Vitamin – сервис для выгодного управления вашей рекламой
  • Все популярные рекламные сети в одном окне
  • Агентское вознаграждение до 16% на личный счет или рекламу
  • Любые дополнительные услуги под ваши потребности
  • Бесплатное обучение маркетингу
  1. Главная >
  2. Блог >
  3. Будущее искусственного интеллекта — как найти «общий язык» с компьютером?

Будущее искусственного интеллекта — как найти «общий язык» с компьютером?

Будущее искусственного интеллекта

Представьте на минуту, что вы вернулись из отпуска и встретили друга на улице:

— Как прошел отпуск? — спрашивает приятель;
— Замечательно. На море было не слишком сыро, хотя вода сейчас холодновата, — ответите вы.

Что не так в этом диалоге? Здесь абсолютно все понятно, потому что мы привыкли описывать погоду в терминах сырости, влажности и т. д., равно как и температуру воды в категориях «холодно» — «тепло».

А теперь представьте, что этот же диалог состоялся между вами и искусственным интеллектом. Скорее всего, компьютер ответит на вашу реплику сбоем программы и сообщением вроде: «Ошибка. Невозможно вычислить».

Проблема в том, что человеческое общение невозможно без множества невысказанных предположений и категорий, которые мы принимаем «до опыта». Все согласятся, что вода мокрая, кирпич твердый, а люди стремятся к счастью. Мы интуитивно уверены, что каждый собеседник принимает подобные простейшие утверждения, и строим взаимодействие на таковых предположениях, что облегчает коммуникацию, позволяя общаться быстро и эффективно.

Современные технологии все глубже проникают в общество и меняют наши жизни, но существенный их недостаток в том, что они не «разделяют» подобных простейших категорий. Казалось бы, что с того? Но темпы развития технологий таковы, что в скором времени нам придется буквально «общаться» и «находить общий язык» с приставками, телевизорами, смартфонами и прочими «умными» устройствами, такими как Siri, Google Glass или Xbox Kinect.

Об этом и поговорим.

Как обучить компьютеры здравому смыслу?

Common-sense reasoning, или осмысленное рассуждение — это область искусственного интеллекта, направленная на создание более удобной формы взаимодействия компьютера и человека путем сбора и обработки основных категорий общения, примеры которых описаны выше.

Осмысленное рассуждение глубже всего применяется в области обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — это общее направление искусственного интеллекта и математической лингвистики, которое изучает проблемы компьютерного анализа и синтеза естественных языков.

Но кроме NLP, заметные успехи были сделаны и в других областях. Эта область машинного обучения со странным названием уже проникла в большинство приложений и сервисов: от считывания текста до обработки фотографий. Без использования осмысленного рассуждения будет трудно создать адаптивные системы NLP, не нуждающиеся в контроле извне. Когда мы общаемся друг с другом, особенно онлайн, мы пользуемся множеством новых способов выражения мыслей и чувств — важно, чтобы компьютеры тоже учились этому.

Перспективы гораздо заманчивее, чем кажется. Например, что будет, если в вашем офисе окажется жираф? Вы с легкостью представите эту картину, хотя навряд ли видели ее в реальности. Несложно вообразить, как экзотическое животное жует цветы с подоконника и лакает ваш кофе из именной кружки, пока вы пытаетесь сосредоточиться на проекте.

Прекрасный пример того, что вы не просто обладаете рядом фактических знаний об окружающем мире, но умеете применять их для создания вещей, о которых не думали раньше — то есть задействовать фантазию или творческий потенциал.

Сила «общих смысловых систем» (common sense systems) в том, что они высокоадаптивны и могут подстраиваться под различные темы, будь то обзор ресторанов, пеший поход в Карпаты или клиническое испытание нового медикамента. Это происходит потому, что мы корректируем значения слов в зависимости от контекста происходящего, а затем уточняем свои предположения.

Существует 2 основные «школы» осмысленного рассуждения. Первая использует логический подход, на основе правил и представлений, а вторая — более ассоциативный, построенный на аналогиях и лингвистической основе.

Применяя методы второй школы, вы получите нечеткие и пространные выводы, но они все равно будут гораздо ближе к сути «натурального языка». Более того, понимаете вы это или нет, но каждый из нас очень часто использует оба подхода.

Почему это важно сейчас?

За последние несколько лет сфера машинного обучения сделала ряд серьезных шагов вперед. Данные исследования сыграли большую роль в продвижении «языковой» школы осмысленного рассуждения (language-based common sense), в результате чего компьютеры стали еще на шаг ближе к нам.

NLP — сфера, в которой «осмысленное рассуждение» играет важную роль, и эти технологии только начинают выходить в массы посредством коммерческих продуктов, но нет ни одной объективной причины, которая может помешать долгому и стабильному развитию технологии в бизнес-среде.

Проще говоря, скоро вы сможете обсудить поездку на море со своим планшетом. И тогда, пожаловавшись на температуру воды, вы услышите в ответ: «Мне очень жаль слышать, что море было холодным — но такое случается в это время года. Хотя я видел фото поездки, и могу сказать, что купальный костюм сидит на вас превосходно».

Высоких вам конверсий!

По материалам techcrunch.com, image source Steve Jurvetson 

blog comments powered by Disqus
Vitamin – сервис для выгодного управления вашей рекламой
  • Все популярные рекламные сети в одном окне
  • Агентское вознаграждение до 16% на личный счет или рекламу
  • Любые дополнительные услуги под ваши потребности
  • Бесплатное обучение маркетингу
copyright © 2011–2024 Все права защищены
Запрещено любое копирование материалов ресурса без письменного согласия владельца — ООО "Феникс-Маркетинг". ИНН:7725812838, КПП:772501001, ОГРН: 513774619323915280, Москва, ул. Ленинская слобода, д. 19, стр. 1, этаж/пом 3/25

Генеральный партнёр: STRATE FZ-LLC License number 47005249 Address: B03-227 Business Center 02 RAKEZ Business Zone-FZ RAK (Ras Al Khaimah), United Arab Emirates Email: corporate@strate.ae