Yapay Zeka Aptalca Sorular Sorduğunda Hızla Akıllı Olur


Biri size bir timsahın fotoğrafını gösterip kuş olup olmadığını sorarsa, gülebilirsiniz ve sonra sabırlı ve kibar olsaydınız, hayvanı tanımlamasına yardım edin. Bu tür gerçek dünya ve bazen aptal etkileşimler, stratejinin bir AI’nın yeni görüntüleri yorumlamadaki doğruluğunu önemli ölçüde geliştirdiği yeni bir araştırmaya göre, yapay zekanın öğrenmesine yardımcı olmanın anahtarı olabilir. Yaklaşım, AI araştırmacılarının hastalıkları teşhis etmekten robotları veya evlerin etrafındaki diğer cihazları kendi başlarına yönetmeye kadar her şeyi yapan programları daha hızlı tasarlamasına yardımcı olabilir.

Google’da makine öğrenimi üzerine çalışan ancak araştırmaya dahil olmayan bir bilgisayar bilimcisi olan Natasha Jaques, “Bu çok havalı bir iş” diyor.

Birçok yapay zeka sistemi, adı verilen kaba kuvvet yöntemine güvenerek daha akıllı hale gelir. makine öğrenme: Örneğin, binlerce mobilya resmini analiz ettikten sonra bir sandalyenin neye benzediğini anlamak için verilerde kalıplar buluyorlar. Ancak büyük veri setlerinde bile boşluklar vardır. Elbette, bir görüntüdeki bu nesne bir sandalye olarak etiketlenir – ama neyden yapılmıştır? Ve üzerine oturabilir misin?

Yapay zekaların dünya hakkındaki anlayışlarını genişletmelerine yardımcı olmak için, araştırmacılar şimdi bilgisayar programlarının hem bilgilerindeki boşlukları bulmaları hem de yabancılardan bunları nasıl doldurmalarını isteyebileceklerini bulmaları için bir yol geliştirmeye çalışıyorlar – tıpkı bir çocuğun bir ebeveyne gökyüzünün nedenini sorması gibi. Mavi. Yeni çalışmanın nihai amacı, daha önce görmediği görüntülerle ilgili çeşitli soruları doğru bir şekilde cevaplayabilen bir AI idi.

AI’nın kendi cehaletini değerlendirdiği ve daha fazla bilgi talep ettiği “aktif öğrenme” üzerine önceki çalışmalar, araştırmacıların bu tür bilgileri sağlamak için çevrimiçi çalışanlara ödeme yapmasını gerektirdi. Bu yaklaşım ölçeklenmiyor.

Bu nedenle, yeni çalışmada, şu anda Seattle, Washington Üniversitesi’nde bulunan Ranjay Krishna liderliğindeki Stanford Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, yalnızca bilgilerindeki boşlukları tespit etmek için değil, aynı zamanda yabancıların gördüğü görüntüler hakkında (genellikle aptalca) sorular oluşturmak için makineye dayalı bir sistem eğittiler. sabırla cevap verecekti. (S: “Lavabonun şekli nedir?” A: “Bu bir kare.”)

Chapel Hill’deki Kuzey Carolina Üniversitesi’nde sosyal psikolog olan Kurt Gray, yapay zekanın kendini nasıl gösterdiğini düşünmenin önemli olduğunu söylüyor. “Bu durumda, bir tür çocuk gibi olmasını istiyorsun, değil mi?” diyor. Aksi takdirde, görünüşte saçma sorular sorduğun için insanlar senin bir trol olduğunu düşünebilir.

Ekip, anlaşılır sorular yazdığı için yapay zekasını “ödüllendirdi”: İnsanlar bir sorguya gerçekten yanıt verdiğinde, sistem gelecekte benzer şekilde davranması için kendi iç işleyişini ayarlamasını söyleyen geri bildirim aldı. Zamanla, yapay zeka dolaylı olarak dil ve sosyal normlar hakkında dersler aldı ve mantıklı ve kolay yanıtlanabilir sorular sorma yeteneğini geliştirdi.

S: Resimdeki tatlı türü nedir? A: merhaba canım bu hindistan cevizli kek, tadı harika 🙂 R. Krishna ve diğerleri., PNASDOI: 2115730119 (2022)

Yeni AI’nın birkaç bileşeni var, bazıları nöral ağlar, beynin mimarisinden ilham alan karmaşık matematiksel işlevler. Krishna, “Hepsinin birlikte oynaması gereken birçok hareketli parça var” diyor. Bir bileşen Instagram’da bir resim seçti – örneğin gün batımı – ve ikincisi bu resim hakkında bir soru sordu – örneğin, “Bu fotoğraf gece mi çekildi?” Ek bileşenler, okuyucu yanıtlarından gerçekleri çıkardı ve onlardan görüntüler hakkında bilgi aldı.

8 ay boyunca Instagram’da 200.000’den fazla soru, sistemin, oluşturduğu sorulara benzer soruları yanıtlamadaki doğruluğu %118 arttıekip bugün raporlarında Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı. Instagram’da sorular yayınlayan ancak yanıt oranlarını en üst düzeye çıkarmak için açıkça eğitilmemiş bir karşılaştırma sistemi, kısmen insanların daha sık görmezden gelmesi nedeniyle doğruluğunu yalnızca %72 oranında artırdı.

Jaques’e göre asıl yenilik, sistemi insanların yanıt vermesini sağladığı için ödüllendirmekti, “ki bu teknik açıdan o kadar da çılgınca değil, ancak araştırma yönü açısından çok önemli.” Ayrıca Instagram’daki büyük ölçekli, gerçek dünya dağıtımından da etkilendi. (İnsanlar, AI tarafından oluşturulan tüm soruları göndermeden önce rahatsız edici materyaller için kontrol etti.)

Araştırmacılar, onlarınki gibi sistemlerin sonunda yapay zekaya yardımcı olabileceğini umuyorlar. sağduyu anlayışı (sandalyelerin tahtadan yapıldığını bilerek), etkileşimli robotik (mutfağa yön soran AI gömülü bir elektrikli süpürge)ve sohbet robotları (Müşteri hizmetleri veya hava durumu hakkında insanlarla sohbet eden).

Jaques, sosyal becerilerin yapay zekanın yeni durumlara anında uyum sağlamasına da yardımcı olabileceğini söylüyor. A kendi kendine giden arabaörneğin, bir inşaat bölgesinde gezinmek için yardım isteyebilir. “İnsanlardan etkili bir şekilde öğrenebiliyorsanız, bu çok genel bir beceridir.”


Kaynak : https://worldnewsera.com/news/science/when-ai-asks-dumb-questions-it-gets-smart-fast/

Yorum yapın

SMM Panel PDF Kitap indir