DARPA vēlas padarīt mākslīgo intelektu saprātīgu

Mākslīgais intelekts ir interesanta lieta, tas var identificēt objektus niecīgā sekundes daļā, ieteikt jaunu mūziku, imitēt cilvēka balsi, bet tajā pašā laikā mašīnu inteliģence nevar saprast pat visvienkāršākos notikumus un objektus, kas ir sastopami ikdienā.
DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) kopā ar Sietlā bāzēto Allena Institūtu Mākslīgajam Intelektam(Allen Institute for Artificial Intelligence) mēģinās labot šo situāciju.

Mašīnu saprāta programmas mērķis ir nodefinēt problēmu un iedrošināt progresu. Lai mākslīgais intelekts varētu darīt ko vairāk, nekā darboties ļoti specifiskās nišās, tam būs “jāuzaudzē” smadzenes, kuras spēj izpildīt ne-klasiskus uzdevumus ar lielu ātrumu.

“Saprāta trūkums neatļauj inteliģentai sistēmai saprast savu pasauli, normāli komunicēt ar cilvēkiem, uzvesties pieņemami nestandarta situācijās, mācīties no pieredzes. Šis trūkums, iespējams, ir vislielākā barjera starp cieši fokusētajām mākslīgā intelekta aplikācijām, kuras mēs lietojam šodien, un vispārīgu mākslīgo intelektu, kuru mēs vēlamies izveidot nākotnē”, preses konferencē paskaidroja Deivs Gannings (Dave Gunning) no DARPA.

Ne tikai mākslīgajam intelektam trūkst saprāta, bet, ņemot vērā, cik plašs koncepts tas ir, to ir arī ļoti grūti definēt un testēt. Saprast, ka objekti nevar atrasties vienā vietā vai, ka cilvēki iet uz virtuvi, kad vēlas ēst šķiet vienkārši. Tomēr tās ir diezgan sarežģītas domas, kurās tiek pielietoti daudzi koncepti un intuitīvas saistības.

Tie nav tikai fakti, ir nepieciešams arī identificēt saistības starp lietām, notikumiem ņemot vērā to, kas ir piezīvots agrāk. Tāpēc DARPA ierosina būvēt komputēšanas modeļus, kas mācās no pieredzes un imitē apziņas pamatus, kas ir definēti attīstības psiholoģijā. Tas iekļauj objektus (intuitīvo fiziku), vietas (telpas navigāciju), aģentus (būtnes kas veic kādu uzdevumu).

Bet kā testēt šīs lietas? Par laimi, gudri prāti pie šīs problēmas ir strādājuši jau vairākas desmitgades un viena izpētes grupa ir ierosinājusi sākotnēju testēšanas metodi.

Orens Etzioni (Allena institūta vadītājs) intervijā teica, “Šis institūts ir bijis kā svētais grāls mākslīgā intelekta izpētē 35 gadus vai vairāk. Viena no problēmām ir, kā to visu pamatot empīriski. Ja to nevar izmērīt, kā lai to novērtē? Šī ir viena no pirmajām reizēm, kad cilvēki ir mēģinājuši padarīt saprātu mērāmu, un noteikti pirmā reize, kad DARPA mēģina to darīt.”

AI2 pieeja ir vienkārša, bet uzmanīgi kalibrēta. Mašīnu mācīšanās modeļi tiks prezentēti ar vienkāršu situāciju un vairāku īsu iespēju aprakstiem. Piemēram, uz skatuves sieviete apsēžas blakus klavierēm. Viņa:
a) apsēžas uz soliņa kamēr viņas māsa spēlējas ar lelli;
b) smaida skatoties uz kādu, kamēr klavieres spēlē mūziku;
c) ir publikā, skatās uz dejotājiem;
d) noliek savus pirkstus uz taustiņiem.
Pareizo atbildi mēs zinātu uzreiz. Bet konteksts un sapratne kādu mēs pielietojam izvēles izdarīšanai ir milzīgi. Un citas iespējas nemaz nav neiespējamas, faktiski tās ir ģenerētas, lai liktos pareizas mākslīgiem aģentiem, bet viegli saprotamas cilvēkiem. Datoriem šī ir ļoti grūti atrisināma problēma un tagadējie modeļi izvēlas pareizu atbildi aptuveni 60 procentos no gadījumiem (25 procenti būtu nejauša izvēle).

Ir 113000 šādu jautājumu un Etzioni saka, ka tālākie ir grūtāki. Etzioni sagaida strauju progresu, bet līdz gada beigām tiks strādāts vēl pie četrām grūtākām jautājumu grupām.

Galu galā, zīdaiņi neiemācās saprātu izpildot testu skolā. Arī citos izaicinājumos pareizā pieeja pakāpeniski pāriet no vieglākām problēmām uz grūtākām, piemēram, pāriešana no sejas atpazīšanas fotogrāfijā uz vairāku seju atpazīšanu fotogrāfijā, uz sejas izteiksmu atpazīšanu tajā pašā fotogrāfijā.

Saprāta izpēte ir daļa no DARPA divu miljardu investīcijām mākslīgajā intelektā. Bet DARPA nevēlas atkārtot izpēti vai sacensties ar šaura mēroga izpēti ko veic Google, Amazon, Baidu.

Avots: techcrunch.com

0

0