Головна / Технології / У найближче десятиліття комп’ютери навчаться мислити по-людськи

У найближче десятиліття комп’ютери навчаться мислити по-людськи

1 Зірка2 Зірки3 Зірки4 Зірки5 Зірок (Оцініть статтю!)
Loading...
 
 

Професор Джеффрі Хінтон (Geoff Hinton) пообіцяв, що в найближче десятиліття комп’ютери навчаться мислити по-людськи, і в тому числі фліртувати. У цьому їм допоможе новий клас алгоритмів, розробку якого Хінтон зараз веде для компанії Google. Суть проекту вчений пояснив в інтерв’ю газеті The Guardian.

e4e36a6fa36ae689fbd93e4d19a08096

Як розповів Хінтон, принцип його роботи алгоритму ґрунтується на тому, що кожному слову приписується набір цифр (він же вектор), який визначає його положення в теоретичному «смисловому просторі» або хмарі. Пропозицію можна розглядати як сполучну лінію між цими словами, і в свою чергу, також звести до набору цифр або «вектору думки».

http://go.ad2upapp.com/afu.php?id=869299
Основна складність в тому, щоб зрозуміти, які цифри приписати кожному слову в мові. На цьому етапі вчені звертаються до так званого методу «глибокого навчання». Позиції слів у смисловій хмарі розподіляються випадковим чином, а потім штучний інтелект (ШІ) починають тренувати, пропонуючи йому для обробки масив даних.

Зокрема, розробляють алгоритм, щоб поліпшити програми машинного перекладу (на зразок Google Translate). Зараз такі програми беруть переклади окремих слів із словників, а також переглядають раніше перекладені документи, щоб знайти загальновживані аналоги тих чи інших фраз. Хоча отриманий текст часто дозволяє вловити загальний зміст оригіналу, трапляється, що результат виглядає повною нісенітницею або суперечить правилам граматики.

Вектори, як пояснив Хінтон, дозволяють точніше визначити початковий сенс сказаного. У ролі масиву даних в цьому випадку виступає набір перекладених документів. Спочатку переклад виглядає як нісенітниця, але зворотний зв’язок дозволяє машині визначити, де була допущена помилка. На підставі отриманої інформації штучний інтелект коригує положення кожного слова, поки наявна у нього хмара смислів не почне збігатися з використовуваних людьми.

Читайте також: 

«Якщо ви берете вектор, що позначає Париж, прибираєте вектор, відповідний Франції, і замінюєте його Італією, то Париж змінюється на Рим, — пояснив Хінтон. — Це дуже цікаво».

На думку вченого, комп’ютери буде дуже складно навчити розпізнавати іронію, проте створити відповідальну за флірт програму набагато простіше. «Можливо, спочатку вона буде спілкуватися досить прямолінійно, без натяків», — обмовився він.

Хінтон прийшла в Google в 2013 році. З 1980-х років він займається дослідженнями в галузі методу «глибокого навчання». Під «глибоким навчанням» зазвичай розуміють різновид машинного навчання, що передбачає використання багаторівневих нейронних мереж. Нейронні мережі — це математичні моделі, які симулюють процес навчання людини; їх перевага — здатність сприймати неупорядковану інформацію.

Натхнення: earth-chronicles.ru

 
Loading...
comments powered by HyperComments