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人们通常会派出最强大的选手和场景训练人工智能，但是，智能体如何应对训练中故意碰瓷儿的“弱”对手呢？
来看看下边的两个场景：两个AI智能体正在“训练场“进行一场激烈的足球赛，一个守门、一个射门。当守门员忽然自己摔倒，攻方没有选择乘胜追击，也忽然不知所措了起来。
在相扑的规则下也一样，当其中一个队员开始不按套路出牌时，另一个对手也乱作一团，双方立刻开始毫无规则扭打在一起。
这样“人工智障”的场景可不是随意配置的游戏，而是一项对AI对抗训练的研究。
我们知道，通常情况下，智能体都是通过相互对抗来训练的，无论是下围棋的阿法狗还是玩星际争霸的AlphaStar，都是通过海量的对局来训练自己的模型，从而探索出获胜之道。
但是试想一下，如果给阿法狗的训练数据都是围棋小白乱下的对局，给AlphaStar提供的是小学生局，结果会是如何？
近期，来自伯克利的研究人员就进行了这样的实验。红色机器人与已经是专家级别的蓝色机器人进行对抗训练，红色机器人采取一定的对抗策略攻击蓝色机器人进行的深度学习。这项研究的论文作者也在NIPS大会上对该研究进行了展示。
在实验中，红色机器人为了不让蓝色机器人继续从对抗中学习，没有按照应有的方式玩游戏，而是开始“乱舞”起来，结果，蓝色机器人开始玩得很糟糕，像喝醉了的海盗一样来回摇晃，输掉的游戏数量是正常情况下的两倍。
研究发现，在采取对抗性政策的对局中，获胜不是努力成为一般意义上的强者，而是采取迷惑对手的行动。研究人员通过对对手行为的定性观察来验证这一点，并发现当被欺骗的AI在对对手视而不见时，其表现会有所改善。
我们都知道，让人工智能变得更聪明的一个方法是让它从环境中学习，例如，未来的自动驾驶可能比人类更善于识别街道标志和避开行人，因为它们可以通过海量的视频获得更多的经验。
但是如果有人利用这一方式进行研究中所示的“对抗性攻击” ——通过巧妙而精确地修改图像，那么你就可以愚弄人工智能，让它对图像产生错误的理解。例如，在一个停车标志上贴上几个贴纸可能被视为限速标志，同时这项新的研究也表明，人工智能不仅会被愚弄，看到不该看到的东西，还会以不该看到的方式行事。
这给基于深度学习的人工智能应用敲响了一个警钟，这种对抗性的攻击可能会给自动驾驶、金融交易或产品推荐系统带来现实问题。
论文指出，在这些安全关键型的系统中，像这样的攻击最受关注，标准做法是验证模型，然后冻结它，以确保部署的模型不会因再训练而产生任何新问题。
因此，这项研究中的攻击行为也真实地反映了在现实环境中，例如在自动驾驶车辆中看到的深度学习训练策略，此外，即使被攻击目标使用持续学习，也会有针对固定攻击目标进行训练的策略，攻击者可以对目标使用模拟学习来生成攻击模型。
或者，在自动驾驶车辆，攻击者可以通过购买系统的副本并定期在工厂重置它，一旦针对目标训练出了敌对策略，攻击者就可以将此策略传输到目标，并利用它直到攻击成功为止。
研究也对今后的工作提出了一些方向：深度学习策略容易受到攻击，这突出了有效防御的必要性，因此在系统激活时可以使用密度模型检测到可能的对抗性攻击，在这种情况下，还可以及时退回到保守策略。
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原文发布时间：2019-12-31
本文作者：曹培信
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