- 9,321
- 18
- 8 Ноя 2022
Скоро машинам не понадобиться помощь людей, чтобы узнавать новое.
Потрясающий прорыв в области искусственного интеллекта совершили ученые Женевского университета. Им удалось создать Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся , которая не только выполняет новые задачи, основываясь на письменных или устных инструкциях, но и может объяснить, что делать, другой нейросети, чтобы та повторила команду. Раньше считалось, что на такое способны только люди, а научить машину взаимодействовать с «собратьями» особенно трудно.
Возможность выполнять незнакомое задание без предварительных тренировок, руководствуясь лишь словесными инструкциями, а затем передавать знания другим — краеугольный камень человеческого общения. Например, животные на такое не способны: для развития нового навыка они нуждаются в бесчисленных повторениях с подкреплением и никак не могут объяснить выученное своим сородичам, особенно на естественном языке.
Есть отдельное направление исследований в ИИ — обработка естественного языка. Ученые пытаются воссоздать уникальную человеческую способность понимать и отвечать на речевые или текстовые вводные в алгоритмах. Такие системы вдохновлены принципами передачи электрических сигналов между нейронами в нашем мозге. Однако идеальный рецепт настроек и вычислений, которые необходимо было произвести, до сих пор оставался загадкой.
В последнем эксперименте ученые модифицировали существующую языковую модель искусственных нейронов S-Bert с 300 миллионами элементов. Она была объединена с более простой сетью из нескольких тысяч нейронов. Сначала система училась симулировать функции зоны Вернике, ответственной за восприятие и понимание речи. Затем ее научили воспроизводить работу зоны Брока, отвечающей за генерацию слов и предложений.
После серии тренировок с базовыми задачами, такими как указание направления или выбор более контрастного объекта из двух, нейросеть смогла составить словесную инструкцию и передать его своей копии. Весь процесс проходил на обычных ноутбуках с использованием английского языка.
«Наша система довольно компактна. Теперь нет преград для разработки на ее базе гораздо более масштабных моделей, которые можно будет внедрить в гуманоидных роботов, способных не только понимать указания людей, но и кооперироваться для командной работы», — комментируют авторы исследования Рейдар Ривеланд и Александр Пуже.
Результаты исследования опубликованы в авторитетном научном журнале Nature Neuroscience.
Потрясающий прорыв в области искусственного интеллекта совершили ученые Женевского университета. Им удалось создать Для просмотра ссылки Войди
Возможность выполнять незнакомое задание без предварительных тренировок, руководствуясь лишь словесными инструкциями, а затем передавать знания другим — краеугольный камень человеческого общения. Например, животные на такое не способны: для развития нового навыка они нуждаются в бесчисленных повторениях с подкреплением и никак не могут объяснить выученное своим сородичам, особенно на естественном языке.
Есть отдельное направление исследований в ИИ — обработка естественного языка. Ученые пытаются воссоздать уникальную человеческую способность понимать и отвечать на речевые или текстовые вводные в алгоритмах. Такие системы вдохновлены принципами передачи электрических сигналов между нейронами в нашем мозге. Однако идеальный рецепт настроек и вычислений, которые необходимо было произвести, до сих пор оставался загадкой.
В последнем эксперименте ученые модифицировали существующую языковую модель искусственных нейронов S-Bert с 300 миллионами элементов. Она была объединена с более простой сетью из нескольких тысяч нейронов. Сначала система училась симулировать функции зоны Вернике, ответственной за восприятие и понимание речи. Затем ее научили воспроизводить работу зоны Брока, отвечающей за генерацию слов и предложений.
После серии тренировок с базовыми задачами, такими как указание направления или выбор более контрастного объекта из двух, нейросеть смогла составить словесную инструкцию и передать его своей копии. Весь процесс проходил на обычных ноутбуках с использованием английского языка.
«Наша система довольно компактна. Теперь нет преград для разработки на ее базе гораздо более масштабных моделей, которые можно будет внедрить в гуманоидных роботов, способных не только понимать указания людей, но и кооперироваться для командной работы», — комментируют авторы исследования Рейдар Ривеланд и Александр Пуже.
Результаты исследования опубликованы в авторитетном научном журнале Nature Neuroscience.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
