Команда подразделения Google DeepMind разработала нейросеть, которая может справляться с некоторыми задачами на уровне человека.
Авторы доработали современные технологии и научили искусственный интеллект справляться с реляционными рассуждениями, где отрицаются или утверждаются отношения между некоторыми предметами, даже лучше людей. Об инновации можно прочитать на сайте arXiv.org.
По словам Тимоти Лилликрэпа (Timothy Lillicrap), одного из авторов работы, исследователи напрямую заставили нейросеть определять взаимоотношения между представленными объектами. Два основные подхода, разработанные ранее, – статический и символический – имеют взаимозаменяемые недостатки. Один способен к обучению на больших выборках и легко выделяет нужные образы, но далёк от логики. Второй же хорошо ей владеет и делает правильные выводы на основе установленных правил, но плохо поддаётся обучению. Исследование сотрудников подразделения Google DeepMind смогло соединить эти два подхода воедино.
Совместно с коллегами Тимоти запрограммировал разработку на решение сразу несколько задач одновременно. Теперь она может дать ответ об отношениях, связывающих объекты: «Предмет находится перед синей штукой; такая же ли у него форма, что и у той бирюзовой штуки справа от серого металлического шара?» Чтобы прийти к выводу, программа соединила три способности нейросети: определила объекты на изображении, интерпретировала вопрос и, что самое важное – нашла решение. В такой ситуации нейросеть обошла человека на 4 процента, а другие алгоритмы машинного обучения в среднем на 40 процентов.
Кроме этого, успех разработка продемонстрировала в языковых заданиях. В тесте предстояло сделать вывод или заключение: «Лилли – лебедь. Лилли белая. Грег – лебедь. Какого цвета Грег?» Новая сеть сумела правильно ответить в 95 процентах случаев, тогда как другие алгоритмы называли верные ответы в 45 процентах.
В последнем задании предстояло определить невидимые контакты между передвигающимися по экрану шарами. Проанализировав характер их движения, новая нейросеть нашла более 90 процентов связей.
Авторы признаются, что концепция программы проста, а инновационное введение можно описать одним уравнением. Сейчас нейросеть может работать только в одном режиме – «режиме рассуждения». Для более пластичных и человекоподобных размышлений ей нужно научиться сопоставлять тройки объектов, пары пар, делать выборку пар из всевозможных вариантов и многое другое.
Текст: Екатерина Заикина