Olvasás segíti az A.I. Ismerje meg az emberi reakciók előrejelzését

$config[ads_kvadrat] not found

Vekerdy Tamás is olvas - mindenkiolvas.book24.hu

Vekerdy Tamás is olvas - mindenkiolvas.book24.hu
Anonim

Sok különböző módja van A.I. a fejlesztők megpróbálják az intelligens gépeket az információk és tapasztalatok elsajátítására és elsajátítására - és ezek általában magukba foglalják a programok hatalmas kiömlését. A Stanford-tudósok egy csoportja azonban egy sokkal hagyományosabb tanítási módot keres, amit az emberek az írott szó hajnalától kezdve támaszkodtak: Reading.

Egy új tanulmányban, amelyet az arXiv (kimondott „archív”) papírtárba töltöttek fel, egy kutatócsoport felvázolja, hogyan hozott létre egy Augur nevű programot, hogy hozzáférjen az őrülten nagy online adatbázishoz. emberi válaszok a konkrét helyzetekre - kizárólag az olvasott dolgok alapján.

Augur alapvetően megtanulta az embereket 600.000 történeten, melyeket jelenleg az internetes író közösség WattPad tárol. Olvassa el az emberi viselkedés leírásait, a mindennapos, mint például az étkezés vagy az öngyilkosság, a sokkal szélsőségesebbé. Emiatt Augur képes azonosítani az egyes emberek cselekedeteit a valós helyzetekben, és megjósolni, hogy mi lesz a következő lépés, mint például egy olyan telefon, amely elhallgatja magát, amikor az esélye, hogy válaszolsz, alacsony, írja a kutatók.

És könnyen látszik, miért olyan hasznos a fikció a tanulás eszköze. „„ Míg inkább a drámai és szokatlan eseményekről gondolkodunk, amelyek a telkeket formálják ”, írják a kutatók a papírban,„ a történetek tele van prosaiikus információkkal arról, hogyan navigálunk és reagálunk a mindennapi környezetünkre. Több millió szóval ezek a világi minták sokkal gyakoribbak, mint drámai társaik. A modern fikció karakterei bekapcsolják a lámpákat, miután beléptek a szobába; reagálnak a bókokra az elpirulással; nem találkoznak a telefonjukkal, amikor találkozók.

Az eddigi helyszíni tesztek során a résztvevőknek Augur-meghajtású, hordozható kamerát kaptak, amely lehetővé tette, hogy a rendszer egy adott környezetben azonosítsa az objektumokat és az egyéneket. A rendszer 71 százalékos pontossággal tudta megjósolni a következő lépést. Az előrejelzések mintegy 94 százaléka „értelmesnek” minősült - eléggé jelentős előadás, amikor eszébe jutott, hogy ez csak egy csomó algoritmikus kód, amely megpróbálja megjósolni a jövőt.

Természetesen nem ez az első alkalom. a kutatók a szakirodalomhoz fordultak a gépek tanítására. A Facebook nemrégiben 1,6 gigabájt gyermektörténetet adott a kutatói közösség rendelkezésére, hogy segítsen A.I. megkülönböztetjük a reális forgatókönyveket a fantasztikustól.

$config[ads_kvadrat] not found