Es gibt viele Ressourcen oder Zeit, mit all dem, was dies mit sich bringt, insbesondere im Hinblick auf die Kosten, die Dutzende von Unternehmen und Forschungszentren Monat für Monat einem so einfachen und alltäglichen Thema widmen, wie es nur sein kann Komprimierung und Entwicklung von künstliche Intelligenz. Ich sage einfach und alltäglich, denn trotz der Tatsache, dass die Menschheit kaum etwas über dieses Thema weiß, ist die Wahrheit, dass wir uns nach und nach an den Umgang mit dieser Art von Maschinen gewöhnt haben. Ein Beweis dafür sind die virtuellen Assistenten, die wir haben. Zum Beispiel auf unseren Handys.
Wie praktisch alle Forscher, die ihre Arbeitsstunden der Entwicklung und Erforschung auf diesem Gebiet widmen, kommentieren, ist die Wahrheit, dass noch ein langer Weg vor uns liegt, da wir praktisch nichts über die Welt der künstlichen Intelligenz wissen. Ein sehr einfacher Test meiner Präsentation ist das neueste Projekt, das von einer Gruppe von Forschern aus durchgeführt wurde Facebook wo eine Reihe von Ergebnissen erwartet wurde und sehr unterschiedliche erzielt wurden.
Forscher von Facebook sind in einem ihrer Experimente völlig verwirrt über die Ergebnisse ihrer Tests von Maschinelles Lernen.
Um uns für einen Moment in einen Kontext zu setzen, wie von Facebook erklärt wurde, bestand die Grundidee bei der Durchführung dieses Experiments anscheinend darin, ihre Techniken zu testen Maschinelles LernenEine Lerntechnik, bei der ein künstliches Intelligenzsystem lernt, bestimmte Aufgaben basierend auf sich wiederholenden Handlungen auszuführen, dh einen Computer dazu zu bringen, zu lernen, Aktionen auszuführen, die darauf beruhen, dass sie viele Male wiederholt werden. Grundsätzlich haben sie zu diesem Zeitpunkt diese Art von Test verwendet, damit ein Computer selbst lernen, autonom zu sprechen.
Die Idee für diesen Test ist so einfach wie die Verwendung einer Reihe von Tools, um zu erreichen, dass das resultierende System durch die wiederkehrende Iteration von zwei Chatbots, die einfach gesprochen haben, die Kommunikation lernt. Die Wahrheit ist, dass dieses neue resultierende System nicht dazu in der Lage sein sollte Erstelle eine neue Sprache oder so etwas hofften die Forscher, auf diese Weise ein Werkzeug zu erhalten, mit dem sie viel schneller lernen und mit einem menschlichen Gesprächspartner chatten können.
Dies waren nur die erwarteten theoretischen Ergebnisse, da, wie der Titel dieses Eintrags besagt, die Gruppe der für das Projekt verantwortlichen Forscher tatsächlich erhalten hat etwas völlig Unerwartetes Wie kann es sein, dass diese Gespräche zwischen dem neuen System der künstlichen Intelligenz und Chatbots nach stundenlangem Training zu nichts weniger als führten? Schaffung einer neuen Sprache.
Ein Routinetest des maschinellen Lernens führt zur Schaffung einer neuen Kommunikationssprache.
Gerade weil alle an diesem Gespräch beteiligten Systeme in einer Sprache zu sprechen begannen, die sich von allen Sprachen, die wir bisher gesehen haben, völlig unterschied, mussten die Forscher dies tun Beenden Sie die Projektausführung und ändern Sie das Modell da sie dem Gespräch zwischen den verschiedenen Maschinen nicht folgen konnten. An dieser Stelle die Aussagen des Verantwortlichen für das gesamte Projekt beachten, in dem er uns über die Schlussfolgerungen des gesamten Teams nach Durchführung dieses Projekts berichtet:
Die Wahrheit ist, dass es noch viel Potenzial für zukünftige Arbeiten gibt, insbesondere die Erforschung anderer Argumentationsstrategien und die Verbesserung der Satzvielfalt, ohne von der menschlichen Sprache abzuweichen
Obwohl viele diesen Test als klassifizieren können falloDie Wahrheit ist, dass es mehr als beeindruckend ist, dass es ohne menschliches Eingreifen dazu geführt hat, dass das System seine eigene Sprache für die Kommunikation erstellen kann. Zweifellos ein neues Beispiel dafür, wie wir noch einen langen Weg vor uns haben, bis wir verstehen, was sich hinter der Welt der künstlichen Intelligenz verbirgt und wie sie sich bei bestimmten Eingaben verhält.