https://bodybydarwin.com
Slider Image

Arvutid on lähedasemad, kuidas kopeerida seda, kuidas inimesed õpivad

2020

Tehisintellekti kuldstandard on arvuti, mis suudab õppida samamoodi nagu meie inimesed. Näiteks kui näete ainult ühte hambaharja ja teate selle kasutamist, on teiste hambaharjade tuvastamine üsna lihtne. Kui see on pikk, õhuke, sellel on vähe harjased ja käepide, võime olla üsna kindlad, et see on hambahari. Ja kuna me teame, et see peab suhu mahtuma, võime ette kujutada, mis oleks selle töö jaoks hea vahend ja mis mitte, piirates veelgi seda, mis hambahari võib olla.

Masinate selle viisi õppimiseks saamine on olnud võitlus, sest keerulisi objekte, näiteks hambaharju, tuleb selgitada matemaatilistes valemites, et arvuti saaks sellest aru. Suur osa masinõppes tehtavast tööst, mille abil tegeleme tehisintellektiga, on keskendunud sellele, kuidas objekte ja ideid kõige paremini kujutada, et arvutid neist aru saaks.

Uued teadusuuringud Science väidavad, et nad on lähenenud inimlikule õppemeetodile. Nende idee: ehitada iga "õpitud" kontseptsiooni jaoks pisike arvutiprogramm. Need väikesed programmid seletavad algselt juba nähtud kontseptsiooni ja genereerivad erinevaid viise sama lõpptoote saamiseks.

Parim viis selle selgitamiseks on näite kaudu. Praegu töötab see ainult väga lihtsate sümbolite puhul, näiteks käsitsi kirjutatud tähestiku tähed.

Teadlased näitasid oma algoritmide näiteid mitme iidse tähestiku käsitsi kirjutatud tähtedest ja nende kirjutamise viisist ning algoritm jättis need protsessid meelde arvutiprogrammi vormis, mis selgitas, kuidas iga täht oli konstrueeritud. Teadlased nimetavad seda Bayesia programmi õppimiseks ja näidates algoritmi, kuidas märk on konstrueeritud, mõistab see iga tähe erinevaid osi. Tulevikus saab ta kasutada neid osi erinevatel viisidel uute märkide klassifitseerimiseks või loomiseks, sarnaselt inimestele.

Teised arvutid saavad seda juba teha sügava õppimisega - tehisintellekti distsipliiniga, mis kasutab matemaatiliste võrrandite võrke, et mõista ideedes sisalduvaid ideid. Ehkki sügava õppe tehnikad võivad nõuda masinalt kümnete miljonite näidete analüüsimist, väidab praegune meetod, et töötab ühe idee näitel.

See tähendab, et ühel päeval võiksime inimesest saada ainult ühe hea pildi abil tõelise näotuvastuse mis tahes nurga alt.

Selle meetodiga väidetud tulemused on muljetavaldavad. Et testida, kui hästi algoritm õppis, testisid teadlased seda inimeste vastu. Nii inimestele kui ka masinatele anti uus iseloom ja nad pidid seda reprodutseerima.

Siis palusid nad inimestel (Amazon Mechanical Turkist) otsustada, millised on inimeste tehtud ja millised masinate tehtud. Ja nad ei saanud seda teha. Vea määr oli 48 protsenti, mis oli veidi alla juhusliku juhu.

Kas te oskate arvata, milliseid kirju AI tegi?

Midagi enamat tähendab see, et me oleme alles õppimise alguses, mida saaksime teha masinõppe ja tehisintellektiga. Ja kuigi see uuring on oluline, ei tähenda see tingimata, et seda õpivad tulevikus kõik masinad. Nii nagu see lähenemisviis võib asendada mõtlemisviise selle kohta, kuidas arvutid mõistetest tänapäeval aru saavad, on täiesti võimalik, et keegi leiab järgmisel kuul parema tee.

Iga samm, iga paber ja iga idee süüdavad uue küünla, et valgustada meie arukuse ja teadvuse teadmiste massilist tühjust. Täna suudame paremini käsitsi kirjutatud tegelasi luua. Võib-olla genereerib see homme inimesele omase kõne või isegi taastab kunsti suurema eduga.

Teie jõulupuu keskkonnamõjul pole midagi pistmist sellega, kas see on tõeline või võlts

Teie jõulupuu keskkonnamõjul pole midagi pistmist sellega, kas see on tõeline või võlts

11 põhjust, miks teil on vaja tagamaas pakiruumi

11 põhjust, miks teil on vaja tagamaas pakiruumi

Suitsetamine tapab endiselt üle 6 miljoni inimese aastas

Suitsetamine tapab endiselt üle 6 miljoni inimese aastas