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[武器展望] 西工大这个AI成果意义非常重大

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楼主
 楼主| 发表于 2024-5-12 13:14:48 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
本帖最后由 晨枫 于 2024-5-12 00:20 编辑 5 v' _1 o! `1 E; q1 \6 z
0 k" `1 l3 _  @7 {! r
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”。: c6 J* g6 `( a* j2 y5 P
0 i3 m9 n6 U5 p9 D- u- F
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。
# t* }. {& n. S5 p7 P
9 j6 J; j) Z# X8 f/ N$ R5 v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。
& Z6 I1 J6 x# X6 w) Z% H+ G+ k3 R1 m* 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。
0 J/ H- L3 ]7 @$ Q0 I/ `" v
2 {3 d+ _$ j/ ?' i' b* k0 l- y; I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。1 D8 [) v5 B+ C- B7 |; p" J( b9 g
- z7 g1 @3 t+ D( Q$ t% c7 x" `
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。3 Y' J9 t, K8 b! `
& @6 ]7 p1 ]( c
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。
% r- z5 ]4 p8 j6 T" \0 N) ~# [9 T: z6 l! b( M8 _/ ~) {
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。% P7 z2 |4 T8 i+ u

$ @' h: K9 O* i6 j$ Y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。
% u. C' g" m/ j5 P# P8 x3 G$ X
4 V9 j* ?; X7 ^' H( |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。3 o& r: X( d2 m4 s& A' c7 W

: x$ f7 p' c1 H; t2 ^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。4 |  U$ C+ L, {/ Q) S. K) a; h

4 `& v0 O; _# z# B$ R4 M在实用中,常常还是黑箱为主,毕竟方便。
- W3 |$ J% C5 }2 ~  J5 S& l4 W- y% S3 q) Z
AI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。& b) P2 C; a, D( F

# P$ C. G( U. t4 ?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?: f) \2 o2 l3 }9 ?! C

) s5 O3 u4 J* t( v9 i. v6 V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。
- n  |4 _7 a% d) m6 q1 [/ v
/ O: j/ k+ g6 P9 Z3 J) o1 q& ^: j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。
& ^1 y+ b' X6 k3 M6 W1 g" M3 j1 u" i/ W. Y/ c
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”。
$ u8 Q/ g' q+ i% D6 i
7 H& \/ g: v* U( F) h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。8 {. S+ n: w0 I/ s8 L2 G4 ~! G2 |
( E) b5 ~3 L9 O' L
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。# z  Y5 b) O* d0 s% E
1 C1 b" k6 M; m, Y
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。
! R' Z- [8 \* X' R/ \# e8 \3 m# H9 [# z' T  i" s; S
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。
5 R2 l5 r8 p* n( {, L) F6 h5 P% C  }: k( o% p8 f+ W7 }- H
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。  Y, I9 T  k# {
' i5 i0 S* i/ Z
张东团队的成果如果能白菜化、普及开来,功莫大焉。% u( S% d2 J% q+ u- U0 M9 w! s6 V
: h, D& @- r. U! ?  Z' d
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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    沙发
    发表于 2024-5-13 04:22:37 | 只看该作者
    本帖最后由 鳕鱼邪恶 于 2024-5-13 04:24 编辑 3 E, B. T# H1 E) J2 E

    ; \( ?" B+ W% U0 P1 s兔子现在这么不耽于泄密了嘛~
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  • TA的每日心情
    开心
    6 小时前
  • 签到天数: 1722 天

    [LV.Master]无

    板凳
    发表于 2024-5-13 17:24:08 | 只看该作者
    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。
    7 W- q! J0 I: }* `4 |, v
    所以最小二乘优化问题一般要求系数矩阵是正定的,至少是非负定的,避免马鞍点

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    2018-6-21 09:14
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    [LV.1]炼气

    地板
    发表于 2024-5-14 07:10:52 | 只看该作者
    能给个文章出处吗? 完整的标题,署名,日期也行啊
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    该用户从未签到

    5#
    发表于 2024-5-14 09:22:18 | 只看该作者
    听上去好像不是什么新东西,感觉这个好像有个专门的词,叫监督学习supervised learning还是啥来着?

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    helloworld + 8

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    6#
    发表于 2024-5-15 00:00:33 | 只看该作者
    黑箱的可解释性,是AI领域的热门研究课题。如果他们是理论上或方法上有突破,应该是尽量发在各个conference上。是的,这个领域的文章,conference上发表最重要。所以更可能的是这是现有方法在一个工程领域的成功实践。
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  • TA的每日心情
    开心
    2018-6-21 09:14
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    [LV.1]炼气

    7#
    发表于 2024-5-15 00:31:18 | 只看该作者
    本帖最后由 gnomegordon 于 2024-5-15 01:09 编辑   @0 v0 W9 Y" K
    老福 发表于 2024-5-15 00:00% R' R3 ^: B' s$ ^7 _* i& a
    黑箱的可解释性,是AI领域的热门研究课题。如果他们是理论上或方法上有突破,应该是尽量发在各个conference ...

    2 V5 P1 M, h( m6 s& |' V* [6 h) V
    6 F8 R0 o( N. V这个有所突破,算是重大突破哎。听上去像是人在回路中,不像boosting
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    该用户从未签到

    8#
     楼主| 发表于 2024-5-16 05:34:03 | 只看该作者
    数值分析 发表于 2024-5-13 03:24% r6 z6 [7 r+ a$ ~
    所以最小二乘优化问题一般要求系数矩阵是正定的,至少是非负定的,避免马鞍点 ...

    , T0 c" r. y- [5 p: g& r: ~% G& K工程实践中,通常是不到结果出问题,不会去检查正定矩阵的
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