Машина што учи брзо како човекот

Машинското учење е термин со кој се опишува начинот на кој вештачката интелигенција (ВИ) може да најде логика од зборовите кога е изложена на големо количество на податоци.

Со еден нов алгоритам развиен од научниците од МИТ, драстично се намалува времето што и е потребно на ВИ да научи нови работи, со машина што може да препознае и нацрта визуелни симболи што не се разликуваат од оние што се напишани од човек.

Луѓето во суштина брзо учат, велат истражувачите. Обично им се доволни само неколку примери пред да можат да го повторат тоа што им се покажува. За споредба, кај моделите за повторување на повеќето машини – како што се компјутерите кои учат да идентификуваат одредени лица или да ги распознаваат отпечатените знаци на чековите, потребни се обемни процеси на учење преку стотици примери, пред ВИ да стане прецизна.

Но, тоа веќе не е потребно. Со помош на програмата за учење„Bayesian“, научниците создале алгоритам кој ефикасно се програмира самиот преку конструирање на код за репродукција на одредени визуелни симболи. Наместо да го повторува научениот симбол или буква секој пат на ист начин, овој алгоритам ги црта симболите малку поразлично врз основа на „генеративниот модел“ за тоа како се создава симболот. На ваков начин, ВИ е многу послична на човекот, бидејќи и ние никогаш не ги пишуваме буквите на ист начин, затоа што сме научиле само како треба да изгледаат, а не како да ги пишуваме секој пат идентично.

Истражувачите го изложиле алгоритамот на 1.600 типови на рачно напишани букви од 50 системи за пишување, вклучувајќи и санскрит и тибетски, па дури и измислени букви. Кога машината ги научила и можела самостојно да ги пишува, научниците направиле „визуелен Тјурингов тест“, за да видат дали може жири од луѓе да направи разлика помеѓу буквите напишани од машината и од човечка рака.

Се покажало дека ракописот на машината тешко може да се разликува од човечката претстава за буквите, бидејќи помалку од 25 проценти од жирито можеле да направат разлика.

„Пред да појдат на училиште, децата учат да препознаат нов концепт само преку еден единствен пример, па дури можат да замислат и нови примери кои не ги виделе. Уште сме далеку да направиме машина која е паметна колку едно дете, но ова е прв пат да имаме машина што може да научи и да користи голем дел од концептите на реалниот свет – макар и оние едноставните како што се рачно напишаните букви, на начин кој тешко се разликува од човечките“, вели Џошуа Тененбаум, истражувач за когнитивни науки од МИТ.

Ваквата машина можеби нема да го смени светот, но алгоритам кој „брзо учи“ може да најде примена на многу интересни начини.

„Усовршувањето на способноста на машините брзо да учат нови концепти ќе има огромно влијание врз различни задачи поврзани со вештачката интелигенција, меѓу кои обработка на слики, препознавање на говор, распознавање на лица, разбирање на природниот јазик и пронаоѓање на информации“, вели Тененбаум.

Истражувањето е објавено во „Science“.

Поддржете ја нашата работа: