BIZIT 11 - prvi dan

AI budućnosti: Kad mašine uče kao deca

U proteklih nekoliko decenija naučnici koji se bave veštačkom inteligencijom podelili su se u dva tabora – „simboliste“ koji žele da sagrade inteligentne mašine tako što će u njih kodirati logička pravila i simbole koji predstavljaju svet, te „veznike“ koji smatraju da je odgovor u neuralnim mrežama koje se zasnivaju na biologiji nervnog sistema. Dve grupe se od samog početka nisu dobro slagale, ali bi u budućnosti dva pristupa mogla da se kombinuju, a kako bi se došlo do bogatijih rešenja.

PCPress.rs Image

Naime, novi naučni rad koji dolazi od stručnjaka iz kompanija MIT, IBM i DeepMind može da se protumači kao putokaz ka budućnosti veštačke inteligencije, a rezultat je neuro-simbolički koncept koji o svetu saznaje kao što to čine i deca – tako što posmatra okruženje i pokušava da sa njim komunicira. Sistem se sastoji od nekoliko delova, pa se jedna neuralna mreža trenira uz pomoć serije situacija koje uključuju niz malih objekata, dok se druga trenira preko serije pitanja koja su u vezi sa okruženjem u kojem se sistem nalazi. Sistem se trenira i tako da može da razume simboličke koncepte u tekstu, što mu pomaže da bolje razume pitanja, te lakše odgovori na ona koja se tiču nekih objekata, njihovih osobina, te odnosa u prostoru.

Pročitajte i:  Kad vam ChatGPT prvi pošalje poruku

PCPress.rs Image

Kreatori objašnjavaju da neuralni šabloni za prepoznavanje sistemu omogućavaju da „vidi“, dok mu simbolički programi omogućavaju da “razume”, pa zajedno idu mnogo dalje od onoga što sistemi veštačke inteligencije trenutno mogu, budući da “viđenje” i “razumevanje” predstavljaju osnovne preduslove za rast i razvoj.

Izvor: MIT Tehnology Review

Facebook komentari:
Računari i Galaksija
Tagovi: , , , , ,