Американские ученые обнаружили у ИИ подобие человеческой интуиции
Американские ученые обнаружили, что система машинного обучения может имитировать человеческое мышление. Исследователи обучили искусственный интеллект по особой технологии, после чего ИИ смог учитывать контекст, сравнивая группы слов.
Ученые из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, Массачусетского технологического института и Национального института здоровья США обнаружили, что искусственный интеллект может имитировать мыслительные процессы человека и понимать сложные значения слов. Они опубликовали исследование в журнале Nature Human Behaviour.
Ученые изучили систему искусственного интеллекта, которая последние годы широко используется для анализа значения слов. Нейросеть «читает» материалы в интернете и анализирует содержание. Если слова часто встречаются вместе (например, «стол» и «стул»), система понимает, что их значения связаны. Верно и обратное — если пара используется вместе редко, ИИ посчитает, что значения разные.
Соавтор исследования, доцент кафедры психологии и лингвистики Калифорнийского университета Идан Бланк объяснил, что у системы есть ограничение — схожесть значений определяется числом, — а человеческое мышление куда более сложное и детальное.
Если человек будет сравнивать дельфина и аллигатора, то животные будут схожи в разной степени — в зависимости от параметров сравнения, сказал Бланк. По размеру они примерно похожи, а по степени опасности, которую представляют для человека, сильно отличаются. Таким образом, человек учитывает контекст.
Ученые решили проверить, учитывает ли система такие тонкие различия. Чтобы выяснить это, авторы разработали технику «семантической проекции»: модели задается шкала с двумя словами, например «большой» и «маленький», а ИИ должен разместить на ней животных. Это позволяет понять, учитывает ли нейросеть размер животного, когда определяет значение слова.
Используя этот метод, ученые обучили ИИ группам слов (по 52 единицы). В каждой группе встречались термины, связанные с одеждой, профессиями, спортом, мифологическими существами и именами. Каждой категории были присвоены несколько контекстов или измерений, например размер, опасность, интеллект, возраст и скорость.
Дополнительно ученые попросили 25 добровольцев оценить слова из групп. В результате выяснилось, что метод обучения создавал у ИИ подобие человеческой интуиции.
Система научилась понимать, что имена Бетти и Джордж похожи по происхождению, но различаются по гендерной принадлежности. ИИ определил схожесть «тяжелой атлетики» и «фехтования» в том, что обе активности проводятся в помещении, и различие — в интеллектуальных затратах.
Бланк заявил, что результаты его удивили, он не ожидал, что нейросеть справится с задачей. «Оказывается, эта система машинного обучения намного умнее, чем мы думали. В ней содержатся очень сложные формы знания, и его организация похожа на человеческую интуицию. Отслеживая сочетание слов друг с другом, можно многое узнать о мире», — добавил ученый.
