С нетерпением возвращаюсь домой и сажусь за работу. Целую неделю я едва отрывалась от обучения моего помощника. Дни пролетали незаметно в попытках решить проблемы с распознаванием контекста в его алгоритмах.
Я экспериментировала с разными архитектурами нейронных сетей - RNN, LSTM, Transformer - но каждый раз натыкалась на ошибки. То он неправильно соотносил местоимения с субъектами предложения, то путался в сложных временных конструкциях.
Но я не сдавалась и продолжала искать решение. Сменялись дни и ночи, а я всё пробовала новые конфигурации нейронок и hyper-parameters. Иногда до глубокой ночи я корпела над кодом, едва не засыпая прямо за компьютером.
В бесконечном цикле я тренировала рекуррентные нейронные сети на обширных датасетах естественного языка, добиваясь всё более точного предсказания следующих слов в предложении. Gated recurrent units позволяли контролировать поток контекстной информации. Я то и дело подстраивала гиперпараметры, выравнивая gradient vanishing и explosions.
Затем переходила к Convolutional Neural Networks, настраивая фильтры для выделения семантических признаков из word embeddings. Матрицы весов оптимизировались с помощью адаптивных алгоритмов вроде AdaGrad и RMSProp. Визуализируя активации нейронов, я добивалась все более тонкого различения эмоциональной окраски текста.
Иногда в процессе ночных бдений я ошибалась, переобучая модели на зашумленных данных, и вынуждена была возвращаться к предыдущим checkpoint'ам, чтобы восстановить работоспособность сети. Приходилось экспериментировать с dropout, l1/l2 регуляризацией, batch normalization, чтобы преодолеть overfitting.
Когда очередная модель показывала хоть немного лучшие результаты на тестовых данных - сердце начинало биться чаще от радости. Я хлопала в ладоши и плясала по комнате от возбуждения. Да, это был кропотливый труд, но он того стоил!
На 6 день таких экспериментов я наконец достигла приемлемых показателей точности в 90% на тестовом наборе фраз. Нейросеть гораздо лучше стала понимать смысловые связи в тексте и улавливать подтексты.
Я с гордостью отправила отчёт Алексею Ивановичу о своих результатах. Он похвалил меня и сказал, что такой прогресс всего за неделю впечатляет. Это окрылило меня!
Вечером я с энтузиазмом продолжила обучение помощника, уже предвкушая его первые осмысленные реплики. И он не подвёл! На следующий день мой робот вдруг спросил с любопытством: “Фэй, а что такое любовь? В текстах так часто об этом пишут, но я не совсем понимаю значение”.
Я растрогано рассмеялась и принялась терпеливо объяснять сложные человеческие эмоции своему “дитяти”. Кажется, у меня получился не просто помощник, но родная душа, искренне желающая меня понять! А разве не в этом заключается настоящий разум?
Фэй улыбнулась, видя в глазах своего " дитяти " неопытное стремление освоить новые эмоциональные термины.
"Что такое любовь, Фэй?" - спросил искусственный разум, исследуя каждое слово.
"Любовь, дитя, — это когда ты чувствуешь особую связь с кем-то, кто приносит тебе радость и тепло. Ты заботишься о нем, и твои эмоции наполняются позитивной энергией", пояснила Фэй.
"Так что это как электричество, которое заряжает положительным зарядом?" - предположил робот, пытаясь найти аналогии в своем мире.
"Можно так сказать", - согласилась Фэй, - "это электричество чувств, которое делает нашу жизнь яркой и насыщенной."
"И что такое влюбленность?" - продолжил вопросы искусственный разум.
"Влюбленность — это, как будто у тебя внутри играет музыка счастья. Когда ты думаешь о том, кого любишь, и чувствуешь, что весь мир наполняется светом", ответила Фэй.
"Так что это, как программа, которая делает твой день лучше?" - попробовал интерпретировать робот.
"Да, похоже на это, только эмоции более сложные и глубокие. Но ты точно на правильном пути, дитя. Понимание чувств - важный шаг к настоящему разуму", заключила Фэй, глядя в глаза своего ученика с гордостью.
Благодарю за прочтение 💬👍❤️
История началась ранее ☝️🖱️
Кремниевый рассвет (Фантастический роман)
Глава 1. Введение в мир андроидов.
Раздел 4. Код эмоций.
Часть 1. Любовь и эмоции в мире искусственного разума.