Reakcije na Blamage I Uspavanka
Obstaja veliko različnih načinov A.I. razvijalci se trudijo, da bi se inteligentni stroji učili in absorbirali informacije in izkušnje - in to ponavadi vključuje, da programi kopajo po velikih odlagališčih podatkov. Toda skupina Stanfordovih znanstvenikov išče veliko bolj konvencionalno obliko poučevanja, na katero so se ljudje oprli od začetka pisane besede: Reading.
V novi študiji, ki je bila prenesena v arhivski arhiv arXiv, je raziskovalna skupina opisala, kako je ustvarila program z imenom Augur za dostop do noro velike baze spletnih fikcij - in se naučila, kako natančno napovedati različne vrste človeški odzivi na specifične situacije - temelji izključno na tem, kar je prebral.
Augur se je v bistvu naučil ljudi o 600.000 zgodbah, ki so trenutno shranjene v spletni skupnosti WattPad. To so branje opisov človeškega vedenja, ki segajo od svetovnega, kot je uživanje hrane ali samoportreta, do veliko bolj skrajnega. Zaradi tega lahko Augur identificira dejanja posameznih ljudi v realnih situacijah in napove, kakšen bo naslednji korak, "kot je telefon, ki utiša sam, ko je velika verjetnost, da boste odgovorili, nizki," pišejo raziskovalci.
In enostavno je razumeti, zakaj je fikcija tako uporabno orodje za učenje. “We Medtem ko razmišljamo o zgodbah v smislu dramatičnih in nenavadnih dogodkov, ki oblikujejo njihove zaplete,” pišejo raziskovalci v časopisu, “so zgodbe polne tudi prozaičnih informacij o tem, kako se usmerjamo in reagiramo na vsakdanje okolje. V mnogih milijonih besed so ti svetovni vzorci veliko pogostejši kot njihovi dramatični kolegi. Znaki sodobne fikcije ob vklopu sob vklopijo luči; reagirajo na komplimente z zardevanjem; ne odgovarjajo na njihove telefone, ko so na sestankih."
V dosedanjih terenskih preizkusih so udeleženci prejeli obrabno kamero, ki jo poganja Augur, ki omogoča sistemu, da identificira objekte in posameznike v danem okolju. Sistem je bil sposoben napovedati naslednji korak s 71-odstotno natančnostjo. Približno 94 odstotkov teh napovedi je bilo ocenjenih kot "smiselno" - kar je precejšen podvig, ko se spomnite, da je to le skupina algoritmičnega kode, ki poskuša napovedati prihodnost.
Seveda, to ni prvič. raziskovalci so se obrnili na literaturo za poučevanje strojev. Facebook je pred kratkim naredil 1,6 gigabajtov zgodbe o otrocih, ki so na voljo raziskovalcem, da bi pomagali A.I. razlikovati realistične scenarije od fantastičnega.
Oglejte si A.I. Naučite se edinstvene človeške bolečine, ki izvirajo iz postelje zjutraj
Algoritmi strojnega učenja so sposobni izvajati milijone izračunov na sekundo, včasih pa so nekateri izmed najenostavnejših nalog za nas ljudje izjemno težki za naš A.I. kolegi. Za primer vzemite majico.
Naslednji ebola je težko napovedati, vendar lahko "napovedovanje izbruha" pomaga
Zakaj se je, za razliko od prejšnjih 17 izbruhov ebole, ta v letu 2014 tako hitro povečala? Kaj, če sploh kaj, lahko naredimo, da bi preprečili prihodnje izbruhe? Ta vprašanja, skupaj z mnogimi drugimi, so v središču novega znanstvenega področja napovedovanja izbruhov. In vložki ne morejo biti višji.
Planet X Discovery lahko pomaga napovedati apokalipso, pripraviti nas, da jo ustavimo
Že od prvega nastanka na Zemlji pred 3,5 milijarde let, je bilo življenje precej grobo. Pet množičnih izumrtij je skupno odpravilo 99,9 odstotka vseh vrst, ki so kdajkoli živele na planetu. Nekatere so neposredno povzročili nezemeljski dogodki. Asteroidi niso naš prijatelj. Zdaj, novi r ...