neurons and their connections

IBM duce ideea de AI la un nou nivel, pregătind un sistem să imite cât mai bine mintea umană. Aparent următorul pas va fi ca AI-ul să înregistreze amintiri şi să înceapă să dezvolte atenţie. Imitaţia minţii umane pare cea mai bună cale spre un AI capabil.

Publicitate

Există reţele neurale de deep learning, precum cea din spatele lui AlphaGo, care se descurcă excelent la machine learning, dar sunt încă departe de mintea umană. Sistemele de gen trebuie pregătite pentru a dezvolta o anumită abilitate şi lucrează cu un număr uriaş de date. Dacă vreţi să antrenaţi reţeaua neurală pentru a învăţa ceva nou, va trebui să îi ştergeţi memoria şi să porniţi de la zero.

De aici apare şi conceptul de “formare de amintiri”, la care lucrează IBM. Creierul uman învaţă în etape şi nu ia direct concluzia dintr-o mare de date. AI-urile pe bază de deep learning lucrează de sus în jos, ştiind tot ce trebuie de la început, dar mintea umană prefera să o ia de jos în sus, judecând după lecţiile trecute şi experienţele trecute.

IBM a consruit o reţea neurală care e capabilă de un proces similar de relaţionare. Neuronii din creierul uman interacţionează sub formă de reţea pentru a recunoaşte o situaţie familiară. La fel AI-ul va fi forţat să descopere un scenariu familiar şi existent. Sistemul a primit o sarcină în luna iunie a acestui an şi anume de a identifica un obiect şi poziţia sa într-o imagine.

AI-ul a avut o problemă de gen “există un obiect în faţa acelui obiect albastru. Are aceeaşi formă ca şi acel mic obiect cyan care este în dreapta bilei gri?”. În acea situaţie a identificat obiectul 96% dintre dăţi. Sistemele machine learning identificau corect în proporţie de 42%, până la 77%. Fiinţele umane ajung la 92%. Înainte să ne declarăm alarmaţi sau încântaţi de această evoluţie, inginerii din spatele său avertizează că le va lua câteva decenii pentru a ajunge la un sistem rival cu mintea umană.

Aflaţi mai multe detalii de la sursa de mai jos.