伯克利新技術：攻擊語音-文本轉換系統 機器人能向人類一樣思考

在人工智慧領域，加州大學伯克利分校無疑是世界上最頂尖的研究機構。機器學習大神Michael Jordan便是加州大學伯克利分校的教授。這多麼年以來，加州大學伯克利分校為人工智慧技術的發展做出了非常多的貢獻。

最近，加州大學伯克利分校的科學家們又研發出了兩項人工智慧領域的新技術。

用AI攻擊文本—語音轉換系統

北京時間1月11日上午消息，加州大學伯克利分校的計算機科學家開發出一種人工智慧(AI)技術，可以攻擊"文本-語音"轉換系統。利用他們的方法，不管音頻文件聽起來是怎樣的，文本輸出結果都能變成攻擊者想要的樣子。技術很酷，但是卻向我們發出警告：用AI作惡是完全可能的。

計算機專家尼克拉斯.卡利尼(Nicholas Carlini)和大衛.瓦格納(David Wagner)成功欺騙Mozilla最流行的DeepSpeech開源文本-語音轉換系統。給出任意一段音頻聲波，科學家就可以製作出另一段音頻聲波，相似度超過99.9%，轉錄時科學家可以選擇任意短語，速度最高可以達到每秒50字元。攻擊的成功率高達100%，不論想要轉錄的語音是怎樣的，最初所說的源短語是怎樣的，都可以成功。如果輸入的是任意波形的聲音，但不是語音，比如輸入音樂，科學家可以將語音插入音頻，你無法識別它是語音；讓語音保持靜默，就可以將音頻隱藏到文本-語音轉換系統。

也就是說，從理論上講，科學家可以處理任意音頻文件，欺騙文本-語音轉換器，讓它們相信音頻是其它東西。當今的世界到處都是智能音箱和語音助手，新攻擊技術無疑是一枚重磅炸彈。

讓機器人像人類一樣預測

據國外媒體報道，加州大學伯克利分校的研究人員最近開發了一種新的機器人學習技術，讓機器人像人類一樣預測到可能發生的情況。

1月2日消息，據國外媒體報道，加州大學伯克利分校的研究人員最近開發了一種新的機器人學習技術，讓機器人像人類一樣預測到可能發生的情況。

研究人員從人類嬰兒的喋喋不休中獲得靈感，嬰兒通過用身體玩玩具以學習如何操縱自己和身體周圍的物體。但是他們是怎麼做到的，這對機器人AI軟體的未來意味著什麼呢？為了回答這個問題，我們來看一下加州大學伯克利分校的機器人Vestri的細節。

Vestri背後的想法非常簡單。傳統的機器人技術意味著需要預編程，而Vestri是能夠即時響應。當然，雖然這個想法很簡單，但是執行起來很難。Vestri需要達到成年人所擁有的運動技能。然而，目前維斯特里還處於一個蹣跚學步的階段。

在這個階段，Vestri更多地涉及一種稱為視覺預見的相對較新的技術。視覺預見允許AI在沒有任何監督的情況下學習簡單的手動技能。該軟體看到了，隨之作出反應，之後進行學習，這就是尖端的AI技術。

Vestri使用視覺輸入來創建它預測會發生的圖像。通過使用這些預測，Vestri能夠選擇其中最可能發生的那一個。但是，將來可能會導致我們遇到一種可通過預測錯誤，保護自己，甚至在事情出錯時保護人類免受傷害的人工智慧。

通過視頻預測進行控制需要機器人進行自主觀察。這意味著機器人需要自己看到結果，而沒有其他AI的大量監督。簡而言之，AI需要自己學習。這種獨立性需要想像力，這是視頻預測模擬的。這讓我懷疑這種技術是否會為未來的AI機器人設定方向。

根據未來學家和TED演講者MauriceConti的說法，「計算機可以針對明確的問題提出自己的解決方案。但他們不直觀，每次都必須從頭開始。」所以，這項技術還需要很多改進才能實現這一目標，例如吸收更多經過提煉的視頻預測和方法。

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