Способность выполнять новые задачи, основываясь только на устных или письменных инструкциях, и затем описывать их другим так, чтобы они могли их воспроизвести, является ключевым аспектом человеческой коммуникации, который до сих пор был недоступен для искусственного интеллекта (ИИ). Однако команда учёных из Женевского университета (UNIGE) смогла создать модель искусственной нейронной сети, способную осуществлять этот когнитивный подвиг. После обучения и выполнения ряда базовых задач этот ИИ смог лингвистически описать их другому "сестринскому" ИИ, который в свою очередь смог выполнить эти задачи. Эти многообещающие результаты, особенно важные для робототехники, были опубликованы в журнале Nature Neuroscience.
Искусственный интеллект на пути к пониманию и выполнению задач
- Выполнение новых задач без предварительного обучения, основываясь только на устных или письменных указаниях, уникально для человека. К тому же, после освоения задачи мы способны описать её так, что другой человек сможет её повторить. Эта двойная способность отличает нас от других видов, которым для изучения новых задач нужны многочисленные попытки с положительной или отрицательной обратной связью, без возможности передать знания своим сородичам.
- Подразделение искусственного интеллекта — обработка естественного языка — стремится воссоздать эту человеческую способность с помощью машин, которые понимают и реагируют на голосовые или текстовые данные. Эта техника базируется на искусственных нейронных сетях, вдохновлённых нашими биологическими нейронами и способом передачи электрических сигналов между ними в мозгу.
Создание модели мозга
- Исследовательская группа под руководством Александра Пуже, профессора отделения основных нейронаук в медицинском факультете Женевского университета, разработала искусственную нейронную модель с этой двойной способностью, хотя и с предварительным обучением. "Мы начали с существующей модели искусственных нейронов, S-Bert, которая включает 300 миллионов нейронов и предварительно обучена пониманию языка. Мы 'соединили' её с другой, более простой сетью из нескольких тысяч нейронов", - объясняет Рейдар Ривеланд, аспирант отделения основных нейронаук UNIGE и первый автор исследования.
- В первом этапе эксперимента нейробиологи обучили эту сеть имитировать область Вернике, часть нашего мозга, которая позволяет нам воспринимать и интерпретировать язык. На втором этапе сеть была обучена воспроизводить область Брока, которая под влиянием области Вернике отвечает за производство и артикуляцию слов.
Возможности для будущих гуманоидов
- Эта модель открывает новые горизонты для понимания взаимодействия между языком и поведением. Она особенно перспективна для сектора робототехники, где разработка технологий, позволяющих машинам общаться друг с другом, является ключевой задачей. "Разработанная нами сеть очень маленькая. Ничто теперь не стоит на пути к разработке, на этой основе, гораздо более сложных сетей, которые могли бы быть интегрированы в гуманоидных роботов, способных понимать нас, но также и понимать друг друга", заключают исследователи.
Заключение
Исследование, проведённое учёными из Женевского университета, демонстрирует значительный прогресс в области искусственного интеллекта, способного не только выполнять задачи по инструкциям, но и передавать свои знания другим искусственным системам. Этот прорыв не только углубляет наше понимание когнитивных процессов, но и открывает новые возможности для развития робототехники и улучшения взаимодействия между человеком и машиной.
