttentionAgent则会利用长短期记忆(LSTM)模型,从重要的视觉区块中撷取资讯,并在每个时步决定一个行动,LSTM会追踪输入序列变化,并利用这项资讯追踪关键要素在不同时间的演变。
重要区块的视觉化,可让研究人员知道人工智能下决策的方法,并说明大多数的选择,是合理且符合人类直觉,可做为系统开发阶段,好用的分析和除错工具,另外,Google提到,人工智能代理学会忽略非关核心任务的资讯,因此经修改还可以推广应用到小环境任务。
Google的这项研究,证明仅让人工智能代理存取重要的区块,无视场景其余的部分,可以提升代理泛化(Generalize),用于解决其他任务能力,像是在VizDoom TakeCover环境接受训练的人工智能代理,也能够在其他墙壁较高、地板贴图不同,或是更多令人分心标志的环境下生存。
这样的成果可以被应用在自动驾驶上,应用晴天资料集学习驾驶的代理,也能够将驾驶技能转移到晚上或是下雨天,AttentionAgent不仅能够解决CarRacing-v0任务,在其他恶劣环境中,也能达到相近的效能,泛化需要的参数比惯用的方法少1,000倍。
不过,即便AttentionAgent能够适应环境修改,仍有其限制,像是原本周围都是绿地的赛车背景,一旦换成YouTube影片便会失效,又或是更换成均匀的噪声时,人工智能代理的注意力模组便会失效,Google提到,他们用于选择重要视觉区块的方法仍不够强健,不足以应付更复杂的任务,因此他们接下来会发展,能从视觉输入撷取有意义特征的方法。
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