Эта опция сбросит домашнюю страницу этого сайта. Восстановление любых закрытых виджетов или категорий.

Сбросить

>

Google создает программу ИИ, которая использует аргументацию для навигации в лондонском метро


Опубликованно 22.10.2017 03:32

Google создает программу ИИ, которая использует аргументацию для навигации в лондонском метро

Ученые компании Google создали компьютерную программу, которая использует элементарные рассуждения научиться ориентироваться в лондонском метро само по себе.

Искусственный интеллект (ИИ) агент также может ответить на вопросы о содержании фрагментов рассказов и проработать семейные отношения, глядя на семейное дерево. Ученые предсказывают, что в будущем подобный подход может проложить путь для виртуальных помощников, которые бы смогли мгновенно рыскать по интернету, чтобы ответить на вопросы и выполнить инструкции с точностью.

Герберт Ягер, ученый-компьютерщик из Университета Бремена, сказал: “я думаю, что это можно назвать рациональными рассуждениями. Они [задачи] включает в себя планирование и структурирование информации на куски и повторно комбинируя их”.

Хотя сами задания были довольно простые - базовое приложение смартфона перемещаться по карте пробка - путь, по которому программа достигла своих результатов рассматривается как впечатляющие. Это одна из первых программ, чтобы совместить внешнюю память с помощью подхода, называемого глубокого обучения, в которой программа учится выполнять задания самостоятельно, а не быть запрограммированным набором правил человеком.

Проф Джефф Хинтон, британский ученый, которого считают отцом глубокое изучение, сказал, что дверь теперь открыта для глубокого обучения будут применяться для более сложных задач, чем многие первоначально думали, что это возможно.

“До недавнего времени, это было далеко не очевидно, как глубокое обучение может использоваться, чтобы позволить системе получить алгоритмы, необходимые для сознательного преднамеренного рассуждения”, - сказал Хинтон, который работает в университете Торонто и Google.

Глубокое изучение недавно штурмовали впереди других вычислительных стратегий в задачах, как язык перевода, изображения и распознавания речи и даже включил компьютер, чтобы победить топ-рейтинг игрока, ли Sedol, на ходу.

Однако до сих пор этот метод обычно выполняется плохо на любую задачу, где требуется всеобъемлющей стратегии, такие как навигация или извлекать смысл из текста.

Новейшие программы достигается путем добавления внешней памяти, предназначенный для временного хранения важной информации, и ловить их при необходимости. В человеческом эквиваленте это рабочая память, кратковременное хранилище в мозгу, что позволяет нам, чтобы остаться на задаче, когда делаешь что-то, что включает в себя несколько шагов, как следующий рецепт.

Алекс Грейвс, ученый-исследователь в Google DeepMind в Лондоне, который руководил работой, сказал, что работа ознаменовала собой следующий шаг к умной машины, а не внезапный отъезд.

“Я опасаюсь сказать, что сейчас у нас есть машины, которые могут рассуждать”, - сказал он. “У нас есть то, что улучшение памяти - это разные виды памяти, которые мы считаем необходимым компонентом рассуждения. Трудно нарисовать линию на песке”.

В исследовании, опубликованном в журнале Nature, программа смогла найти кратчайший маршрут между метро и работать, где он будет в конечном итоге, если он приехал, скажем, в двух остановках к северу от станции Виктория.

Это было также уделено истории фрагменты, такие как “Джон на детской площадке. Джон подобрал футбольный мяч.” последовали вопросы “где мячик?” и смог правильно ответить, намекая на то, что в будущем ассистенты вроде Siri от Apple может быть заменен на что-то более изощренными.

Гревс заявил, что пока история задачи “выглядят настолько тривиальные для человека, что они не похожи на все вопросы,” существующих программ для ЭВМ “действительно плохо об этом”. Программу он разработал есть вопросы, как это верно 96% времени.

Ягер сказал, что последние усилия по DeepMind следует рассматривать как “всего одного шага вперед, в каком должны быть описаны как паническое бегство” из стремительно разворачивающихся событий в AI, добавив, что возможности вычислительной техники не ограничивается логические задачи, такие как навигация в будущем.

“Почему должно быть неотъемлемым предел? Все, что мозг может сделать, это возможно с физической системой”, - сказал он. “Они [компьютеры] будет приближаться к производительности и уже даже лучше в некоторых вещах. Это вопрос времени и финансирования: будет ли кто-то будет готов потратить необходимое миллионы, чтобы развивать эти вещи”.

Ряд громких ученые предупредили об экзистенциальной угрозе ИИ, с Стивен Хокинг предостерегает, что “когда человек начинает развивать искусственный интеллект, он будет снимать на свои и перестроить себя с все возрастающей скоростью”.

Но Демис Хассабис, основатель DeepMind ранее играл таких проблем. “Мы десятилетиями вдали от какой-либо технологии, которые нам нужны, чтобы волноваться о,” сказал Хассабис в прошлом году.



Категория: Обо всем