Нова нейронна модель забезпечує лінгвістичну комунікацію штучного інтелекту

Команда з Женевського університету (UNIGE) зробила значний крок вперед для штучного інтелекту (ШІ). успішно розробив модель який імітує унікальну людську рису: виконання завдань на основі усних або письмових інструкцій і подальше повідомлення їх іншим. Це досягнення стосується давнього виклику ШІ, знаменуючи собою віху в еволюції галузі.

Історично системи штучного інтелекту досягли успіху в обробці величезних обсягів даних і виконанні складних обчислень. Однак їм постійно не вистачає завдань, які люди виконують інтуїтивно – вивчають нове завдання за простими інструкціями, а потім формулюють цей процес для повторення іншими. Здатність не тільки розуміти, але й передавати складні інструкції є свідченням розвинених когнітивних функцій, які досі залишалися відмінною рисою людського інтелекту.

Прорив команди UNIGE виходить за рамки простого виконання завдань і переходить до просунутого людиноподібне мовне узагальнення. Це включає в себе модель штучного інтелекту, здатну поглинати інструкції, виконувати описані завдання, а потім спілкуватися з «сестринським» штучним інтелектом, щоб передати процес у лінгвістичних термінах, уможливлюючи реплікацію. Ця розробка відкриває безпрецедентні можливості для штучного інтелекту, особливо у сфері взаємодії людини та штучного інтелекту та робототехніки, де ефективне спілкування має вирішальне значення.

Проблема відтворення когнітивних здібностей людини в ШІ

Людські когнітивні навички виявляють чудову здатність вивчати складні завдання та спілкуватися з ними. Ці здібності, глибоко вкорінені в наших нейрокогнітивних системах, дозволяють нам швидко розуміти інструкції та передавати наше розуміння іншим узгодженим способом. Відтворення цієї складної взаємодії між навчанням і мовним вираженням у ШІ було серйозною проблемою. На відміну від людей, традиційні системи штучного інтелекту вимагали тривалого навчання конкретним завданням, часто покладаючись на великі набори даних і ітераційне навчання з підкріпленням. Здатність штучного інтелекту інтуїтивно осягнути завдання з мінімальних інструкцій, а потім чітко сформулювати його розуміння, залишається недосяжною.

Ця прогалина в можливостях ШІ підкреслює обмеження існуючих моделей. Більшість систем штучного інтелекту працюють в межах своїх запрограмованих алгоритмів і наборів даних, не маючи можливості екстраполювати або робити висновки за межами свого навчання. Отже, потенціал штучного інтелекту для адаптації до нових сценаріїв або передачі ідей у ​​спосіб, подібний до людини, значно обмежений.

Дослідження UNIGE є значним кроком у подоланні цих обмежень. Створивши модель штучного інтелекту, яка не тільки виконує завдання на основі інструкцій, але й передає ці завдання іншому об’єкту штучного інтелекту, команда UNIGE продемонструвала значний прогрес у когнітивних і лінгвістичних здібностях ШІ. Ця розробка говорить про майбутнє, де штучний інтелект зможе більш точно імітувати навчання та спілкування, схоже на людину, відкриваючи двері для програм, які вимагають такої динамічної інтерактивності та адаптивності.

Подолання розриву за допомогою обробки природної мови

Обробка природних мов (НЛП) стоїть на передовій у подоланні розриву між людською мовою та розумінням ШІ. НЛП дозволяє машинам розуміти, інтерпретувати та реагувати на людську мову осмислено. Ця підгалузь штучного інтелекту зосереджена на взаємодії між комп’ютерами та людьми за допомогою природної мови, щоб читати, розшифровувати та розуміти людські мови цінним чином.

Основний принцип НЛП полягає в його здатності обробляти й аналізувати великі обсяги даних природної мови. Цей аналіз не обмежується лише розумінням слів у буквальному значенні, але поширюється на розуміння контексту, настроїв і навіть неявних нюансів у мові. Використовуючи NLP, системи штучного інтелекту можуть виконувати низку завдань, від перекладу та аналізу настроїв до більш складних взаємодій, як-от спілкування агентів.

Центральним у цьому прогресі в НЛП є розробка штучних нейронних мереж, які черпають натхнення з біологічних нейронів людського мозку. Ці мережі емулюють те, як людські нейрони передають електричні сигнали, обробляючи інформацію через взаємопов’язані вузли. Ця архітектура дозволяє нейронним мережам навчатися на вхідних даних і вдосконалюватися з часом, подібно до того, як людський мозок навчається на досвіді.

Зв’язок між цими штучними нейронними мережами та біологічними нейронами є ключовим компонентом у розвитку лінгвістичних можливостей ШІ. Моделюючи нейронні процеси, пов’язані з розумінням і продукуванням людської мови, дослідники штучного інтелекту закладають основу для систем, які можуть обробляти мову таким чином, щоб відображати когнітивні функції людини. Дослідження UNIGE є прикладом цього підходу, використовуючи розширені моделі нейронних мереж для моделювання та відтворення складної взаємодії між розумінням мови та виконанням завдань, яке є властивим людському пізнанню.

Підхід UNIGE до спілкування ШІ

Команда Женевського університету прагнула створити штучну нейронну мережу, яка б відображала людські когнітивні здібності. Головним було розробити систему, здатну не тільки розуміти мову, але й використовувати її для передачі вивчених завдань. Їхній підхід почався з існуючої моделі штучного нейрона S-Bert, відомої своїми можливостями розуміння мови.

Стратегія команди UNIGE передбачала підключення S-Bert, що складається з 300 мільйонів нейронів, попередньо навчених розумінню мови, до меншої та простішої нейронної мережі. Цій меншій мережі було доручено відтворити певні ділянки людського мозку, які беруть участь у обробці та продукуванні мови – область Верніке та область Брока відповідно. Зона Верніке в мозку має вирішальне значення для розуміння мови, тоді як зона Брока відіграє ключову роль у продукуванні та обробці мови.

Злиття цих двох мереж мало на меті імітувати складну взаємодію між цими двома областями мозку. Спочатку комбінована мережа була навчена симулювати зону Верніке, відточуючи її здатність сприймати та інтерпретувати мову. Згодом його було навчено відтворювати функції зони Брока, уможливлюючи виробництво та артикуляцію мови. Примітно, що весь цей процес проводився з використанням звичайних портативних комп’ютерів, демонструючи доступність і масштабованість моделі.

Експеримент і його наслідки

Експеримент передбачав передачу письмових інструкцій англійською мовою ШІ, який потім повинен був виконати вказані завдання. Ці завдання відрізнялися за складністю, починаючи від простих дій, таких як вказівка ​​на місце у відповідь на подразник, до більш складних, таких як розпізнавання та реагування на тонкі контрасти у візуальних подразниках.

Модель імітувала намір рухатися або вказувати, імітуючи людські реакції на ці завдання. Примітно, що після виконання цих завдань ШІ зміг лінгвістично описати їх у другій мережі, дублікаті першої. Ця друга мережа, отримавши інструкції, успішно відтворила завдання.

Це досягнення знаменує собою перший випадок, коли дві системи штучного інтелекту спілкуються одна з одною виключно за допомогою мови, що є важливою віхою в розвитку штучного інтелекту. Здатність одного штучного інтелекту інструктувати іншого щодо виконання завдань лише за допомогою лінгвістичного спілкування відкриває нові межі в інтерактивності та співпраці штучного інтелекту.

Наслідки цієї розробки виходять за рамки академічних інтересів, обіцяючи суттєвий прогрес у сферах, які залежать від складної комунікації ШІ, таких як робототехніка та автоматизовані системи.

Перспективи робототехніки та не тільки

Ця інновація значно впливає на сферу робототехніки та поширюється на інші сектори. Потенційне застосування цієї технології в робототехніці є особливо перспективним. Роботи-гуманоїди, оснащені цими вдосконаленими нейронними мережами, могли розуміти та виконувати складні інструкції, підвищуючи свою функціональність та автономність. Ця здатність має вирішальне значення для роботів, розроблених для завдань, які потребують адаптації та навчання, наприклад, у сфері охорони здоров’я, виробництва та персональної допомоги.

Крім того, наслідки технології виходять за межі роботизації. У таких секторах, як обслуговування клієнтів, освіта та охорона здоров’я, системи штучного інтелекту з розширеними можливостями спілкування та навчання можуть запропонувати більш персоналізовані та ефективні послуги. Розробка більш складних мереж на основі моделі UNIGE відкриває можливості для створення систем штучного інтелекту, які не тільки розуміють людську мову, але й взаємодіють у спосіб, який імітує людські когнітивні процеси, створюючи більш природний та інтуїтивно зрозумілий досвід користувача.

Цей прогрес у комунікації зі штучним інтелектом натякає на майбутнє, де розрив між людським і машинним інтелектом скорочується, що призведе до прогресу, який може змінити нашу взаємодію з технологіями. Таким чином, дослідження UNIGE є не лише свідченням розвитку можливостей ШІ, але й маяком для майбутніх досліджень у сфері штучного пізнання та комунікації.