Ученые и инженеры из лаборатории робототехники Google DeepMind в Лондоне создали искусственный интеллект, способный к сравнительному мышлению и иногда даже несколько превосходящий в этом человека. Статью об этом, опубликованную на сайте arXiv, пересказывает сайт журнала Science.
Сравнительное мышление позволяет нам выявлять сходства и различия, выявлять отношения и делать на основании этого выводы, отвечая на сложные вопросы вроде «Какое вино лучше всего подходит к этому блюду?» или «Много ли зелени в районе, где я предполагаю купить квартиру?»
Искусственному интеллекту такой тип мышления до сих пор давался с большим трудом, поскольку два его основных современных типа к нему не слишком «склонны». Статистический ИИ хорошо способен к машинному обучению на основе анализа накопленного им «опыта», но у него плохо с логикой. В то же время, символический ИИ отлично рассуждает логически, но к обучению не способен.
В Google DeepMind решили эту проблему, создав (в данном контексте) нечто среднее. Это искусственная нейронная сеть, образующая внутри себя мини-программы, которые совместно сравнивают полученные данные, находят в них закономерности и связи и делают на основании этого выводы — как раз по принципу сравнительного мышления.
Для проверки этого, создатели провели со своим детищем три серии экспериментов. В первой из них нужно было, «взглянув» на картинку с изображенными на ней разными геометрическими объектами, отвечать на вопросы типа «Перед синей штукой есть другой объект, имеет ли он ту же форму, что и маленькая зелено-голубая штука справа от серого металлического шара?» Дуэт из двух ИИ первого и второго типов успешно справлялся с задачкой в 42-77% случаев, люди-добровольцы — в среднем, в 92% случаев. Однако новый ИИ от DeepMind показал результат еще лучше: 96%.
Во второй серии экспериментов люди и разные ИИ должны были сделать вывод на основании двух логических посылок. Например: «Сандра взяла мяч. Сандра ушла в офис. Где мяч?» (в офисе) или «Лили — лебедь. Лили белая. Грег — тоже лебедь. Какого он цвета?» (белого). Нейросеть DeepMind отвечала правильно в 98% случаев, роботы-конкуренты — в 45%, в лучшем случае.
Наконец, в третьей серии нужно было определить, какие из прыгающих вокруг мячиков соединены невидимыми пружинками или тросиками. Новый искусственный интеллект справлялся в более чем в 90% случаях. После этого он также хорошо научился распознавать человеческие силуэты, состоящие из разреженных точек.
Джастин Джонсон (Justin Johnson), специалист по компьютерным технологиям из Стэнфордского университета в Пало-Альто, сказал, что «весьма впечатлен» результатами коллег. Однако это только начало пути, подчеркнул он — ведь чтобы действительно мыслить как человек, ИИ должен научиться сравнивать между собой сложным образом не только пары объекты, но также тройки, четверки и т. д.
Напомним, совсем недавно ученым также удалось привить роботам любопытство.
