DeepMind enseña a su ia pensar humanamente
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El año pasado, la inteligencia artificial de AlphaGo por primera vez derrotó al campeón del mundo en el juego de go. Esta victoria fue sin precedentes inesperado, dada la alta complejidad de china de un juego de mesa. A pesar de la victoria AlphaGo fue sin duda impresionante, el de la inteligencia artificial, desde entonces, обыгравший y otros campeones, todavía se considera una "estrecha" de tipo ia, que puede superar a la persona sólo en un campo limitado de tareas.
Así que, aunque ya estamos casi imposible vencer a un equipo en el go o el ajedrez, sin recurrir a la ayuda de otro equipo, confiar en ellos en tareas rutinarias también nosotros no podemos. Ai no te hará té y no programar para su auto.
A Pesar de esto, la ia es a menudo representado en la ficción como "general" de la inteligencia artificial. Es decir, la inteligencia artificial con el mismo nivel y la variedad de personas. Aunque ya tenemos cerebros artificiales de todo tipo que pueden hacer de todo, desde el diagnóstico hasta el control de nuestros vehículos, averiguar cómo integrarlos en un nivel más general, todavía no hemos sido capaces.
La semana pasada, investigadores de DeepMind presentaron varios trabajos, en los que la establecieron, como afirman, base para el común de la inteligencia artificial. Aunque las conclusiones hasta ahora, no, no, los primeros resultados son alentadores: en algunas áreas de la ia ya superó humanos en habilidades.
El Objeto de ambos trabajos DeepMind fue la relativa razonamiento crítico, la capacidad cognitiva, que permite a la gente realizar comparaciones entre los distintos objetos o ideas. Por ejemplo, comparar cuál es el objeto más o menos de qué se encuentra a la izquierda, mientras que a la derecha. Las personas recurren a la relativa (o relacional) razonamientos cada vez que tratan de resolver el problema, pero los científicos aún no han descubierto la manera de dotar a la ia de este engañosamente simple de banda.
Los Científicos de DeepMind han elegido dos rutas distintas. Algunos enseñaban neuronal en la red — tipo de arquitectura ia modelada por el tipo de cerebro humano, es tomando una base de datos de simples muestras de los objetos 3D, bajo el nombre de CLEVR. Otra neuronal en la red ha enseñado a comprender cómo se cambia el objeto bidimensional con el tiempo.
EN CLEVR de la red neuronal representado por un conjunto de proyectos sencillos, como las pirámides, cubos y esferas. Los científicos luego de preguntas de lenguaje natural inteligencia artificial, tales como "si el cubo del mismo material que el cilindro?". Sorprendentemente, la red neuronal capaz de evaluar correctamente relacionales de los atributos de CLEVR en el 95,5% de los casos, superando de esta opción, incluso de la persona con su 92,6% de precisión.
En el segundo ensayo, los investigadores DeepMind creado neuronal en la red Visual development Network (VIN), que ha entrenado a predecir el futuro del estado de un objeto en el vídeo, en función de sus anteriores movimientos. Para ello, los científicos primero skormili VIN tres consecutivos de fotograma de vídeo, que la red ha traducido en el código. En este código, era la lista de vectores de velocidad o la posición del objeto para cada objeto en el fotograma. A continuación, VIN skormili la secuencia de otros códigos, que, en combinación, han permitido predecir el código para la siguiente toma.
Para el aprendizaje de VIN, los científicos utilizaron cinco tipos diferentes de sistemas físicos, en los que objetos 2D se movían en el fondo de "naturales de imágenes" y se enfrentaron con las distintas fuerzas. Por ejemplo, en un sistema físico activados los objetos interactúan entre sí de conformidad con la ley de gravitación de newton. En otro — de la red neuronal presentaron billar y obligó a predecir el futuro de la posición de las bolas. Según los científicos, la red de VIN superó las proyecciones del comportamiento de los objetos en el video.
Este trabajo representa un importante paso en la dirección general de ia, pero todavía un montón de trabajo debe llevarse a cabo antes de que la inteligencia artificial es capaz de conquistar el mundo. Y además, sobrehumana rendimiento no implica sobrehumano de inteligencia.
No, Todavía no, de todos modos.
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