Jak robot z robotem

Jedną z unikalnych ludzkich cech jest to, że potrafimy uczyć się wykonywania nowych, nieznanych nam zadań jedynie na podstawie ustnych lub pisemnych instrukcji, których udzielają nam inni ludzie.

Co więcej, wykonawszy nowe zadanie, potrafimy opisać je innej osobie tak, by i ona potrafiła je wykonać.

Inne gatunki tego nie potrafią. By nauczyć się czegoś nowego, każda małpa, pies czy ptak musi samodzielnie przeszkolić się metodą prób i błędów, czemu towarzyszy gromadzenie pozytywnych i negatywnych sygnałów wzmacniających. Innymi słowy, małpa małpie niczego nie objaśni.

Do wczoraj sztucznej inteligencji było pod tym względem bliżej do zwierząt niż do nas. Owszem, AI potrafiła integrować informacje, które otrzymywała od ludzi, w taki sposób, by przełożyć je na tekst czy obraz. Nie potrafiła jednak przekształcić pochodzących od nas informacji na działanie sensomotoryczne – o objaśnianiu tego, na czym polega jakieś zadanie innej sztucznej inteligencji już nie wspominając.

Tak było do wczoraj. Dziś sytuacja jest już zupełnie inna. Naukowcy z Uniwersytetu Genewskiego (UNIGE) stworzyli bowiem model sztucznej inteligencji zdolny wykonywać zadania bez przeszkolenia, jedynie na podstawie ustnych lub pisemnych instrukcji człowieka.

Co więcej, AI z UNIGE potrafi wyjaśnić sposób wykonania zadania innej sztucznej inteligencji.

Mówiąc wprost, sztuczne inteligencje zyskały zdolności poznawcze, dzięki czemu potrafią już rozmawiać ze sobą i nawzajem się od siebie uczyć. Tak jak ludzie

Naukowcy z Genewy osiągnęli to, łącząc dwie sieci neuronowe przeszkolone do rozumienia języka naturalnego, a następnie szkoląc AI w taki sposób, by naśladowała pracę części ludzkiego mózgu odpowiedzialnego za postrzeganie i interpretację języka. W dalszym etapie AI została przeszkolona do odtwarzania pracy innego obszaru mózgu – odpowiadającego za tworzenie i artykułowanie słów. Takie przygotowanie gruntu pozwoliło naukowcom uczyć AI wykonywania prostych (np. wskazywania, czy wysłany do niej bodziec był z prawej czy z lewej strony) i bardziej złożonych (np. wskazywanie, który z wyemitowanych sygnałów wizualnych jest jaśniejszy) zadań. Gdy sieć neuronowa tych zadań się nauczyła, była w stanie wyjaśnić za pomocą języka innej sieci, jak to zrobiła.

Co to oznacza w praktyce? Przełom. Już wkrótce możliwe będzie produkowanie humanoidalnych robotów porozumiewających się za pomocą języka nie tylko z nami, ale komunikujących się także między sobą, nawzajem się uczących i rozumiejących.

Wyniki badań uczonych z Genewy opublikowano w czasopiśmie „Nature Neuroscience”.

Zdjęcie zajawka: rawpixel.com