211service.com
AI palīgi saka stulbas lietas, un mēs gatavojamies noskaidrot, kāpēc
Brālis AK | Flickr
Siri un Alexa nepārprotami ir tālu no perfektuma, taču pastāv cerība, ka vienmērīgs progress mašīnmācībā drīzumā pārvērtīs tos par skaidriem palīgiem. Tomēr jauns tests var palīdzēt parādīt, ka AI sistēmām ir nepieciešama principiāli atšķirīga pieeja, lai faktiski apgūtu valodu.
Izstrādāja pētnieki no Allena AI institūts (AI2), bezpeļņas organizācija, kas atrodas Sietlā, ASV AI2 spriešanas izaicinājums (ARC) uzdos pamatskolas līmeņa zinātnes atbilžu variantus. Katrs jautājums prasīs zināmu izpratni par to, kā pasaule darbojas. Projekts ir aprakstīts saistītajā pētnieciskais darbs (pdf).
Šeit ir viens jautājums: Kurš no zemāk esošajiem priekšmetiem nav izgatavots no dabā audzēta materiāla? (A) kokvilnas krekls (B) koka krēsls (C) plastmasas karote (D) zāles grozs
Šāds jautājums ir viegli uzdots ikvienam, kurš zina, ka plastmasa nav nekas augošs. Atbilde veido veselā saprāta pasaules attēlu, kas piemīt pat maziem bērniem.
Tieši šī veselā saprāta trūkst balss palīgu, tērzēšanas robotu un tulkošanas programmatūras AI. Un tas ir viens no iemesliem, kāpēc viņi ir tik viegli sajaukti.
Valodu sistēmas, kas balstās uz mašīnmācīšanos, bieži vien var sniegt pārliecinošas atbildes uz jautājumiem, ja tās iepriekš ir redzējušas daudz līdzīgu piemēru. Piemēram, programma, kas apmācīta daudzos tūkstošos IT atbalsta tērzēšanas sarunu, ierobežotās situācijās var sevi uzskatīt par tehniskā atbalsta palīgu. Taču šāda sistēma neizdosies, ja pajautātu kaut ko tādu, kas prasītu plašākas zināšanas.
Mums ir jāizmanto veselais saprāts, lai aizpildītu nepilnības ap valodu, ko mēs redzam, lai veidotu saskaņotu priekšstatu par teikto, saka Pīters Klārks, ARC projekta vadošais pētnieks. Mašīnām nav šī veselā saprāta, un tādējādi tās redz tikai to, kas ir skaidri uzrakstīts, un palaiž garām daudzas sekas un pieņēmumus, kas ir teksta gabala pamatā.
Jaunais tests ir daļa no AI2 iniciatīvas, kuras mērķis ir radīt AI sistēmas ar šādu izpratni par pasauli. Un tas ir svarīgi, jo var būt sarežģīti noteikt, cik labi valodas sistēma saprot to, ko tā saka.
Piemēram, janvārī Microsoft pētnieki un cita Alibaba grupa izstrādāja jautājumu un atbilžu programmas, kas pārspēja cilvēkus vienkāršā testā, ko sauc par Stenfordas jautājumu atbilžu datu kopu. Šos sasniegumus papildināja virsraksti, kas vēstīja, ka AI programmas tagad var lasīt labāk nekā cilvēki. Taču programmas nevarēja atbildēt uz sarežģītākiem jautājumiem vai izmantot citus zināšanu avotus.
Tehnoloģiju uzņēmumi turpinās reklamēt AI sistēmu iespējas šādā veidā. Microsoft šodien paziņo, ka ir izstrādājusi programmatūru, kas spēj tulkot angļu ziņu stāstus ķīniešu valodā un otrādi, un rezultāti, ko neatkarīgi brīvprātīgie uzskata par līdzvērtīgiem profesionālu tulkotāju darbam. Uzņēmuma pētnieki izmantoja progresīvas padziļinātas mācīšanās metodes, lai sasniegtu jaunu precizitātes līmeni. Lai gan tas varētu būt ļoti noderīgi, sistēmai būtu grūtības, ja tai lūgtu tulkot brīvas sarunas vai tekstu no nepazīstama domēna, piemēram, medicīniskās piezīmes.
Gerijs Markuss , NYU profesoru, kurš ir iebildis par veselā saprāta nozīmi AI, iedrošina AI2 izaicinājums. Es domāju, ka tas ir lielisks līdzeklis pret virspusējiem kritērijiem, kas ir kļuvuši tik izplatīti mašīnmācības jomā, viņš saka. Tam patiešām vajadzētu piespiest AI pētniekiem uzlabot savu spēli.