Исследования показывают, что следующая эволюция искусственного интеллекта (ИИ) может заключаться в создании агентов, которые смогут напрямую общаться и обучать друг друга выполнять задачи.
Учёные смоделировали сеть искусственного интеллекта, способную обучаться и выполнять задачи исключительно на основе письменных инструкций. Затем этот ИИ описал то, чему он научился, «сестринскому» ИИ, который выполнил ту же задачу, несмотря на отсутствие предварительной подготовки или опыта в её выполнении.
Первый искусственный интеллект общался со своей «сестрой» с помощью обработки естественного языка (NLP), сообщили учёные в своей статье, опубликованной 18 марта в журнале Nature.
NLP — это область ИИ, целью которой является воссоздание человеческого языка в компьютерах, чтобы машины могли естественным образом понимать и воспроизводить письменный текст или речь. Они построены на нейронных сетях, которые представляют собой совокупность алгоритмов машинного обучения, смоделированных для воспроизведения расположения нейронов в мозге.
«Как только эти задачи были изучены, сеть смогла описать их второй сети — копии первой — чтобы она могла их воспроизвести. Насколько нам известно, это первый случай, когда два ИИ смогли разговаривать друг с другом чисто лингвистическим способом», — сказал в своём заявлении ведущий автор статьи Александр Пуже (Alexandre Pouget), руководитель Нейроцентра Женевского университета.
Учёные добились такой передачи знаний, начав с модели NLP под названием «S-Bert», которая была предварительно обучена понимать человеческий язык. Они подключили S-Bert к меньшей нейронной сети, сосредоточенной на интерпретации сенсорных сигналов и моделировании ответных двигательных действий.
Этот составной ИИ — «сенсомоторно-рекуррентная нейронная сеть (RNN)» — затем был обучен выполнению набора из 50 психофизических задач. Они были сосредоточены на реагировании на стимул — например, на свет — посредством инструкций, передаваемых через языковую модель S-Bert.
Благодаря встроенной языковой модели RNN понимал полные письменные предложения. Это позволило ему выполнять задачи из инструкций на естественном языке, реализуя их в среднем на 83% правильно, несмотря на то, что он никогда раньше не видел обучающих кадров и не выполнял эти задачи.
Затем это понимание было инвертировано, чтобы RNN могла передавать результаты своего сенсомоторного обучения, используя лингвистические инструкции, идентичному родственному ИИ, который выполнял задачи по очереди — также никогда не выполняя их раньше.
Делай так, как мы, люди
Вдохновением для этого исследования послужил способ, которым обучаются люди, следуя устным или письменным инструкциям по выполнению задач, даже если мы никогда раньше такие действия не выполняли. Эта когнитивная функция отличает людей от животных; например, вам нужно что-то показать собаке, прежде чем вы сможете научить её реагировать на устные инструкции.
И хотя чат-боты на базе ИИ могут интерпретировать лингвистические инструкции для создания изображения или текста, они не могут переводить письменные или устные инструкции в физические действия, не говоря уже о том, чтобы объяснять инструкции другому ИИ.
Однако, моделируя области человеческого мозга, отвечающие за восприятие языка, интерпретацию и действия на основе инструкций, исследователи создали ИИ с человеческими навыками обучения и общения.
Это само по себе не приведёт к появлению общего искусственного интеллекта (AGI), когда агент искусственного интеллекта может рассуждать не хуже человека и выполнять задачи в нескольких областях. Но исследователи отметили, что модели искусственного интеллекта, подобные той, которую они создали, могут помочь нашему пониманию того, как работает человеческий мозг.
У роботов со встроенным искусственным интеллектом также есть возможности общаться друг с другом для обучения и выполнения задач. Если бы хотя бы один робот получил начальные инструкции, он мог бы быть действительно эффективным в производстве и обучении других автоматизированных отраслей промышленности.
«Сеть, которую мы разработали, очень мала, — пояснили исследователи в своём заявлении. — Сейчас ничто не мешает разработать на этой основе гораздо более сложные сети, которые были бы интегрированы в человекоподобных роботов, способных понимать не только нас, но и друг друга.»
