人工知能（AI）の分野は、ジュネーブ大学（UNIGE）で行われたシステムの開発により画期的な前進を遂げました。このシステムは、口頭または文書の指示に基づいて新しいタスクを学習する能力を持つことで、ロボティクスおよび自然言語処理の分野に重要な影響を与える可能性があります。
人工知能における最大の課題の1つは、言語指示と感覚運動行動との間のギャップを埋めることです。AIは言語の理解や応答において大きな進展を遂げてきましたが、先行トレーニングを受けずに未知のタスクを実行し、他人が再現できるような指示を表現する能力は未だ得られていませんでした。しかし、UNIGEのチームは、人間の脳の神経構造に着想を得た人工ニューラルネットワークを開発することで、この課題を成功裏に克服しました。
3億個の人工ニューロンで構成されるS-Bertモデルは、言語の理解を事前に学習しています。S-Bertを人間の脳の主要な言語処理領域を模倣するより簡単なネットワークと結びつけることで、研究者たちは、言語の知覚と解釈に責任があるウェルニッケ野や、話し言葉の生成および表現に責任があるブローカ野をシミュレーションすることができました。
一連の実験を通じて、ニューラルネットワークは、文書の指示に基づいてタスクを実行し、それらを他のAIに効果的に伝達するようにトレーニングされました。これらのタスクは、指定された方向へのポイントなどの単純な行動から、微妙な対照の視覚刺激を区別するようなより複雑なタスクまでさまざまでした。言語を通じて指示をシームレスに伝達することで、AIの相手側もその行動を複製することができました。これは、2つのAIが純粋に言語を通じてコミュニケーションをとり、タスクを理解して実行する初めての例を示しています。
この飛躍的な進歩は、ロボティクスとAIの未来に深い影響を与えます。効果的にタスクを理解し伝達できる機械は、ロボティクシステム間の強化された協力や調整の可能性を開くことができます。UNIGE医学部のアレクサンドル・プージェ教授は、「私たちが開発したネットワークは非常に小さいものです。この基盤を活用して、私たちの理解力だけでなく、お互いを理解できる人間型ロボットに統合されたはるかに複雑なネットワークを開発する障壁は今はもう残されていません」と述べています。
この技術の潜在的な適用範囲は広大で、製造業から医療に至るまでさまざまです。さらなる改良とスケーリングにより、この画期的なAIシステムは、様々な産業を革新し、ロボティクスの新時代を切り拓く可能性があります。
より詳しい情報については、UNIGE AI研究ウェブサイトをご覧ください。
制造业和医疗保健行业领域的突破对人工智能的潜在影响进行深入了解，请访问UNIGE AI研究网站的”Industry Implications”部分。
要了解人工智能、自然语言处理以及AI系统面临的挑战的基本知识，请参考下面的常见问题解答（FAQ）部分的内容。
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