当野生智能问出更多蠢题目 那末它将变得更聪明

2022-9-22 22:46| Publisher: 快乐每一天970| see: 1366| comment: 0

abstract: Author:cnBeta假如有人拿着一张鳄鱼的照片,问你它是不是一只鸟,那么你可能会嘲笑他的无知。但假如对方是一个机器人呢?根据最新的一项科学研究,假如人工智能提出的蠢问题获得更多的正确答案,那么人工智能或许会变 ...
Author:cnBeta
假定有人拿着一张鳄鱼的照片,问你它能否是一只鸟,那末你能够会嘲笑他的蒙昧。但假定对方是一个机械人呢?按照最新的一项科学研讨,假定野生智能提出的蠢题目获得更多的正确答案,那末野生智能也许会变得越发聪明。

当野生智能问出更多蠢题目 那末它将变得更聪明


这类方式可以辅佐野生智能研讨职员更快地设想法式,这些法式可以完成从诊断疾病到指导机械人或其他装备自行在家中停止的一切工作。

come from Google 的计较机科学家娜塔莎·雅克(Natasha Jaques)暗示:“这真的是很是酷的工作”。他虽然没有介入到本次研讨中,但却是机械进修范畴的大拿。

很多野生智能实现“更聪明”的路子常常简单粗鲁,首要依靠机械进修,培训大量数据并从中找到某种形式。例如,想要让野生智能晓得什么是椅子,那末就向其展现数千张椅子图片,然后识别椅子。

但即即是宏大的数据集也存在空缺区的。例如,假定图像中的某个物体可以标识表记标帜为一把椅子,但野生智能不会去了解这把椅子是由什么制成的?人能坐在上面吗?

为了辅佐 AI 扩大他们对天下的了解,研讨职员现在正试图开辟一种方式,让计较机法式不但可以定位其认知中的空缺区,而且还能向陌生人询问这些常识空缺的内容,这有点像是孩子问怙恃为什么天空是蓝色的。这项新研讨的终极目标是让野生智能可以正确回答有关它之前从未见过的图像的各类题目。

这类“自动进修”也有相关的研讨,只不外在这些研讨中野生智能会评价本人的常识盲区并要求获得更多信息,凡是要求研讨职员付出在线工作职员供给此类信息的用度。因此这类方式没法大范围扩大。

由兰杰·克里希纳率领的斯坦福科研团队在其公布的最新论文中暗示,现在在西雅图华盛顿大学培训了一个机械进修系统,不但可以本人定位本人的常识盲区,而且会以多张图片的方式来描写题目,以希望从耐心的陌生人处获得答案。例如“水槽的外形是什么?”,回答是“方形”。

北卡罗来纳大学教堂山分校的社会意理学家库尔特·格雷(Kurt Gray)暗示:“这类情况下,野生智能有点像个孩子”。虽然他没有介入这个项目,可是他是人机交互方面的资深专家。

该团队“嘉奖”了它的野生智能写出可了解的题目:当人们真正回答了一个题目时,系统会收到反应,告诉它调剂其内部运作,以便在未来暗示出类似的行为。随着时候的推移,野生智能隐含地进修了说话和社会标准方面的课程,考验了它提出成心义且易于回答的题目标才能。

新的野生智能有几个组成部分,其中一些是神经收集,受大脑机关启发的复杂数学函数。 “有很多动听的部分......都需要一路阐扬,”克里希纳说。一个组件在 Instagram 上挑选了一张图片(比如日落),第二个组件询问了有关该图片的题目,例如,“这张照片是在早晨拍摄的吗?”其他组件从读者的反应中提取究竟并从中了解图像。

该团队明天在《美国国家科学院院刊》上陈说说,在 8 个月和跨越 200,000 individual Instagram 题目中,该系统回答与其提出的题目类似的题目标正确性进步了 118%。一个在 Instagram 上公布题目但未经过明白培训以最大化响应率的比力系统仅将其正确性进步了 72%,部分缘由是人们更频仍地疏忽了它

Jaques 说,首要的创新是嘉奖让人类做出反应的系统,“从技术角度来看,这并不疯狂,但从研讨标的目标的角度来看很是重要。” Instagram 上的大范围实在安插也给她留下了深化的印象。 (人类在公布之前检查了一切 AI 天生的题目能否有冲犯性材料。)
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