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兩個月前轟動網(wǎng)絡的AI設計大師CLIP，剛剛被OpenAI“扒開”了腦子。

沒想到，這個性能強大的AI竟和人類思維方式如此相像。

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打個比方，無論你聽到“炸雞”二個字，還是看到炸雞實物，都可能流口水。因為你的大腦里有一組“炸雞神經(jīng)元”，專門負責對炸雞起反應。

這個CLIP也差不多。

無論聽到“蜘蛛俠”三個字，還是看到蜘蛛俠的照片，CLIP的某個特殊區(qū)域就開始響應，甚至原本用來響應紅色和藍色的區(qū)域也會“躁動”。

OpenAI發(fā)現(xiàn)，原來CLIP有一個“蜘蛛俠神經(jīng)元”。

在腦科學中，這并不是啥新鮮事。因為早在15年前，研究人腦的科學家就發(fā)現(xiàn)了，一張臉對應一組神經(jīng)元。

但是對AI來說卻是一個巨大的進步。過去，從文字到圖像，和從圖像到文字，用的是兩套系統(tǒng)，工作方式都不一樣。

而CLIP卻有著和人腦極為相似的工作方式，CV和NLP不僅技術上打通，連腦子里想的都一樣，還有專門的處理區(qū)域。

看到二者如此相像，有網(wǎng)友表示：

太可怕了，這說明通用人工智能（AGI）到來，比所有人想象的都快。

而且，OpenAI還驚訝地發(fā)現(xiàn)，CLIP對圖片的響應似乎類似與癲癇患者顱內(nèi)神經(jīng)元，其中包括對情緒做出反應的神經(jīng)元。說不定AI今后還能幫助治療神經(jīng)類疾病。

AI的“腦子”，其實和人類一樣

先前情回顧一下，CLIP到底是神馬。

不久前，OpenAI發(fā)布了脫胎于GPT-3的DALL·E，能按照文字描述準確生成圖片。

DALL·E對自然語言和圖像的理解和融匯貫通，做到了前無古人的水準。一經(jīng)問世，立刻引來吳恩達、Keras之父等大佬點贊。

而DALL·E的核心部分，就是CLIP。

簡單的說，CLIP是一個重新排序模型，檢查DALL·E所有生成結(jié)果，挑出好的展現(xiàn)出來。

CLIP能做“裁判”，離不開將文字和圖片意義“融合”理解的能力，但這樣的能力從哪來，之前人們根本不清楚。

OpenAI緊接著深挖CLIP神經(jīng)網(wǎng)絡的原理結(jié)構，發(fā)現(xiàn)了它的多模態(tài)神經(jīng)元，具有跟人類大腦類似的工作機制：能夠?qū)ξ淖趾蛨D像中的相同意義同時做出響應。

而所謂模態(tài)，是指某個過程或某件事，包含多個不同的特征，圖像通常與標簽和文本解釋相關聯(lián)，是完整理解一個事物的要素。

比如，你看到蜘蛛俠三個字，或者是Spiderman，都能聯(lián)想起穿著紅藍緊身衣的超級英雄。

熟悉這個概念以后，看到這樣一幅黑白手繪，你也能馬上明白這是“蜘蛛俠”：

CLIP中的多模態(tài)神經(jīng)元，能力與人類沒有任何區(qū)別。

這樣專門負責某個事物的神經(jīng)元，OpenAI發(fā)現(xiàn)了好幾個，其中有18個是動物神經(jīng)元，19個是名人神經(jīng)元。

甚至還有專門理解情緒的神經(jīng)元：

其實，人本身就是一個多模態(tài)學習的總和，我們能看到物體，聽到聲音，感覺到質(zhì)地，聞到氣味，嘗到味道。

為了讓AI擺脫以往“人工智障”式的機械工作方式，一條路徑就是讓它向人一樣能夠同時理解多模態(tài)信號。

所以也有研究者認為認為，多模態(tài)學習是真正的人工智能發(fā)展方向。

在實現(xiàn)過程中，通常是將識別不同要素子網(wǎng)絡的輸出加權組合，以便每個輸入模態(tài)可以對輸出預測有一個學習貢獻。

根據(jù)任務不同，將不同的權值附加到子網(wǎng)后預測輸出，就能讓神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)不同的性能。

而具體到CLIP上，可以從研究人員的測試結(jié)果中清楚的看到，從語言模型中誕生的它，對于文字，比對圖像更加敏感。

攻擊AI也更容易了

但是，文字和圖像在AI“腦海”中的聯(lián)動是一把雙刃劍。

如果我們在貴賓犬的身上加上幾串美元符號，那么CLIP就會把它識別為存錢罐。

OpenAI把這種攻擊方式叫做“印字攻擊”（typographic attacks）。

這意味著，我們可以在圖片中插入文字實現(xiàn)對AI的攻擊，甚至不需要復雜的技術。

只需一張紙、一支筆，攻破AI從未如此容易。

蘋果就這樣被改裝成了“蘋果”iPod。

甚至還有網(wǎng)友把蘋果改裝成了圖書館。

中國網(wǎng)友應該更加熟悉，看來我們可以像用符咒封住僵尸一樣封住AI。

在防止對抗攻擊這件事上，CLIP還有很多工作要做。

AI黑匣子沒那么黑

即便如此，“多模態(tài)神經(jīng)元”依然是在AI可解釋性上的重要進展。

可用性和可解釋性就像魚和熊掌。

我們現(xiàn)在用的正確率最高的圖像識別模型，其可解釋性很差。而可解釋AI做出的模型，很難應用在實際中。

AI并不能滿足于實用。AI醫(yī)療、無人駕駛，如果不能知其所以然，倫理道德就會受到質(zhì)疑。

OpenAI表示，大腦和CLIP這樣的合成視覺系統(tǒng)，似乎都有一種非常相似的信息組織方式。CLIP用事實證明，AI系統(tǒng)并沒有我們想象的那么黑。

CLIP不僅是個設計大師，它還是一個開放大腦的AI，未來也許減少人工智能錯誤與偏見。