211service.com
AI padėjėjai sako kvailus dalykus, o mes ketiname išsiaiškinti, kodėl
Brolis JK | Flickr
„Siri“ ir „Alexa“ akivaizdžiai toli gražu nėra tobuli, tačiau yra vilties, kad nuolatinė mašininio mokymosi pažanga netrukus pavers juos aiškiais pagalbininkais. Tačiau naujas testas gali padėti parodyti, kad dirbtinio intelekto sistemoms iš tikrųjų įvaldyti kalbą reikia iš esmės kitokio požiūrio.
Sukūrė tyrėjai Alleno AI institutas (AI2), ne pelno siekianti organizacija, įsikūrusi Sietle, AI2 samprotavimo iššūkis (ARC) kels pradinių klasių mokslo klausimus su daugybe atsakymų. Kiekvienam klausimui reikės šiek tiek suprasti, kaip veikia pasaulis. Projektas aprašytas susijusiame straipsnyje tiriamasis darbas (pdf).
Štai vienas klausimas: Kuris žemiau esantis daiktas nėra pagamintas iš gamtoje užaugintos medžiagos? (A) medvilniniai marškiniai (B) medinė kėdė (C) plastikinis šaukštas (D) žolės krepšelis
Toks klausimas yra lengvas kiekvienam, kuris žino, kad plastikas nėra kažkas, kas auga. Atsakymas paliečia sveiko proto pasaulio vaizdą, kurį turi net maži vaikai.
Būtent šio sveiko proto trūksta balso asistentų, pokalbių robotų ir vertimo programinės įrangos AI. Ir tai yra viena iš priežasčių, kodėl jie taip lengvai supainiojami.
Kalbų sistemos, kurios remiasi mašininiu mokymusi, dažnai gali pateikti įtikinamus atsakymus į klausimus, jei anksčiau yra matę daug panašių pavyzdžių. Pavyzdžiui, programa, apmokyta daugybei tūkstančių IT palaikymo pokalbių, ribotose situacijose gali pasirodyti techninės pagalbos pagalbininku. Tačiau tokia sistema žlugtų, jei būtų paklausta ko nors, kas reikalauja platesnių žinių.
Turime pasitelkti sveiką protą, kad užpildytume kalbos spragas, kurias matome, kad susidarytume nuoseklų vaizdą apie tai, kas sakoma, sako Peteris Clarkas, pagrindinis ARC projekto tyrėjas. Mašinos neturi šio sveiko proto, todėl mato tik tai, kas aiškiai parašyta, ir praleidžia daugybę teksto dėsnių ir prielaidų.
Naujasis testas yra AI2 iniciatyvos dalis, kuria siekiama suteikti AI sistemoms tokį pasaulio supratimą. Ir tai svarbu, nes gali būti sudėtinga nustatyti, kaip kalbos sistema supranta tai, ką ji sako.
Pavyzdžiui, sausio mėnesį „Microsoft“ ir kitos „Alibaba“ grupės mokslininkai sukūrė klausimų ir atsakymų programas, kurios pralenkė žmones atliekant paprastą testą, vadinamą „Stanford Question Answering Dataset“. Šiuos pasiekimus lydėjo antraštės, skelbiančios, kad AI programos dabar gali skaityti geriau nei žmonės. Tačiau programos negalėjo atsakyti į sudėtingesnius klausimus ar remtis kitais žinių šaltiniais.
Technologijų įmonės ir toliau tokiu būdu naudos AI sistemų galimybes. „Microsoft“ šiandien skelbia, kad sukūrė programinę įrangą, galinčią išversti anglų kalbos naujienas į kinų kalbą ir atvirkščiai, o rezultatai, nepriklausomų savanorių nuomone, prilygsta profesionalių vertėjų darbui. Bendrovės mokslininkai naudojo pažangias giluminio mokymosi technologijas, kad pasiektų naują tikslumo lygį. Nors tai gali būti labai naudinga, sistema susidurtų su problemomis, jei jos būtų paprašyta išversti laisvai vykstantį pokalbį ar tekstą iš nepažįstamo domeno, pavyzdžiui, medicininius užrašus.
Garis Markusas NYU profesorius, kuris įrodinėjo sveiko proto svarbą dirbtiniam intelektui, yra skatinamas AI2 iššūkio. Manau, kad tai yra puikus priešnuodis tokiems paviršutiniškiems etalonams, kurie tapo tokie įprasti mašininio mokymosi srityje, sako jis. Tai tikrai turėtų priversti dirbtinio intelekto tyrėjus tobulinti savo žaidimą.