Искусственный интеллект научился абстрактному мышлению
Область применения искусственного интеллекта становится шире с каждым годом. Нейронные сети умеют не только обрабатывать фотографии, но и самостоятельно писать картины, а то и вовсе превращать видеоролики в уровни компьютерной игры. Согласно данным нового исследования, до появления машины с «человеческим» мышлением осталось совсем недолго. Учёные обнаружили у компьютера способность не только к логическим, но и к абстрактным операциям — которым он научился самостоятельно.
Разница между человеческим и машинным мышлением заключается не только в скорости вычислений, но и в умении мыслить абстрактно. Чтобы компьютер смог подсчитать что-либо, он должен сначала определить, что именно он будет подсчитывать: например, целые числа или определённые предметы, заданные программой. Последняя задача осложняется тем, что многие признаки объектов (форма, цвет и размер) могут быть схожими у совершенно разных объектов. Человек же, глядя на четырёх кошек, четыре яблока и цифру 4, интуитивно знает, что у них всех есть общая черта, — абстрактное понятие «четыре». Именно в этом заключалась разница между биологическим и электронным мозгом — до недавнего времени.
Научный журнал Американской ассоциации содействия развитию науки Science Advance опубликовал результаты исследования, в ходе которого искусственный интеллект самостоятельно развил абстрактное мышление. В ходе эксперимента нейронная сеть, предназначенная для простого обнаружения визуальных объектов, сумела спонтанно развить «человеческий» подход к подсчёту предметов.
Исследователи обнаружили, что определённые участки сети внезапно «настроились» на абстрактные числа, проявив признаки взаимодействия нейронов в реальном мозге. ИИ «понял», что изображение четырёх яблок похоже на изображение четырёх кошек — потому что количество предметов в обоих случаях совпало.
По словам разработчиков, в их планы не входило обучение искусственного интеллекта такому методу подсчёта, и теперь им предстоит разобраться, каким образом он развил в себе необычную способность. В перспективе применение схожих алгоритмов может значительно расширить область применения нейронных сетей.
Источник: 4pda.ru
Еще никто не комментировал данный материал.
Написать комментарий