Ученые научили ИИ сравнительному мышлению |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-06-21 16:00 Ученые и инженеры из лаборатории робототехники Google DeepMind в Лондоне создали искусственный интеллект, способный к сравнительному мышлению и иногда даже несколько превосходящий в этом человека. Статью об этом, опубликованную на сайте arXiv, пересказывает сайт журнала Science. Сравнительное мышление позволяет нам выявлять сходства и различия, выявлять отношения и делать на основании этого выводы, отвечая на сложные вопросы вроде «Какое вино лучше всего подходит к этому блюду?» или «Много ли зелени в районе, где я предполагаю купить квартиру?» Искусственному интеллекту такой тип мышления до сих пор давался с большим трудом, поскольку два его основных современных типа к нему не слишком «склонны». Статистический ИИ хорошо способен к машинному обучению на основе анализа накопленного им «опыта», но у него плохо с логикой. В то же время, символический ИИ отлично рассуждает логически, но к обучению не способен. В Google DeepMind решили эту проблему, создав (в данном контексте) нечто среднее. Это искусственная нейронная сеть, образующая внутри себя мини-программы, которые совместно сравнивают полученные данные, находят в них закономерности и связи и делают на основании этого выводы — как раз по принципу сравнительного мышления. Для проверки этого, создатели провели со своим детищем три серии экспериментов. В первой из них нужно было, «взглянув» на картинку с изображенными на ней разными геометрическими объектами, отвечать на вопросы типа «Перед синей штукой есть другой объект, имеет ли он ту же форму, что и маленькая зелено-голубая штука справа от серого металлического шара?» Дуэт из двух ИИ первого и второго типов успешно справлялся с задачкой в 42-77% случаев, люди-добровольцы — в среднем, в 92% случаев. Однако новый ИИ от DeepMind показал результат еще лучше: 96%. Во второй серии экспериментов люди и разные ИИ должны были сделать вывод на основании двух логических посылок. Например: «Сандра взяла мяч. Сандра ушла в офис. Где мяч?» (в офисе) или «Лили — лебедь. Лили белая. Грег — тоже лебедь. Какого он цвета?» (белого). Нейросеть DeepMind отвечала правильно в 98% случаев, роботы-конкуренты — в 45%, в лучшем случае. Наконец, в третьей серии нужно было определить, какие из прыгающих вокруг мячиков соединены невидимыми пружинками или тросиками. Новый искусственный интеллект справлялся в более чем в 90% случаях. После этого он также хорошо научился распознавать человеческие силуэты, состоящие из разреженных точек. Джастин Джонсон (Justin Johnson), специалист по компьютерным технологиям из Стэнфордского университета в Пало-Альто, сказал, что «весьма впечатлен» результатами коллег. Однако это только начало пути, подчеркнул он — ведь чтобы действительно мыслить как человек, ИИ должен научиться сравнивать между собой сложным образом не только пары объекты, но также тройки, четверки и т. д. Источник: scientificrussia.ru Комментарии: |
|