Vicarious учит компьютер использовать воображение

Компания представила алгоритм нового типа, со свойствами, заимствованными из биологии. Одно из них — способность представлять, как изученная информация должна будет выглядеть в различных сценариях — нечто вроде цифрового воображения. Основатели компании считают, что такая фундаментально отличная структура станет важной, когда машины начнут мыслить в большей мере как люди. Компьютеры смогут учиться на основании меньшего объема данных и проще распознавать стимулы и концепции.

В последние годы компания не давала о себе знать, но в 2016 заявила, что опубликует результаты своего исследования. «Мы быстро приближаемся к возможности делать нечто действительно интересное в ИИ, — сказал Скотт Феникс, президент Vicarious. — Через 15 лет самый быстрый компьютер будет производить больше операций в секунду, чем все нейроны в мозгу всех людей на земле. Так что мы очень близки».

Но не только мощность компьютеров накапливает Vicarious. Ее математические инновации будут более правдоподобно имитировать информационные процессы, проходящие в мозгу человека. Известно, что сходство между нейронными сетями в ИИ и нейронами, дендритами и синапсами в мозгу человека довольно незначительно. Один из главных недостатков искусственных нейронных сетей в том, что информация течет в одну сторону. Vicarious создает систему с обратной связью.

Компания уже показала, что машинное воображение может создавать визуальные системы, способные к удивительно живым интерпретациям. В 2013 году она продемонстрировала систему, которая могла разобраться в почти любой капче. По словам Феникса, механизм обратной связи в компьютере позволял ему вообразить, какими могли бы быть эти символы, если бы не были искажены.

Технические подробности Феникс держит в секрете, приберегая их для статьи. Но обещает, что компания представит в этом году свою систему с использованием роботов, которые, в отличие от людей, с трудом ориентируются в малоизученном пространстве, пока не идентифицируют каждый предмет. Vicarious мог бы облегчить им эту задачу, пишет MIT Technology Review.