Нейронные сети достигают обобщения языка, сходного с человеческим

Умственные сети достигают универсализации языка, близкой к человеческому

В постоянно развивающемся мире искусственного интеллекта (ИИ) ученые недавно объявили о значительном достижении. Они создали нейронную сеть, которая проявляет человекоподобное владение языком в обобщении. Это революционное развитие – не просто шаг, а гигантский скачок в сторону сближения между когнитивными способностями человека и возможностями ИИ.

По мере продвижения в область ИИ становится важным то, чтобы эти системы могли понимать и применять язык в различных контекстах, подобно человеку. Это недавнее достижение предлагает обнадеживающий взгляд в будущее, где взаимодействие между человеком и машиной ощущается более органичным и интуитивным, чем когда-либо прежде.

Сравнение с существующими моделями

Мир ИИ не чужд моделей, которые могут обрабатывать и реагировать на язык. Однако новизна этого недавнего достижения заключается в повышенной способности к обобщению языка. В сравнении с установленными моделями, такими как крылатые фразы популярных чат-ботов, новая нейронная сеть проявила превосходную способность включать в себя новые выражения в свой лексикон и использовать их в незнакомых контекстах.

В то время как сегодняшние лучшие модели ИИ, такие как ChatGPT, могут справиться во многих разговорных ситуациях, они все же не могут быть безупречными в плавной интеграции новой языковой информации. Новая нейронная сеть, с другой стороны, приближает нас к реальности, где машины могут понимать и общаться с тонкостью и адаптивностью, присущими человеку.

• Влияние больших языковых моделей на анализ медицинских текстов
• ReactJS с ChatGPT Создание разговорного ИИ в веб-приложениях
• Топ 5 платформ и инструментов для облачного машинного обучения

Понимание систематического обобщения

В основе этого достижения лежит концепция систематического обобщения. Она позволяет людям легко адаптироваться и использовать только что усвоенные слова в различных ситуациях. Например, когда мы понимаем термин “фотобомба”, мы инстинктивно знаем, как использовать его в различных ситуациях, будь то “фотобомбить дважды” или “фотобомбить во время звонка в Zoom”. Аналогично, понимая структуру предложения “кот преследует собаку”, мы легко улавливаем его инверсию: “собака преследует кота”.

Тем не менее, это врожденное способность человека было сложной преградой для ИИ. Традиционные нейронные сети, которые были основой исследований в области искусственного интеллекта, не обладают естественными навыками систематического обобщения. Они борются с интеграцией нового слова, если не были подвергнуты интенсивному обучению на примерах этого слова в контексте. Эта ограниченность стала предметом дебатов среди исследователей ИИ на протяжении десятилетий, вызывая обсуждения о жизнеспособности нейронных сетей как истинного отражения когнитивных процессов человека.

Исследование подробно

Чтобы более глубоко изучить возможности нейронных сетей и их потенциал для обобщения языка, было проведено [комплексное исследование](https://www.nature.com/articles/s41586-023-06668-3). В исследовании участвовали не только машины, но и 25 человек, которые служили эталоном для оценки производительности ИИ.

В эксперименте использовался псевдо-язык – набор слов, незнакомых участникам. Это гарантировало, что участники действительно впервые учатся этим терминам, что предоставило чистый лист для тестирования обобщения. Этот псевдо-язык состоял из двух различных категорий слов. Категория “примитивных” слов включала выражения, такие как “дакс”, “виф” и “луг”, символизирующие базовые действия, подобные “прыгать” или “прыгать вперед”. С другой стороны, абстрактные “функциональные” слова, такие как “бликет”, “кики” и “феп”, устанавливали правила для применения и комбинирования этих примитивных терминов, что приводило к последовательностям вроде “прыгать три раза” или “прыгать назад”.

В обучающий процесс также был введен визуальный элемент. Каждому примитивному слову был сопоставлен круг определенного цвета. Например, красный круг мог представлять “дакс”, в то время как синий – “луг”. Затем участникам показывались комбинации примитивных и функциональных слов, сопровождаемые паттернами окрашенных кругов, отображающих результаты применения функций к примитивам. Примером может служить сочетание фразы “дакс феп” с тремя красными кругами, иллюстрирующее, что “феп” является абстрактным правилом для повторения действия трижды.

Для оценки способности понимания и систематического обобщения участникам предлагалось сложные комбинации примитивных и функциональных слов. Затем им было поручено определить правильный цвет и количество кругов, а также расположить их в соответствующей последовательности.

Выводы и мнения экспертов

Результаты этого исследования – не просто еще один прирост в истории исследований в области ИИ; они представляют собой смену парадигмы. Производительность нейронной сети, которая тесно соответствует систематическому обобщению, вызывает интерес и любопытство среди ученых и экспертов отрасли.

Доктор Пол Смоленский, известный когнитивный ученый с особым направлением в языковых науках в университете Джонса Хопкинса, приветствовал это как “прорыв в способности обучать сети быть систематичными”. Его заявление подчеркивает важность этого достижения. Если нейронные сети могут быть обучены систематической обобщенности, они имеют потенциал перевернуть множество приложений, от чат-ботов до виртуальных ассистентов и далее.

Тем не менее, эта разработка – это не просто технологический прорыв. Она затрагивает длительное обсуждение в сообществе искусственного интеллекта: могут ли нейронные сети действительно служить точными моделями человеческого познания? Почти четыре десятилетия исследователи искусственного интеллекта допускали различные гипотезы по данному вопросу. В то время как некоторые верили в потенциал нейронных сетей эмулировать мыслительные процессы, схожие с человеческими, другие оставались скептическими из-за их врожденных ограничений, особенно в области языковой обобщенности.

Это исследование с его обнадеживающими результатами наклоняет чашу в пользу оптимизма. Как подчеркнул Бренден Лейк, когнитивный вычислительный ученый из Нью-йоркского университета и соавтор исследования, нейронные сети могли испытывать затруднения ранее, но с правильным подходом они действительно могут быть привитыми отдельным сторонам человеческого познания.

Как Двигаться к Будущему Незаметному Взаимодействию Между Человеком и Машиной

Путь искусственного интеллекта, от его зарождения до текущих достижений, отмечается непрерывной эволюцией и прорывами. Это недавнее достижение в обучении нейронных сетей систематической языковой обобщенности является еще одним свидетельством неограниченного потенциала искусственного интеллекта. Стоя на этом перекрестке, важно признать более широкие последствия таких достижений. Мы приближаемся к будущему, где машины не только понимают наши слова, но и охватывают их тонкости и контексты, способствующие более безупречному и интуитивному взаимодействию между человеком и машиной.