DeepMind արհեստական ինտելեկտի հետազոտական լաբորատորիան ստեղծել է PLATO (Physics Learning through Auto-encoding and Tracking Objects) արհեստական ինտելեկտի համակարգը: Մշակման հեղինակներն ասում են, որ նա սովորում է սովորական երեխայի նման։
Գոյություն ունեցող AI համակարգերը բարձր արդյունքներ են ցույց տալիս մի շարք խնդիրների լուծման գործում, սակայն շատ առումներով դրանք զիջում են մարդկանց։ Օրինակ, նույնիսկ երեխաները բնազդաբար հասկանում են, որ մի առարկա, որը կարճ ժամանակով գտնվում է մյուսի հետևում, չի անհետանում: Այնուամենայնիվ, այս կանոնն այնքան էլ ինտուիտիվ չէր AI-ի համար:
PLATO-ն ուսուցանվել է մի շարք կոդավորված տեսանյութերի միջոցով, որոնք նախատեսված են ներկայացնելու նույն հիմնական գիտելիքները, որոնք երեխաները սովորում են կյանքի առաջին մի քանի ամիսներին:
«Բարեբախտաբար, մեզ համար զարգացման հոգեբանները տասնամյակներ են ծախսել՝ ուսումնասիրելով այն, ինչ երեխաները գիտեն ֆիզիկական աշխարհի մասին և ցուցակագրելով տարբեր հասկացություններ, որոնք մտնում են ֆիզիկական ընկալման մեջ»,- ասում է DeepMind Research Lab-ից նյարդաբան Լուիս Պիլոտոն: «Ընդլայնելով նրանց աշխատանքը՝ մենք ստեղծել և բացել ենք ֆիզիկական հասկացությունների տվյալների հավաքածու: Այս սինթետիկ վիդեո տվյալների հավաքածուն ոգեշնչված է դիզայնի բնօրինակ փորձերից՝ գնահատելու ֆիզիկայի հասկացությունները մեր մոդելներում»:
Երեք հիմնական բան կա, որ մենք բոլորս հասկանում ենք շատ փոքր տարիքից. համառություն (առարկաները հանկարծակի չեն անհետանում), կարծրություն (պինդ առարկաները չեն կարող անցնել միմյանց միջով), և շարունակականություն (առարկաները հաջորդաբար շարժվում են տարածության և ժամանակի մեջ):
Հետազոտողների կողմից ստեղծված տվյալների հավաքածուն ընդգրկում էր այս երեք հասկացությունները, ինչպես նաև երկու լրացուցիչ հասկացություններ՝ անփոփոխելիություն (օբյեկտի հատկությունները, օրինակ՝ ձևը, չեն փոխվում), և ուղղորդված իներցիա (օբյեկտները շարժվում են իներցիայի սկզբունքներով)։
Այս ըմբռնումը PLATO-ին սովորեցրել են գետնին ընկնելու, միմյանցից ցատկող գնդակների, այլ առարկաների հետևում անհետանալու և այնուհետև նորից հայտնվելու տեսանյութերի միջոցով և այլն:
Այնուհետև AI-ին ցուցադրվել են «անհնար» սցենարների տեսանյութեր, որոնք հակասում էին նրանց ուսումնասիրած ֆիզիկային, և PLATO-ն «զարմացած էր»:
Դա տեղի ունեցավ նաև համեմատաբար կարճ պարապմունքներից հետո, որոնք որոշ դեպքերում տևում էին ընդամենը 28 ժամ: Տեխնիկական տեսանկյունից, ինչպես մանկական հետազոտությունների ժամանակ, գիտնականները փնտրում էին անիրատեսական ակնկալիքների ապացույցներ: Դրանք ցույց տվեցին, որ AI-ն հասկանում է իրեն ուսուցանվող հասկացությունները:
«Մեր օբյեկտի վրա հիմնված մոդելը դրսևորեց անսպասելի էֆեկտներ բոլոր հինգ հասկացությունների վրա, որոնք մենք ուսումնասիրել ենք, չնայած նրան, որ վերապատրաստվել է տվյալների վրա, որոնցում հատուկ թեստային իրադարձություններ չեն եղել»,- ասում են հետազոտողները:
Թիմն անցկացրեց լրացուցիչ թեստեր՝ այս անգամ օգտագործելով տարբեր առարկաներ, որոնք առկա են մարզումների տվյալներից: PLATO-ն կրկին ցույց է տվել հստակ պատկերացում, թե ինչ պետք է և ինչ չպետք է լինի:
Այնուամենայնիվ, համակարգը նույնիսկ այնքան էլ չի համապատասխանում երեք ամսական երեխայի ըմբռնման մակարդակին։ Այսպիսով, AI-ն ավելի քիչ էր «զարմացել», երբ ցուցադրվում էին առանց որևէ առարկայի սցենարներ, կամ երբ փորձնական մոդելները նման էին ուսուցողականներին:
«Մեր սիմուլյացիոն աշխատանքը վկայում է այն մասին, որ ինտուիտիվ ֆիզիկայի առնվազն որոշ հիմնական հասկացություններ կարելի է սովորել տեսողական ուսուցման միջոցով»,- նշում են հետազոտողները: Նրանց խոսքով, տվյալները ցույց են տալիս, որ մարդկանց մոտ ինտուիտիվ ֆիզիկական գիտելիքներն ի հայտ են գալիս վաղ տարիքում, սակայն դրա վրա կարող է ազդել տեսողական փորձը։
Սիրարփի Աղաբաբյան
168.am
