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Google、Facebook合作 用AI探索语言起源与发展

  • 萧菁菁

Google、Facebook和纽约大学的研究显示,人工智能(AI)可用于探索复杂的语言演进学。法新社

演化语言学(evolutionary linguistics)相当复杂且是相对未知的领域,有人工智能(AI)研究人员利用深度学习探索语言的发展,可能为这相对艰涩的领域开启一扇大门。

Google和Facebook,以及纽约大学(New York University)AI研究人员在Arxiv.org发表一篇论文《Emergent Linguistic Phenomena in Multi-Agent Communication Games》,内容描述研究人员打造一个架构,从中利用深度强化学习(deep reinforcement learning)训练AI代理人(AI agent),并透过一些游戏实验当中观察到语言发展现象。

在这之前,Facebook研究人员2017年6月曾发布一份报告,描述两个AI之间以聊天讯息学习沟通,但该论文宣称,这是首次使用最新世代的深度神经学习者(deep neural agent)技术,能处理丰富的感知输入,而且确切地展示,语言可以从简单的交流中产生。

研究团队将AI代理人分成数个团体,让它们在模拟环境中进行沟通,程度分成简单(一组方程序)和相对复杂(深度学习网络)。研究人员安排AI代理人参与游戏,它们同时能扮演说话者和倾听者的角色,而且可以外部的事物沟通,例如对环境的感知体验,它们也有一些观察能力。

在起初的几个实验当中,由3到10个AI代理人组成的不同团队共同参与游戏,在进行了150至20万个游戏后,不管团体的大小,独立和团队完成游戏成功的机率已经相当接近。研究人员表示,这意味著当一个语言有超过两个使用者的时候,才会产生一个共同的语言。

另外的一个实验是两个不同的语言(不同沟通工具)团体彼此接触,研究人员表示,所有代理人都学著与另一个团体的代理人「说话」,而且特定居中斡旋的代理人会设法以更快和更好的方式处理新的共同协定。

论文指出,催生一个共同语言仅须极少数量的代理人,研究发现显示在所有代理人学习说共同语言之后,两个团体快速达成共同协定,不管它们是否与另一个团体的每一个代理 人实际进行互动,这意味著其中存在着重要程度的跨团体连结。

研究人员还发现,在各种情况下,代理人的语言倾向集成或同化,而不是疏远,而且当两个团体的人口有较大的失衡时,语言复杂性会趋于稳定。这意味著两个类似规模的团体互相接触时,就很可能产生新的联系语言。

最后一个实验是以一群相同数量的代理人(5个)依序彼此沟通,研究人员发现,代理人与相邻的团体沟通状况,犹如在同一个团体内顺畅,但距离越远,沟通就越有障碍,以至于第一个和最后一组团体根本无法互相理解。

从这些实验可知,语言并非依赖演进和复杂的语言能力,而是透过简单的社会交流而来。