Tehnoloogia areng on taas jõudnud uuele tasemele, kui Genfi Ülikooli (UNIGE) teadlased on välja töötanud süsteemi, mis suudab õppida uusi ülesandeid verbaalsete või kirjalike juhiste põhjal. See avastus võib märkimisväärselt mõjutada robotite valdkonda ja loomuliku keele töötlemist.
Üks suurimaid väljakutseid tehisintellektis on olnud seoste loomine keeleliste juhiste ja sensorimootoriliste tegevuste vahel. Kuigi tehisintellekt on teinud suuri edusamme keele mõistmise ja reageerimise osas, on võime täita tundmatuid ülesandeid ilma eelneva koolituseta ning edastada juhiseid teistele reprodutseerimiseks jäänud saavutamata. Siiski on UNIGE meeskond selle väljakutse edukalt ületanud, arendades tehisliku närvivõrgu, mis on inspireeritud inimaju neuronaalsest struktuurist.
300 miljonist tehislikust neuronist koosnev S-Bert mudel on eelnevalt õpetatud keelt mõistma. Ühendades S-Bert’i lihtsama võrguga, mis matkib inimaju olulisi keele töötlemise piirkondi, suutsid teadlased simuleerida Wernicke’i piirkonda, mis vastutab keele tajumise ja tõlgendamise eest, ning Broca piirkonda, mis vastutab kõne tootmise ja artikulatsiooni eest.
Mitmete katsete käigus õpetati neuronaalne võrk täitma ülesandeid kirjalike juhiste põhjal ning edastama neid edukalt teisele tehisintellektile. Need ülesanded ulatusid lihtsate tegevusteni, nagu osutamine konkreetsele suunale, kuni keerukamate ülesanneteni nagu visuaalsete stiimulite eristamine peened kontrastid. Juhtnööride edastamise kaudu keele kaudu suutis tehisintellektne kolleeg tegevusi korrata. See esindab esimest juhtumit, kus kaks tehisintellekti suhtlevad puhtalt läbi keele ülesannete mõistmise ja täitmise eesmärgil.
Selle läbimurdega on märkimisväärsed tagajärjed tuleviku jaoks robotite ja tehisintellekti valdkonnas. Masinad, mis suudavad ülesandeid mõista ja edastada, avavad võimaluse paremaks koostööks ja koordineerimiseks robotisüsteemide vahel. Nagu rõhutab professor Alexandre Pouget UNIGE Meditsiinifakulteet, “Võrk, mille oleme loonud, on väga väike. Tulevikus ei takista midagi sellel alusel palju keerukamate võrkude arendamist, mis integreeritakse inimlikena robotitesse, mis suudavad meid mõista, kuid samuti ka üksteist.”
Selle tehnoloogia potentsiaalsed rakendused on laialdased, ulatudes tootmisest tervishoiuni. Täiendavate lihvimiste ja skaleerimisega võib see läbimurretekitatud tehisintellektne süsteem muuta mitmeid tööstusharusid ja avada tee uue ajastu poole robotite valdkonnas.
Lisateabe saamiseks tehisintellekti ja naturaalse keele töötlemise kohta külastage UNIGE AI teadustöö veebisaiti.
Tehisintellekti ja neuroteadusega seotud uute lähenemisviiside kohta saate rohkem teada saada SIIT.
3. Küsimused ja Vastused
1. Mis on tehisintellekt?
Tehisintellekt viitab arvutisüsteemide ja masinate arendamisele, mis suudavad sooritada ülesandeid, mis tavaliselt nõuavad inimintellekti. Nende ülesannete hulka kuuluvad probleemide lahendamine, õppimine, otsuste tegemine ja inimkeele mõistmine.
2. Mis on naturaalne keele töötlemine?
Naturaalne keele töötlemine on tehisintellekti alamvaldkond, mis keskendub arvutite ja inimkeele vahelisele suhtlusele. See hõlmab algoritmide ja tehnikate arendamist arvutite võimekuseks mõista, tõlgendada ja genereerida inimkeelt.
3. Miks on keeleliste juhiste ja sensorimootoriliste tegevuste seose loomine väljakutse AI jaoks?
Kuigi tehisintellekt on teinud edusamme keele mõistmisel ja reageerimisel, seisneb väljakutse keeleliste juhiste tõlkimises tegevusteks füüsilises maailmas. Selleks peavad tehisintellektisüsteemid mitte ainult keelt mõistma, vaid neil peab olema ka võime tegevusi teostada nende juhiste põhjal.
4. Kuidas käsitseb UNIGE arendatud tehisnärvivõrk seda väljakutset?
UNIGE poolt arendatud tehisnärvivõrk on inspireeritud inimaju struktuurist. Simuleerides aju võtmetähtsusega keele töötlemise piirkondi, suudab võrk õppida ja kirjeldada ülesandeid teisele tehisintellektile. See võimaldab jõusetut suhtlust ja tegevuste replitseerimist verbaalsete või kirjalike juhiste põhjal.
5. Millised on selle AI läbimurde potentsiaalsed rakendused?
See AI läbimurre võib muuta mitmeid tööstusi, sealhulgas tootmist ja tervishoidu. Tänu selle tehnoloogia abil võimaldatud paremale koostööle ja koordineerimisele robotisüsteemide vahel võib see viia efektiivsuse ja tootlikkuse paranemiseni nendes sektorites.
The source of the article is from the blog mgz.com.tw