Yra daug išteklių ar laiko, atsižvelgiant į visa tai, ko reikia, ypač kalbant apie išlaidas, kad dešimtys įmonių ir tyrimų centrų mėnesį po mėnesio skiria tokiai paprastai ir kasdieniai temai, kokia tik gali būti suspaudimas ir plėtojimas dirbtinis intelektas. Aš sakau paprastas ir kasdieniškas, nes, nepaisant to, kad žmonija beveik nieko nežino apie šią temą, tiesa ta, kad mes po truputį įpratome dirbti su tokio tipo mašinomis, jų įrodymas yra virtualūs mūsų padėjėjai, pavyzdžiui, mūsų telefonuose.
Kaip komentuoja praktiškai visi tyrėjai, kurie savo darbo laiką skiria plėtrai ir tyrimams šioje srityje, tiesa ta, kad dar daug reikia nueiti, nes praktiškai nieko nežinome apie dirbtinio intelekto pasaulį. Labai paprastas mano pateikto testas yra naujausias projektas, kurį atliko tyrėjų grupė iš Facebook kur buvo tikimasi daugybės rezultatų ir buvo pasiekti labai skirtingi rezultatai.
„Facebook“ tyrėjai viename iš savo eksperimentų yra visiškai suglumę dėl jų atliktų bandymų rezultatų mašininis mokymasis.
Akimirksniu pateikdami kontekstą, kaip paaiškinta „Facebook“, matyt, pagrindinė šio eksperimento idėja buvo išbandyti jų metodus. mašininis mokymasis, mokymosi technika, kai dirbtinio intelekto sistema išmoksta atlikti tam tikras užduotis, pagrįstas pasikartojančiais veiksmais, tai yra, priversti kompiuterį išmokti atlikti bet kokį veiksmą, pagrįstą jo pakartojimu daug kartų. Iš esmės tai, ką jie padarė šiuo metu, yra naudoti tokio tipo bandymus, kad kompiuteris išmokė save kalbėti autonomiškai.
Šio bandymo idėja yra tokia paprasta, kaip naudojant įrankių seriją tai pasiekti, pasikartojančiai dviejų tiesiog kalbėjusių robotų iteracijai, sukurta sistema išmoksta bendrauti. Tiesa ta, kad ši nauja sukurta sistema nebuvo skirta sukurti naują kalbą ar pan., tyrėjai tikėjosi, kad tokiu būdu jie gaus daug greitesnį įrankį, galintį mokytis ir kalbėtis su žmogaus pašnekovu.
Tai buvo tikėtini teoriniai rezultatai, nes, kaip sakoma šio įrašo pavadinime, buvo tai, ką iš tikrųjų gavo už projektą atsakinga tyrėjų grupė kažkas visiškai netikėto Kaip gali būti, kad po kelias valandas trukusių mokymų šie naujos dirbtinio intelekto sistemos ir pokalbių robotų pokalbiai paskatino naujos kalbos kūrimas.
Įprasto mašininio mokymosi testo metu sukuriama nauja bendravimo kalba.
Būtent todėl, kad visos šiame pokalbyje dalyvavusios sistemos pradėjo kalbėti visiškai kitokia kalba nei visos iki šiol matytos kalbos, tyrėjai turėjo sustabdyti projekto vykdymą ir pakeisti modelį nes jie negalėjo sekti pokalbio, vykusio tarp skirtingų mašinų. Šiuo metu dalyvaujant atsakingam už visą projektą pareiškimams, kuriuose jis pasakoja apie išvadas, kurias padarė visa komanda atlikus šį projektą:
Tiesa ta, kad vis dar yra daug galimybių ateityje dirbti, ypač tiriant kitas samprotavimo strategijas ir gerinant sakinių įvairovę nenutolstant nuo žmonių kalbos
Nors daugelis šį testą gali priskirti a nesėkmėTiesa ta, kad tai yra daugiau nei įspūdinga tuo, kad be žmogaus įsikišimo sistema sugebėjo susikurti savo kalbą. Be abejo, naujas pavyzdys, kaip mums dar reikia nueiti ilgą kelią, kad suprastume, kas slypi už dirbtinio intelekto pasaulio ir kaip jis elgiasi susidūręs su tam tikrais įnašais.