Зачем искусственный интеллект учат переписывать свой код?

19 Февраля 2017 в 21:00, Илья Хель 11 480 просмотров 22

Недавно одна компания разработала технологию, позволяющую машине эффективно обучаться на примерах в небольшом количестве и оттачивать свои знания по мере поступления новых примеров. Ее можно применить везде, например, научить смартфон распознавать предпочтения пользователя или помочь автономных двигательным системам быстро определять препятствия.

Старая поговорка «повторение — мать учения» отлично применима и к машинам. Многие современные системы искусственного интеллекта, работающие в устройствах, полагаются на повторение в процессе обучения. Алгоритмы глубокого обучения позволяют устройствам ИИ извлекать знания из наборов данных и затем применять то, чему они научились в конкретных ситуациях. К примеру, если скормить системе ИИ данные о том, что небо обычно голубое, позднее она начнет узнавать небо среди изображений.


С использованием этого метода можно проводить комплексную работу, но она, конечно, оставляет желать лучшего. Но можно было бы получить такие же результаты, если пропустить систему глубокого обучения ИИ через меньшее число примеров? Бостонский стартап Gamalon разработал новую технологию, чтобы попытаться дать ответ на этот вопрос, и на этой неделе представил два продукта, использующих новый подход.

Gamalon использует технику байесовского программирования, программного синтеза. В ее основе лежит математика 18 века, разработанная математиком Томасом Байесом. Байесовская вероятность используется для уточненных прогнозов о мире с использованием опыта. Эта форма вероятностного программирования — когда код использует вероятные, а не конкретные величины — требует меньшего числа примеров, чтобы сделать вывод, например, что небо голубое с пятнами белых облаков. Программа также уточняет свои знания по мере дальнейшего изучения примеров, а ее код можно переписать, чтобы подправить вероятности.

Вероятностное программирование

В то время как этот новый подход к программированию по-прежнему имеет свои проблемы, которые нужно решить, у него есть значительный потенциал для автоматизации разработки алгоритмов машинного обучения. «Вероятностное программирование упростит машинное обучения для исследователей и практиков», объясняет Брендан Лейк, научный сотрудник Нью-Йоркского университета, работавший над вероятностными методами программирования в 2015 году. «У него есть возможность самостоятельно заботиться о сложных частях программирования».

Генеральный директор CEO и соучредитель Бен Вигода показал MIT Technology Review демонстрационное приложение для рисования, которое использует их новый метод. Оно похоже на то, что выпустил Google в прошлом году, тем, что предсказывает, что человек пытается нарисовать. Подробнее о нем мы писали. Но в отличие от версии Google, которая полагается на эскизы, уже виденные ранее, приложение Gamalon полагается на вероятностное программирование в попытке определить ключевые черты объекта. Таким образом, даже если вы нарисуете фигуру, которая отличается от тех, что имеются в базе данных приложения, пока оно сможет определить конкретные черты — например, квадрат с треугольником наверху (домик) — оно будет делать правильные прогнозы.

Два представленных Gamalon продукта показывают, что их методы могут найти коммерческое применение уже в ближайшем времени. Продукт Gamalon Structure использует байесовский программный синтез для распознавания концептов из обычного текста и уже обходит по эффективности другие программы. Например, получив описание телевизора от производителя, она может определить его бренд, название продукта, разрешение экрана, размер и другие особенности. Другое приложение — Gamalon Match — распределяет продукты и цены в инвентаре магазина. В обоих случаях система быстро учится распознавать вариации акронимов или сокращений.

Вигода отмечает, что имеются и другие возможные применения. Например, если оснастить байесовской моделью машинного обучения смартфоны или ноутбуки, им не придется делиться личными данными с крупными компаниями, чтобы определять интересы пользователей; расчеты можно будет эффективно проводить внутри устройства. Автономные машины тоже могут научиться адаптироваться к окружающей среде намного быстрее, используя этот метод обучения.

Если научить искусственный интеллект учиться самостоятельно, ему не придется быть на поводке.

Зачем искусственный интеллект учат переписывать свой код?

Приложение
Hi-News.ru

Новости высоких технологий в приложении для iOS и Android.

22 комментария

  1. IIIIII

    Только не пишите тут про Скайнет и начало, уже немного заплёванный коммент.
    (делает ли это мой коммент таким же? кто знает...)
    По сабжу, хотелось бы увидеть реально-успешное коммерческое применение, которое может решить хотя бы небольшие локальные вопросы лучше, на основании этого супер-кода, чем стандартный подход машинного обучения.
    А так, продолжаем заниматься по настоящему стоящим делом, сотрясать воздух!

  2. Skydreamer

    О, да ведь это же Скайнет! :) (отправлено из приложения Hi-News.ru)

  3. MrBin

    на данный момент не существует искуственного интелекта
    а все эти "ИИ" - это для саморекламы.
    эти программы по-сути обычные, ничем не примечательные. никакого отношения к ИИ не имеют

    • Rincho

      MrBin, Нет, это не обычные программы

      • MrBin

        Rincho, как програмист и интересующийся когнитивными способностями человека животных и вообще изучающий что такое интелект как именно человек думает заявляю: это ОБЫЧНЫЕ программы
        в некотором роде даже примитивные
        повторяю ОБЫЧНЫЕ узкоспециализированные программы, которые полные нули вне той узкой задачи для которой пишутся

        а всяким неспециалистам рассказывают про нейронные сети и т.п.

        • x44

          MrBin, Давайте подумаем, нейронные сети способны находит сложные закономерности в огромных обьемах данных и находить оптимальное решение не перебирая все возможные решения — т.е. то что способен делать человеческий мозг (только нейронки делают это лучше) и что не могли делать обычные программы. Да они узкоспециализированны, да, когда знаешь как они работают тебе кажеться что это просто мат алгоритм, но если подумать наша способность принимать решения тоже мат алгоритм. Я не говорю что у нейронок есть сознание, но интеллект— это не сознание, это разные вещи (отправлено из приложения Hi-News.ru)

    • Psychoved

      MrBin, Называние ИИ программ, которые ИИ вообще не является уже давненько раздражает. Тут согласен. Возможно дело ещё в английском значении AI. Intelligence это не совсем то же, что и intellect, а имеет более широкое значение. У нас же под словом интеллект понимают именно интеллект, а не его подобия.

    • IIIIII

      MrBin, Это не обычные программы, это нейронные сети, которые являются объектом исследований. Да это не полноценные ИИ, которые могут самостоятельно думать и ходить, а всего лишь очень очень ранние прототипы ИИ, по сути как бы задаток, потенциальный ИИ. И когда программа имеет потенциал ИИ, почему это не назвать ИИ? По принципу работы нейронных связей, аналогично работе нейронов человека, все очень даже логично.
      Человек уже же был человеком, когда он жил в пещерах, говорил "Ууу" "Ууу" и тащил бабу в пещеру, которую нашел у реки возвращаясь с охоты. Конечно сравнение не идеальное, но приблизительное)

    • Rifter

      MrBin, Если бы ты хоть что-то понимал в этом, то знал бы, что определение "искусственного интеллекта" обозначил Джон Маккарти на Дартмутской конференции в 1956 году, когда были определены основные цели исследования и изучения в этой области.

      • MrBin

        Rifter, Если бы ты хоть что-то понимал в этом, то знал бы, что не существует научного определения слову "интеллект" - много людей давали "определения" - но все они были отвергнуты.
        Ну ЗАЧЕМ так позориться это?
        вначале разберитесь, а уже потом

        • Rifter

          MrBin, Умираю от любопытства: в чём же заключается мой позор? =)
          Сам бы разобрался, прежде чем писать чепуху. Я тебе хоть слово про "интеллект" сказал?

    • Rifter
  4. Psychoved

    Скоро невероятностный двигатель изобретут)

  5. Аноним

    .... И потом один из таких роботов посмотрел на действия террористов (отправлено из приложения Hi-News.ru)

  6. joker

    много в последнее время дискуссий на тему искуственный интелект, но тут ребята не так давно обсуждали что само это понятие ии невозможно в принципе, ии он как единорог или дракон все про него говорят, спорят, по телевизору показывают, но никто его не видел на самом деле...может он появиться когда реальностью станут единороги, фавны, драконы, лешие и прочая мифическая билиберда...)))))

    • Ellpy

      joker, ИИ более реален, чем мифы. Но давно уже было сказано, что когда (или если) "ИИ" обретет самосознание, он самоуничтожится (маловероятная теория, что его уже производили запустив на самообучение в интернет) или уничтожит людей (идентифицировав человечество как паразита/вирус).

  7. uran

    Да человеки программисты дОроги нонче, вон, Билл Гейтс предложил налог собирать с роботов, как с человеков, чтобы вакханалию с роботизацией сдержать (отправлено из приложения Hi-News.ru)

  8. Khius

    Вирусы компьютерные можно называть ИИ (отправлено из iOS приложения Hi-News.ru)

  9. Hralain

    ИИ это как холодный термояд xD

  10. Shadow_of_wind

    Если научить иск. интеллект быть самостоятельным, то наступит эра терминаторов, которая завершится матрицей.

Новый комментарий

Для отправки комментария вы должны авторизоваться или зарегистрироваться.