Главная страница » Границы разума: как искусственный интеллект учится говорить на языке искусственного интеллекта

Границы разума: как искусственный интеллект учится говорить на языке искусственного интеллекта

В новаторском прорыве для искусственного интеллекта (ИИ) команде Университета Женевы (UNIGE) удалось разработать модель, имитирующую уникально человеческое качество: выполнение задач на основе устных или письменных инструкций и последующая их передача другим. Это достижение решает давнюю проблему в области ИИ, отмечая веху в эволюции этой сферы.

Исторически ИИ-системы преуспевали в обработке огромных объемов данных и выполнении сложных вычислений. Однако они постоянно испытывали трудности в задачах, которые человек выполняет интуитивно – изучение новой задачи из простых инструкций, а затем объяснение этого процесса другим для повторения. Способность не только понимать, но и передавать сложные инструкции является свидетельством продвинутых когнитивных функций, которые до сих пор были уникальными для человеческого интеллекта.

Прорыв команды UNIGE выходит за рамки простого выполнения задач и входит в сферу продвинутой обобщающей способности человеческого языка. Это включает в себя ИИ-модель, способную усваивать инструкции, выполнять описанные задачи, а затем общаться с “сестринским” ИИ для передачи процесса на языковом уровне, что позволяет его воспроизводить. Это развитие открывает беспрецедентные возможности в ИИ, особенно в области взаимодействия человека и ИИ и робототехнике, где эффективная коммуникация имеет решающее значение.

Вызов воспроизведения человеческих когнитивных способностей в ИИ Человеческие когнитивные навыки демонстрируют замечательную способность к изучению и передаче сложных задач. Эти способности, глубоко укоренившиеся в наших нейрокогнитивных системах, позволяют нам быстро понимать инструкции и передавать наше понимание другим в понятной форме. Воспроизведение этого сложного взаимодействия между обучением и лингвистическим выражением в ИИ было значительной проблемой. В отличие от людей, традиционные ИИ-системы требовали обширного обучения на конкретных задачах, часто полагаясь на большие наборы данных и итеративное обучение с подкреплением. Способность ИИ интуитивно усвоить задачу из минимальной инструкции, а затем артикулировать свое понимание, оставалась недостижимой.

Этот пробел в возможностях ИИ подчеркивает ограничения существующих моделей. Большинство ИИ-систем работают в рамках своих запрограммированных алгоритмов и наборов данных, не имея возможности экстраполировать или делать выводы за пределами своего обучения. Следовательно, потенциал ИИ для адаптации к новым сценариям или коммуникации выводов в человекоподобной манере значительно ограничен.

Исследование UNIGE представляет собой значительный шаг в преодолении этих ограничений. Создавая ИИ-модель, которая не только выполняет задачи на основе инструкций, но и общается об этих задачах с другой ИИ-сущностью, команда UNIGE продемонстрировала критическое продвижение в когнитивных и лингвистических способностях ИИ. Это развитие предполагает будущее, в котором ИИ может более тесно имитировать человекоподобное обучение и коммуникацию, открывая двери к приложениям, требующим такой динамичной взаимодействия и адаптивности.

Преодоление разрыва с помощью обработки естественного языка Обработка естественного языка (NLP) стоит на переднем крае преодоления разрыва между человеческим языком и пониманием ИИ. NLP позволяет машинам понимать, интерпретировать и реагировать на человеческий язык в значимом ключе. Это подполе ИИ сосредоточено на взаимодействии между компьютерами и людьми с использованием естественного языка, стремясь читать, расшифровывать и понимать человеческие языки в ценном ключе.

Основополагающим принципом NLP является его способность обрабатывать и анализировать большие объемы данных естественного языка. Этот анализ не ограничивается пониманием слов в буквальном смысле, но и распространяется на улавливание контекста, настроения и даже подразумеваемых нюансов в языке. Используя NLP, ИИ-системы могут выполнять ряд задач, от перевода и анализа настроений до более сложных взаимодействий, таких как диалоговые агенты.

Центральным в этом прогрессе NLP является развитие искусственных нейронных сетей, которые вдохновлены биологическими нейронами в человеческом мозге. Эти сети имитируют способ передачи электрических сигналов человеческими нейронами, обрабатывая информацию через взаимосвязанные узлы. Такая архитектура позволяет нейронным сетям обучаться на входных данных и со временем улучшаться, подобно тому, как человеческий мозг учится на опыте.

Связь между этими искусственными нейронными сетями и биологическими нейронами является ключевым компонентом в продвижении языковых способностей ИИ. Моделируя нейронные процессы, участвующие в понимании и производстве человеческого языка, исследователи ИИ создают основу для систем, способных обрабатывать язык таким образом, который отражает человеческие когнитивные функции. Исследование UNIGE демонстрирует этот подход, используя передовые модели нейронных сетей для имитации и воспроизведения сложного взаимодействия между пониманием языка и выполнением задач, присущих человеческому познанию.

Подход UNIGE к коммуникации ИИ Команда Университета Женевы стремилась создать искусственную нейронную сеть, имитирующую человеческие когнитивные способности. Ключевой задачей было разработать систему, способную не только понимать язык, но и использовать его для передачи изученных задач. Их подход начался с существующей модели искусственного нейрона, S-Bert, известной своими способностями к пониманию языка.

Стратегия команды UNIGE заключалась в соединении S-Bert, состоящего из 300 миллионов нейронов, предварительно обученных пониманию языка, с меньшей, более простой нейронной сетью. Эта меньшая сеть была задействована для имитации конкретных областей человеческого мозга, участвующих в обработке и производстве языка – области Вернике и области Брока соответственно. Область Вернике в мозге имеет решающее значение для понимания языка, в то время как область Брока играет ключевую роль в производстве речи и обработке языка.

Слияние этих двух сетей было направлено на имитацию сложного взаимодействия между этими двумя областями мозга. Сначала объединенная сеть обучалась имитировать область Вернике, совершенствуя свою способность воспринимать и интерпретировать язык. Затем она проходила обучение для имитации функций области Брока, что позволяло производить и артикулировать язык. Замечательно, что весь этот процесс проводился с использованием обычных ноутбуков, что демонстрирует доступность и масштабируемость модели.

Эксперимент и его последствия Эксперимент включал подачу письменных инструкций на английском языке ИИ, который затем должен был выполнить указанные задачи. Эти задачи варьировались по сложности, от простых действий, таких как указание на местоположение в ответ на стимул, до более сложных, например, различения и реагирования на тонкие контрасты визуальных стимулов.

Модель симулировала намерение движения или указания, имитируя человеческие реакции на эти задачи. Заметно, что после освоения этих задач ИИ был способен лингвистически описывать их второй сети, дубликату первой. Эта вторая сеть, получив инструкции, успешно воспроизводила задачи.

Это достижение стало первым случаем, когда две ИИ-системы общались друг с другом исключительно на языковом уровне, что является вехой в развитии ИИ. Способность одного ИИ давать инструкции другому для выполнения задач исключительно через лингвистическую коммуникацию открывает новые горизонты в интерактивности и сотрудничестве ИИ.

Последствия этого развития выходят за рамки академического интереса, обещая существенные продвижения в областях, зависимых от сложной коммуникации ИИ, таких как робототехника и автоматизированные системы.

Перспективы для робототехники и далее Это нововведение оказывает значительное влияние на область робототехники и распространяется на различные другие сектора. Возможности применения этой технологии в робототехнике особенно многообещающи. Гуманоидные роботы, оснащенные этими передовыми нейронными сетями, могли бы понимать и выполнять сложные инструкции, улучшая их функциональность и автономность. Эта способность имеет решающее значение для роботов, предназначенных для задач, требующих адаптивности и обучения, таких как в здравоохранении, производстве и личном обслуживании.

Более того, последствия технологии распространяются за пределы робототехники. В таких секторах, как обслуживание клиентов, образование и здравоохранение, ИИ-системы с улучшенными коммуникативными и обучающими способностями могли бы предлагать более персонализированные и эффективные услуги. Разработка более сложных сетей, основанных на модели UNIGE, представляет возможности для создания ИИ-систем, которые не только понимают человеческий язык, но также взаимодействуют таким образом, который имитирует человеческие когнитивные процессы, ведущие к более естественному и интуитивному пользовательскому опыту.

Этот прогресс в коммуникации ИИ намекает на будущее, где разрыв между человеческим и машинным интеллектом сужается, что приведет к продвижениям, которые могут переопределить наше взаимодействие с технологиями. Таким образом, исследование UNIGE не только свидетельствует о развивающихся способностях ИИ, но и является маяком для будущих исследований в области искусственного познания и коммуникации.

Источник: Sciencedaily

0

Автор публикации

не в сети 2 дня

aiinsider

0
Комментарии: 0Публикации: 551Регистрация: 18-09-2023
Поделиться