Пятница , 29 Март 2024
Home / Наука и техника / IBM видит искусственный интеллект не как набор обычных алгоритмов

IBM видит искусственный интеллект не как набор обычных алгоритмов

Уже сейчас можно наблюдать примеры, как технологии искусственного интеллекта способны проявлять некоторые, кажущиеся на первый взгляд и свойственные только человеку черты. Мы создаем гуманоидных роботов, как минимум очень похожих на нас, некоторые занимаются тем, что создают алгоритмы, способные выполнять то, на что обычно способны только люди – писать музыку, картины или заниматься обучением.

С развитием этой сферы компании и разработчики начинают искать возможность изменить саму основу, на базе которой сейчас создаются алгоритмы искусственного интеллекта, и принимаются за исследование настоящего интеллекта, а также способа, как эффективно имитировать его в машиностроении и создании программного обеспечения нового поколения. Одной из таких компаний является IBM, поставившая перед собой амбициозную задачу научить ИИ вести себя (правильнее будет сказать работать) больше как человеческий мозг, а не как набор запрограммированных алгоритмов.

Большинство существующих систем машинного обучения строятся вокруг необходимости использования огромного набора различных данных. Будь то компьютер, призванный искать пути победы в логической игре го, или система, построенная для определения признаков рака кожи на базе цифровых изображений – это правило работает всегда. Но такая основа для работы выглядит очень ограниченной и сжатой, и конечно же именно это существенно отличает такие системы от того, как работает человеческий мозг.

Компания IBM хочет это изменить. Исследовательская команда из DeepMind создала синтетическую нейронную сеть, в основе которой лежит рациональное принятие решений при работе над той или иной задачей.

Рациональные машины

«Дав искусственному интеллекту множество объектов и конкретную задачу, мы вынуждаем сеть обнаруживать существующие соответствия», — комментирует на страницах Science Magazine Тимоти Лилликрэп, компьютерный специалист команды DeepMind.

В тестах сети, проводившихся в июне, системе, при наличии множества факторов давали различные задачи, связанные с цифровым изображением. Например, такую: «Перед синей штукой на изображении находится объект. Он имеет такую же форму, как и та крошечная голубая вещь, что находится справа от серого металлического шарика?»

В этом тесте искусственная нейронная сеть смогла определить нужный объект в 96 процентов случаев, в то время как обычные модели машинного обучения смогли справиться с задачей в 42-77 процентах случаев.

Последнее время искусственные нейтронные сети продолжают совершенствоваться в понимании человеческого языка. Исследователи же хотят, чтобы помимо принятия разумных решений такие системы могли демонстрировать и сохранять внимание, а также хранить воспоминания.

Со слов Ирины Риш, исследователя компании IBM, развитие искусственного интеллекта можно было бы существенно ускорить и расширить за счет применения подобных тактик.

«Совершенствование нейронных сетей остается предметом инженерии, как правило требующего огромного количества времени, чтобы прийти к нужной архитектуре, работающей лучше всего. По сути – это метод человеческих проб и ошибок. Было бы здорово, если бы эти сети могли сами себя создавать и совершенствовать».

Некоторых, конечно может напугать мысль об ИИ-сетях, способных сами себя создавать и улучшать, но если найти грамотный способ следить, контролировать и управлять этим процессом, то это позволит нам выйти за рамки существующих в настоящий момент ограничений. Несмотря на нарастающий страх о революции роботов, которые всех нас поработят, развитию сферы ИИ пророчат тысячи спасенных жизней в медицине, открытие для нас возможности посетить и даже поселиться на Марсе и многое другое.

Советуем посмотреть

Что на самом произошло в Уханьском институте вирусологии?

Почти полтора года назад в китайском Ухане произошли первые случаи заражения новым коронавирусом. Предположительным источником …

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.