Детали разработки

Следующая эволюция искусственного интеллекта может заключаться в том, что системы смогут напрямую общаться и обучать друг друга. Ученые смоделировали сеть ИИ, способную получать новые знания и выполнять задачи исключительно на основе письменных инструкций. Затем один из этих ИИ получил задание описать свои знания другой нейросети, которая затем использовала их для выполнения определенных действий, хотя не имела ни подготовки, ни опыта в этом.

Первый ИИ общался со своим "братом" с помощью обработки естественного языка (NLP).

NLP – это подотрасль ИИ, которая стремится воссоздать человеческую речь в компьютерах — так, чтобы машины могли понимать и воспроизводить письменный текст или устную речь естественным образом. Они построены на нейронных сетях, которые являются наборами алгоритмов машинного обучения, смоделированных для воспроизведения расположения нейронов в мозге.

После того, как эти задачи были изучены, сеть смогла описать их второй сети – копии первой – так, чтобы она могла их воспроизвести. Насколько нам известно, это первый случай, когда два ИИ смогли поговорить друг с другом чисто лингвистическим способом,
– заявил ведущий автор статьи Александре Пуже, руководитель Нейроцентра Женевского университета.

Ученые достигли такой передачи знаний, начав с модели под названием "S-Bert", которая была предварительно обучена понимать человеческую речь. Они соединили S-Bert с другой нейронной сетью, сосредоточенной на интерпретации сенсорных входов и моделировании двигательных действий в ответ.

Затем эту комбинацию, названную "сенсомоторно-рекуррентной нейронной сетью (RNN)", обучили выполнять 50 психофизических задач. Они были сосредоточены на реагировании на стимул – например, на свет – с помощью инструкций, поданных через речевую модель S-Bert.

Благодаря встроенной языковой модели, RNN понимала полные письменные предложения. Это позволило ей выполнять задания из инструкций на естественном языке, демонстрируя в среднем 83% правильных реакций и действий, несмотря на то, что она никогда не видела никаких учебных видеозаписей и не выполнял заданий раньше.

Затем весь процесс был инвертирован, чтобы RNN мог передавать результаты своего сенсомоторного обучения с помощью лингвистических инструкций ИИ-брату, который выполнял задания следующим, также никогда не выполняя их раньше.

Прямо как люди

Вдохновением для этого исследования стало то, как люди учатся, следуя устным или письменным инструкциям для выполнения задач — даже если мы никогда не выполняли таких действий раньше. Эта когнитивная функция отличает людей от животных.

Хотя современные чат-боты с искусственным интеллектом могут интерпретировать лингвистические инструкции для создания изображения или текста, они не могут перевести письменные или устные инструкции в физические действия, не говоря уже о том, чтобы объяснить инструкции другому искусственному интеллекту.

Однако, смоделировав участки человеческого мозга, отвечающие за восприятие речи, интерпретацию и действия на основе инструкций, исследователи создали ИИ с навыками обучения и общения, подобными человеческим.

Это не только приведет к появлению искусственного общего интеллекта — когда ИИ-агент может рассуждать так же хорошо, как и человек, выполняя задачи в различных сферах, – но и могут помочь нашему пониманию того, как работает человеческий мозг.

Роботы со встроенным ИИ также могут общаться друг с другом для обучения и выполнения задач. Если бы только один робот получил начальные инструкции, он мог бы быть действительно эффективным в производстве и обучении других автоматизированных производств.

Теперь ученые хотят разработать на этой основе гораздо более сложные сети, которые будут интегрированы в человекоподобных роботов, способных понимать нас, а также понимать друг друга.