В мире, изобилующем противоположными взглядами, давайте обратим внимание на то, с чем мы все можем согласиться: если кто-то покажет вам свою ручку, а затем спрячет её за спину, эта ручка всё ещё будет существовать, даже если вы её больше не будете видеть. Мы все можем согласиться с тем, что она всё ещё существует и, вероятно, имеет ту же форму и цвет, что и до того, как скрылась за спиной этого человека. Это просто здравый смысл.

Эти законы здравого смысла физического мира понятны людям повсеместно. Даже двухмесячные младенцы разделяют это понимание. Но учёные всё ещё озадачены некоторыми аспектами того, как мы достигаем этого фундаментального понимания. И человечеству ещё предстоит создать компьютер, который мог бы конкурировать со способностями здравого смысла типично развивающегося младенца.

Учёные обучили модель искусственного интеллекта "мыслить" как ребёнок, и она внезапно преуспела.Изображение: Unsplash/Stephen Andrews

Новое исследование Луиса Пилото (Luis Piloto) и его коллег из Принстонского университета, делает шаг к заполнению этого пробела. Исследователи создали систему искусственного интеллекта (ИИ) с глубоким обучением, которая приобрела понимание некоторых законов здравого смысла физического мира.

Полученные данные в будущем могут помочь создать более совершенные компьютерные модели, имитирующие человеческий разум, подходя к задаче с теми же предположениями, что и младенец.

Детское поведение

Как правило, модели ИИ начинаются с чистого листа и обучаются на данных с множеством различных примеров, из которых модель строит знания. Но исследования младенцев показывают, что это не то, что делают младенцы. Вместо того, чтобы создавать знания с нуля, младенцы начинают с некоторых принципиальных ожиданий в отношении объектов.

Например, они ожидают, что если они обратят внимание на объект, который затем будет скрыт за другим объектом, то первый объект продолжит существовать. Это основное предположение, которое запускает их в правильном направлении. Затем же их знания со временем и опытом совершенствуются.

Захватывающее открытие Пилото и его коллег заключается в том, что система искусственного интеллекта с глубоким обучением, созданная по образцу того, что делают дети, превосходит систему, которая начинает с чистого листа и пытается учиться, основываясь только на опыте.

Куб, скользящий с горки, и мячик, отскакивающий от стены

Учёные сравнили оба подхода. В версии с чистым листом модель ИИ получила несколько визуальных анимаций с объектами. В некоторых примерах куб соскальзывал по наклонной плоскости. В других случаях мяч отскакивал от стены.

Модель обнаружила закономерности в различных анимациях, а затем была протестирована на её способность предсказывать результаты с помощью новых визуальных анимаций с объектами. Эту производительность сравнивали с моделью, в которую были встроены «принципиальные ожидания» до того, как она испытала какие-либо визуальные анимации.

Эти принципы были основаны на ожиданиях младенцев относительно того, как объекты ведут себя и взаимодействуют. Например, младенцы ожидают, что два объекта не должны проходить друг через друга.

Если вы покажете младенцу фокус, в котором нарушаете это ожидание, он может принять это за магию. Они раскрывают это знание, значительно дольше рассматривая события с неожиданными или «магическими» результатами по сравнению с событиями, результаты которых ожидаемы.

Младенцы также ожидают, что объект не должен иметь возможность просто мигать, появляясь и исчезая. Они также могут обнаружить, когда это ожидание нарушается.

Учёные обучили модель искусственного интеллекта "мыслить" как ребёнок, и она внезапно преуспела.Изображение: Unsplash/Henley Design Studio

Пилото и его коллеги обнаружили, что модель глубокого обучения, которая начиналась с чистого листа, работала хорошо, но модель, основанная на объектно-ориентированном кодировании, вдохновлённом когнитивными способностями младенцев, работала значительно лучше.

Последняя модель могла более точно предсказывать, как будет двигаться объект, была более успешной в применении ожиданий к новым анимациям и извлекла уроки из меньшего набора примеров.

Врождённое понимание?

Ясно, что обучение через время и опыт важно, но это ещё не всё. Данное исследование Пилото и его коллег помогает понять извечный вопрос о том, что может быть врождённым у людей, а чему можно научиться.

Кроме того, оно определяет новые границы того, какую роль могут отыгрывать перцептивные данные, когда дело доходит до получения знаний искусственными системами. И это также показывает, как исследования младенцев могут способствовать созданию более совершенных систем искусственного интеллекта, имитирующих человеческий разум.

Правописание уведомления вебмастера


Понравилось? Поделитесь с друзьями!

Комментарии

- комментариев

EnglishРусскийУкраїнська
Включить уведомления Да Спасибо, не надо