Столкнувшись с ребенком, кричащим на весь дом и швыряющим еду на пол, измученные родители могут быть удивлены, узнав, что их любимый отпрыск, вероятно, самый умный ученик в известной вселенной.
Но некоторые учёные-компьютерщики уже давно осознали эту реальность и теперь пытаются имитировать необычайные вычислительные способности младенцев для разработки моделей искусственного интеллекта. В некотором смысле наши последние технологические творения кажутся почти волшебными по своим возможностям, но когда дело доходит до автономного обучения, они тупы, как подгузник. Можно ли их научить учиться, как это делают детские процессоры, изучая частичные, беспорядочные данные из реального мира?
Группа исследователей из Нью-Йоркского университета пыталась сделать именно это и в этом месяце опубликовала свои выводы в журнале Science. В ходе эксперимента были получены данные с легкой камеры, прикрепленной к голове ребенка по имени Сэм из Аделаиды, которая записала 61 час его жизни в возрасте от 6 до 25 месяцев.
Видеопоток, включающий перемешанные изображения и звуки родителей, кошек, игр и игрушек, затем был обработан в 600 000 видеокадров и 37 500 расшифрованных «высказываний» и передан в нейронную сеть. Задача заключалась в том, чтобы сопоставить то, что Сэм видел примерно в течение 1 процента времени своего бодрствования, со звуками, которые он слышал, чтобы создать мультимодальную модель ИИ.
[ ‘It is going to have a huge impact’: What does the march of AI mean for our jobs? ]
Но как малышу понять, что слово «мяч» относится к самым разным типам круглых, надувных, разноцветных предметов? Мнения ученых-когнитивистов разделились во мнениях, но все согласны с тем, что младенцы являются удивительно способными учениками, делающими обобщения на основе ограниченных данных. В возрасте от шести до девяти месяцев младенцы начинают связывать слова с изображениями. До двух лет они выучили в среднем 300 слов, в основном существительных.
До сих пор попытки создать мультимодальные модели искусственного интеллекта, которые могут комбинировать текст, изображения, аудио и видео, в основном основывались на применении больших вычислительных мощностей к огромным объемам тщательно подобранных данных. Но исследователи из Нью-Йоркского университета обнаружили, что их модель может успешно связывать изображения и звуки со значительно меньшим количеством данных из видеопотока одного ребенка. Их модель имела точность 61,6 процента, когда дело дошло до классификации 22 «визуальных концепций».
«Мы были очень удивлены тем, что модель смогла продемонстрировать весьма впечатляющую степень обучения, учитывая ограниченность имеющихся у нее данных», — рассказал мне в видеоинтервью Вай Кин Вонг, ведущий автор статьи Нью-Йоркского университета.
Успех моделей, который все еще очень ограничен, может использовать способности младенцев к исследованию и социальному обучению, но это не означает, что они сами обладают такими способностями.
— Элисон Гопник
Эти результаты являются обнадеживающим стимулом для разработки будущих моделей ИИ. Но, как сказал Вонг, они также подчеркивают феноменальные способности к обучению самих младенцев, которые могут реагировать на визуальные сигналы и развивать свои собственные гипотезы обучения. Частично причина их преждевременного развития заключается в том, что человеческие младенцы проводят необычайно долгое время, активно исследуя мир, прежде чем им придется постоять за себя. «Дети — это отдел исследований и разработок человеческого рода, ребята голубого неба, мозговые штурмы. Взрослые — это производство и маркетинг», — написала Элисон Гопник в своей книге «Философский ребенок».
По словам Гопника, профессора психологии Калифорнийского университета в Беркли, у младенцев есть три основных навыка, которых нет у систем искусственного интеллекта. Во-первых, младенцы преуспевают в творческом построении моделей, создавая концептуальную основу для объяснения мира. Они также любознательны, любят приключения и умеют учиться, активно исследуя новую среду, а не пассивно заключённые в строках кода. А младенцы — социальные животные, которые учатся у всех, с кем общаются, помогая развивать сочувствие, альтруизм и моральную чувствительность.
В электронном письме Гопник сообщает, что «увлекательное и очень умное» исследование Нью-Йоркского университета показывает, что модели искусственного интеллекта могут извлекать лингвистическую информацию из данных, которые получают младенцы. Но, как признают авторы статьи, младенцы также используют и другие данные, которые они получают в результате активного исследования и социального взаимодействия. «Успех моделей, который все еще очень ограничен, может использовать преимущества исследовательских и социальных способностей младенцев, но это не означает, что они сами обладают такими способностями», — пишет Гопник.
Потребуется гораздо больше исследований, чтобы воспроизвести в вычислительном отношении то, чему дети учатся естественным путем. В частности, как мы можем создавать машины, обладающие здравым смыслом и социальным мышлением? Модели ИИ, возможно, и способны запоминать существительные, связанные с физическими объектами, но им все еще трудно усваивать абстрактные понятия и глаголы. Несмотря на ошеломляющие достижения в области искусственного интеллекта, нам еще есть чему поучиться у крошечного мешочка с биологическим программным обеспечением, которым является мозг ребенка. – © 2024 Файнэншл Таймс
2024-02-10 08:03:06
1707570655
#Когда #дело #доходит #до #младенцев #искусственного #интеллекта