O nouă linie de cercetare în domeniul Inteligenței Artificiale va schimba complet Viitorul. Cercetătorii americani au găsit metoda prin care pot stimula imaginația umană în roboții care vor înlocui oamenii.

Odată ce ființele umane știu ce este o pisică, ne putem imagina cu ușurință o pisică de altă culoare sau o pisică într-o poziție diferită sau o pisică în împrejurimi diferite. Pentru rețelele  de Inteligență Artificială (AI), acest lucru este mult mai greu, chiar dacă pot recunoaște o pisică atunci când o văd, scrie Science Alert.

Pentru a încerca să deblocheze capacitatea de imaginație a AI, cercetătorii au venit cu o nouă metodă pentru a permite sistemelor de inteligență artificială să descopere cum ar trebui să arate un obiect, chiar dacă nu au văzut niciodată unul exact ca acesta până acum.

„Am fost inspirați de capacitățile de generalizare vizuală a omului pentru a încerca să simulăm imaginația umană în roboți”, spune informaticianul Yunhao Ge de la Universitatea din California de Sud (USC).

„Oamenii își pot separa cunoștințele învățate prin atribute - de exemplu, formă, poziție, poziție, culoare - și apoi le pot recombina pentru a-și imagina un obiect nou. Lucrarea noastră încearcă să simuleze acest proces folosind rețelele neuronale. ”

Cheia învățării Roboților este extrapolarea

Adică, posibilitatea de a utiliza o mare bancă de date despre antrenament (cum ar fi imaginile unei mașini) pentru a trece apoi dincolo de ceea ce este văzut în ceea ce este nevăzut. Acest lucru este dificil pentru IA din cauza modului în care este de obicei antrenat să identifice tipare specifice, mai degrabă decât atribute mai largi.

Ceea ce a venit echipa aici se numește învățare controlabilă a reprezentării desfăcute și folosește o abordare similară cu cele folosite pentru a crea deepfakes - separarea diferitelor părți ale unui eșantion (separând astfel mișcarea feței și identitatea feței, în cazul unui videoclip deepfake ).

Înseamnă că, dacă un AI vede o mașină roșie și o bicicletă albastră, atunci va putea „imagina” o bicicletă roșie pentru sine - chiar dacă nu a mai văzut-o niciodată. Cercetătorii au pus acest lucru împreună într-un cadru pe care îl numesc Învățare supravegheată de grup.

Prelucrarea probelor în grupuri

Una dintre principalele inovații în această tehnică este prelucrarea probelor în grupuri, mai degrabă decât individual, și construirea de legături semantice între ele pe parcurs. AI este apoi capabil să recunoască similitudini și diferențe în eșantioanele pe care le vede, folosind aceste cunoștințe pentru a produce ceva complet nou.

„Această nouă abordare de desfăcere, pentru prima dată, dezlănțuie cu adevărat un nou simț al imaginației în sistemele AI, aducându-le mai aproape de înțelegerea lumii de către oameni”, spune informaticianul USC Laurent Itti.

Aceste idei nu sunt complet noi, dar acum cercetătorii au dus conceptele mai departe, făcând abordarea mai flexibilă și compatibilă cu tipuri suplimentare de date. De asemenea, au creat într-un cadrul open source, astfel încât alți oameni de știință să poată folosi mai ușor acest lucru.

Cum vor evita prejudecățile rasiale sau sexiste

În viitor, sistemul dezvoltat aici ar putea proteja împotriva prejudecății AI eliminând atributele mai sensibile din ecuație - contribuind la crearea de rețele neuronale care nu sunt rasiste sau sexiste, de exemplu.

Aceeași abordare ar putea fi aplicată și în domeniul medicinei și al autoturismelor, spun cercetătorii, cu AI capabil să „imagineze” noi medicamente sau să vizualizeze noi scenarii rutiere pentru care nu a fost pregătit în mod special în trecut.

„Învățarea profundă a demonstrat deja performanțe și promisiuni de neegalat în multe domenii, dar de prea multe ori acest lucru s-a întâmplat prin mimetism superficial și fără o înțelegere mai profundă a atributelor separate care fac ca fiecare obiect să fie unic”, spune Itti.