Дослідники навчили штучний інтелект правил власності й соціальних норм

Дослідники навчили штучний інтелект правил власності й соціальних норм
Tan, Brawer and Scassellati
Група дослідників з Єльського університету успішно навчили роботизовану систему відносин власності й соціальним нормам, які визначають ці відносини.

"Ні Бакстер, це моє!"

Те, що твоє, не моє, а то, що моє, не твоє - якщо ми не погодимося поділитися цим.

Цей простий приклад того, як ми домовляємося про володіння об'єктами навколо нас, - це те, що може прийти до нас природним чином, але це поняття, що роботизовані системи повинні викладатися в першу чергу - в чому так само, як дитину вчать тому, що йому належить, а що ні.

І група дослідників з Єльського університету намагалася зробити саме це. Вони успішно навчали роботизованою системі відносин власності і соціальним нормам, які визначають ці відносини - дуже упускається з виду, але критично важливий аспект взаємодії людини з машиною.

І результати є багатообіцяючими: в серії симуляцій робот може визначити, які об'єкти йому належать, а які ні - навіть при «обмеженої кількості даних навчання», згідно з попередньо написаного документу.

Мирне співіснування

«В умовах зростаючої поширеності ШІ і робототехніки в нашій соціального життя соціальна компетентність стає найважливішим компонентом інтелектуальних систем, що взаємодіють з людьми», - йдеться в документі. «Тим не менше, пояснення і впровадження цих норм у роботі є оманливе складною проблемою».

Роботизована система, яку розробили дослідники, використовувала алгоритм машинного навчання, щоб витягти уроки із серії порушень правил - «Ні, Бакстер, це моє!», Читаючи мовної міхур під зображенням, представленим в документі, - і може навіть визначати володіння, грунтуючись виключно на об'єкті. якість.

«Одна з проблем в цій роботі полягає в тому, що деякі із способів, якими ми дізнаємося про власність, полягають в тому, що нам кажуть чіткі правила (наприклад," не бери мої інструменти »), а інші дізнаються на досвіді», - каже Брайан Скасселлаті, один з вчених, що працюють над проектом, розповіли TechXplore. «Об'єднання цих двох типів навчання може бути легким для людей, але набагато складніше для роботів».

«Я боюся, що не можу цього зробити»

І для нас буде все більше важливо знаходити способи, щоб роботи розуміли ці правила в майбутньому. «Розуміння володіння об'єктами, дозволів і звичаїв є однією з цих тем, якій дійсно не приділяється багато уваги, але вона буде мати вирішальне значення для роботи машин в наших будинках, школах і офісах», - сказав Скасселлаті.

Джерела: TechXplore

Автор: Віктор Тангерманн
ОСТАННІ КОМЕНТАРІ