211service.com
Denna nyfikna AI kommer att sparka dig på slagskeppet
Brenden Lake och Anselm Rothe
Ett anmärkningsvärt nyfiket artificiell intelligenssystem utvecklat av ett team av forskare vid NYU har lärt sig att spela ett spel som liknar Battleship med enastående skicklighet.
I det enkla spelet som forskarna skapade försöker spelare hitta motståndarens skepp gömda på ett litet rutnät genom att ställa en serie frågor som kan besvaras med ett enda nummer eller ord. Deras program tar reda på hur man ställer dessa frågor så effektivt som möjligt.
Med inspiration från kognitiv psykologi och använder ett fundamentalt annorlunda tillvägagångssätt från de flesta av dagens AI:er, visar systemet hur maskiner kan lära sig att ställa användbara frågor om världen. Programmet behandlar frågor som miniatyrprogram, vilket gör att det kan lära sig av bara några få exempel och konstruera sina egna frågor utifrån vad det har lärt sig.
Spelet utvecklades av Brenden sjö , en biträdande professor vid NYU; Todd Gureckis , en docent; och Anselm Rothe , en doktorand. Det finns ett enormt gap mellan människans och maskinens förmåga att ställa frågor när man söker information om världen, säger Lake. Forskarna beskriver arbetet i ett papper lagt ut på nätet.
Forskarna lät människor spela sitt spel och spelade in frågorna de ställde. De översatte sedan frågorna till konceptuella komponenter. Till exempel frågorna Hur långt är det blåa skeppet? och Har det blå skeppet fyra brickor? gäller längden på ett mål. Frågan Berör de blå och röda skeppen? gäller ställning. Forskarna kodade sedan dessa frågor med ett enkelt programmeringsspråk och byggde en probabilistisk modell för att avgöra vilka frågor som skulle ge den mest användbara informationen. Denna metod gjorde det möjligt för AI-systemet att effektivt konstruera nya frågor som hjälpte det att vinna spelet.
De flesta AI-tillvägagångssätt innebär helt enkelt att mata en dator med enorma mängder exempeldata och låta den generera sina egna exempel efter det. Medan NYU-teamets metod kräver mer handkodning, är den mycket mer effektiv och effektiv när det gäller att upptäcka smarta frågor att ställa. Systemet bygger också smarta frågor på ett mer metodiskt sätt, och det kan till och med producera frågor som ingen människa tänkte ställa.
Forskarna undersöker hur deras teknik kan göra chatbots och andra dialogsystem effektivare och mindre smärtsamma att använda. Med lite förprogrammering kan ett sådant system kanske hjälpa kunder att lösa sina problem snabbare genom att ställa rätt frågor.
Att ha dialogsystem som genererar nya frågor så att de kan få mer informativa svar i farten kommer att göra interaktion mellan människa och dator mer enkel och göra dessa system mer användbara och roligare att använda, säger Lake.
Anmärkningsvärt nog kunde spelprogrammet konstruera den ultimata frågan för slagskeppsspelet. Detta bestod av att be en motståndare att gå igenom en serie matematiska steg, lägga till längden på ett skepp till 10 gånger längden på nästa och så vidare. En sådan fråga skulle vara svår för en person att följa eller att svara rätt, men i teorin skulle resultatet kunna användas för att räkna tillbaka hela tavlan. Det var ganska intressant, säger Lake.
Sam Gershman , en biträdande professor vid Harvard University som utvecklar förhållningssätt till AI inspirerad av kognitiv neurovetenskap, säger att NYU-forskningen ger insikter i hur människor tänker på bra frågor. För det första behöver du någon form av komposition för att fånga den förvirrande variationen av frågor, säger Gershman. För det andra behöver du en uppsättning kriterier som väger en frågas relativa styrkor och svagheter.
Gershman tillägger att människor verkar följa en liknande strategi som det mer framgångsrika tillvägagångssättet som används av programmet, och noggrant bedömer komplexiteten i deras frågor för att använda kognitiva resurser sparsamt.
I slutändan kommer maskiner inte att bli riktigt intelligenta om de inte börjar bli nyfikna på världen omkring dem. Det börjar med att ställa undersökande frågor.