ИИ изучает простые задачи, как человек

Ученые изобрели машину, которая имитирует способность человеческого мозга изучать новую информацию, что является очередным достижением для искусственного интеллекта (ИИ). Система, описанная в журнале Science, является компьютерной моделью, «которая использует уникальную способность людей к освоению новых концепций по единичным примерам», говорится в исследовании.

«Хотя модель способна изучать только рукописные символы из алфавитов, лежащий в ее основе подход может быть применен и для других систем на основе символов, таких как жесты, танцевальные движения, язык слов и знаков». Джошуа Тененбаум, профессор Массачусетского технологического института (MIT), сказал, что он хотел бы создать машину, которая могла бы имитировать умственные способности детей. «Прежде, чем они пойдут в детский сад, дети учатся распознавать новые понятия всего из одного примера и могут даже представить себе новые примеры, которых они не видели», - сказал Тененбаум.

«Мы все еще далеки от создания машины настолько умной, как дети. Но впервые мы имеем машину, способную учиться и использовать большой класс реальных понятий (даже таких простых визуальных концепций, как рукописные символы) способами, которые трудно отличить от человеческих».

Система, названная «Байесовской программой обучения» (BPL), является базой, где понятия представлены в виде простых компьютерных программ. Исследователи показали, что эта модель может использовать «знания из предыдущих концепций для ускоренного обучения новым понятиям» как, например, использование знания латинского алфавита для изучения букв греческого алфавита.

«Авторы применили свою модель для более 1600 видов рукописных символов из 50 различных письменных систем, включая такие алфавиты, как санскрит, тибетский, гуджарати, глаголица и даже сами придумали символы, подобные используемым в телесериале Футурама», - говорится в исследовании.

Поскольку людям требуется очень мало данных, чтобы изучить новую концепцию, исследование может привести к новым достижениям в области искусственного интеллекта, отмечают авторы доклада. «Было очень трудно создать машины, которые требуют так мало данных, как и люди, при изучении новой концепции», - говорит Руслан Салахутдинов, доцент информатики в Университете Торонто. «Репликация этих способностей является впечатляющей областью исследования, включающей машинное обучение, статистику, машинное зрение и науку о мышлении».