Kad bi vam netko pokazao fotografiju krokodila i pitao je li to ptica, mogli biste se nasmijati ili, ako ste dovoljno strpljivi i ljubazni, sugovorniku pomoći da identificira životinju. Takve interakcije u stvarnom svijetu, ma koliko naizgled bile glupe, pomažu umjetnoj inteligenciji u učenju i tumačenju novih slika, pokazala je studija, objavljena u Proceedings of the National Academy of Sciences. To bi pak moglo ubrzati izradu programe koji rade sve, od dijagnosticiranja bolesti do usmjeravanja robota.
Rupe u znanju
Mnogi UI sustavi postaju pametniji oslanjajući se na strojno učenje: oni pronalaze uzorke u podacima kako bi nakon analize tisuća slika namještaja shvatili kako izgleda stolac. Ali čak i veliki skupovi podataka imaju rupe. Naravno, predmet na slici doista jest stolac, ali od čega je napravljen? I možeš li sjesti na njega?
Kako bi pomogli umjetnoj inteligenciji da proširi svoje razumijevanje svijeta, istraživači pokušavaju razviti način na koji će računalni programi locirati praznine u njihovom znanju i smisliti kako zamoliti strance da ih popune; baš kao što dijete pita roditelja zašto nebo je plavo. Krajnji cilj u novoj studiji bio je UI koji bi mogao ispravno odgovoriti na razna pitanja o slikama koje prije nije vidio.
Naizgled glupa pitanja
Istraživači Sveučilišta Stanford istrenirali su sustav koji uočava rupe u svom znanju i sastavlja, često i glupa, pitanja o slikama (P: “Kakav je oblik sudopera?” O: “Kvadratan je.”) Istraživači su pritom umjetnu inteligenciju odlučili “nagraditi” za pisanje razumljivih pitanja. A kad bi ljudi odgovorili na upit, sustav bi dobio povratnu informaciju s kojom bi prilagodio svoje buduće ponašanje.
S vremenom je umjetna inteligencija implicitno naučila lekcije iz jezika i društvenih normi, usavršavajući sposobnost postavljanja smislenih pitanja na koja je lako odgovoriti.
Udvostručena točnost
Nakon osam mjeseci i više od 200.000 pitanja na Instagramu, točnost sustava u odgovaranju slična na pitanja povećala se za 118%. Istovremeno je sustav koji je objavljivao pitanja na Instagramu, ali nije bio obučen za maksimiziranje stope odgovora, svoju točnost poboljšao 72%, dijelom i zato što su ga ljudi češće ignorirali.
Istraživači se nadaju da bi sustavi poput njihovog s vremenom mogli pomoći umjetnoj inteligenciji u razumijevanju zdravog razuma, interaktivnoj robotici i chatbotovima. Društvene vještine također bi mogle pomoći umjetnoj inteligenciji da se u hodu prilagodi novim situacijama. Jer, kažu istraživači, ako možete učinkovito učiti od ljudi, to je vrlo korisna vještina.
Izvor: bug.hr
