Алгоритм, основанный на человеческих ошибках, поможет в обучении ИИ

Исследователи из MIT создали алгоритм, способный определять цели и планы, даже если они могут потерпеть неудачу. Этот тип исследования улучшит работу вспомогательных технологий, роботов для совместной работы или ухода, а также цифровых помощников, таких как Siri и Alexa.

В классическом эксперименте психологов Феликса Варнекена и Майкла Томаселло над человеческим социальным интеллектом 18-месячный малыш наблюдает, как мужчина несет стопку книг к закрытому шкафу. Когда он подходит к шкафу, то несколько раз неуклюже стучит книгами о дверцу шкафа, затем издает озадаченный звук.

Затем происходит нечто удивительное: малыш предлагает помощь. Выявив цель человека, малыш подходит к шкафу и открывает его дверцы, позволяя мужчине поместить внутрь свои книги. Но как малыш с таким ограниченным жизненным опытом может сделать такой вывод?

Недавно компьютерные ученые перенаправили этот вопрос на компьютеры: как машины могут делать то же самое?

Критически важным компонентом для формирования такого понимания являются ошибки. Подобно тому, как малыш может сделать вывод о цели человека только на основании его неудач, машины, которые определяют цели человека, должны учитывать наши ошибочные действия и планы.

В стремлении воссоздать этот социальный интеллект в машинах исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) и Департамента мозговых и когнитивных наук создали алгоритм, способный определять цели и планы, даже если эти планы могут потерпеть неудачу.

Этот тип исследования в конечном итоге может быть использован для улучшения ряда вспомогательных технологий, роботов для совместной работы или ухода, а также цифровых помощников, таких как Siri и Alexa.

«Агент» и «наблюдатель» демонстрируют, как новый алгоритм MIT способен определять цели и планы, даже если эти планы могут потерпеть неудачу. Здесь агент составляет ошибочный план достижения синего драгоценного камня, который наблюдатель считает возможным. Предоставлено: Массачусетский технологический институт.

«Эта способность учитывать ошибки может иметь решающее значение для создания машин, которые надежно делают выводы и действуют в наших интересах, — объясняет Тан Чжи-Сюань, доктор философии, студент Массачусетского технологического института (MIT) и ведущий автор новой статьи об исследовании. — В противном случае системы ИИ могут ошибочно заключить, что, поскольку мы не смогли достичь наших целей более высокого порядка, эти цели в конце концов были нежелательными».

Для создания своей модели команда использовала Gen, новую платформу программирования ИИ, недавно разработанную в MIT, для объединения символического планирования ИИ с байесовским выводом. Байесовский вывод обеспечивает оптимальный способ объединения неопределенных убеждений с новыми данными и широко используется для оценки финансовых рисков, диагностического тестирования и прогнозирования выборов.

При создании алгоритма «Последовательный поиск обратного плана (SIPS)» ученых вдохновил общий способ человеческого планирования, который в значительной степени неоптимален. Человек может не планировать все заранее, а скорее формировать частичные планы, выполнять их и, исходя из новых результатов, снова строить планы. Хотя это может привести к ошибкам из-за недостаточного обдумывания «заранее», такой тип мышления снижает когнитивную нагрузку.

Ученые надеются, что их исследование заложит новые философские и концептуальные основы, необходимые для создания машин, которые действительно понимают человеческие цели, планы и ценности. Новый базовый подход моделирования людей как несовершенных мыслителей кажется инженерам очень многообещающим. 

Читать также

В Андах нашли 20 новых видов животных и растений

В космосе есть магистрали для быстрых перемещений. Как изменятся полеты?

Названо растение, которому не страшно изменение климата. Им питается миллиард человек

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
Чрезвычайно молодую планету нашли у звезды с «кривым» диском
Космос
Предложен способ навигации дронов без GPS: по «отпечаткам рельефа»
Новости
Ученые раскрыли тайну гигантских черных дыр ранней Вселенной
Космос
Microsoft и Atom Computing выпустят коммерческий квантовый компьютер в 2025 году
Новости
Создан робот-голубь, который летает как настоящая птица
Наука
На страницах тысячелетнего Голубого Корана нашли скрытый текст
Наука
Уязвимость ИИ: типы атак LLM-injection и способы защиты от них
Технологии
Intel случайно упомянула о планах по разработке ИИ-ускорителя
Новости
S.T.A.L.K.E.R. 2: Heart of Chornobyl вышел спустя 15 лет: цены, патчи, бесплатный контент и концовка
Новости
Посмотрите, как прототип космоплана Aurora разогнали до 1,1 Маха 
Новости
Российских айтишников обяжут преподавать в вузах: кого это коснется
Новости
Киберспорт в России сегодня: плюсы и минусы разных бизнес-моделей
Мнения
Одинокого дельфина нашли в Балтийском море: он «разговаривает» сам с собой
Наука
Физики обнаружили сразу три формы хаоса
Наука
Российского хакера экстрадировали в США за создание вируса-вымогателя
Новости
Ученые впервые раскрыли форму короны черной дыры
Космос
Названы сроки запуска аналога Apple Pay в России
Новости
В России придумали, как искать телефонных мошенников по голосу
Новости
Лазерную связь в космосе предложили использовать, чтобы фотографировать черные дыры
Космос
Чат-бот Google научили запоминать пользователей
Новости