科学: 愚かな質問をすれば、人工知能はすぐに賢くなる可能性がある

スタンフォード大学の新しい研究は、人工知能が一見愚かな質問をすることで人間をより賢くするのに役立つことを示しています。研究者によって開発された新しいシステムは、Instagram での同様の質問に対する回答の精度が 118% 向上しました。

誰かがあなたにワニの写真を見せて、それは鳥ですか?と尋ねたらどうしますか?大声で笑ってしまうかもしれません。新しい研究は、私たちにとって愚かに見えるこの相互作用が、人工知能の学習を助ける鍵である可能性を示唆しています。

研究では、この方法により、新しい画像を解釈する人工知能の精度が大幅に向上しました。これにより、人工知能開発者は、病気の診断からロボットやその他の動作する機器の誘導に至るまで、あらゆるものを完了するためのプログラムをより迅速に設計できるようになります。一人で家の周りを歩き回ります。

1. AI に率先して質問し、知識のギャップを埋めてもらいましょう

「これはとても素晴らしい仕事です!」と Google 機械学習研究者の Natasha Jaques 氏は述べています。 、しかし彼女はこの研究には参加しませんでした。

多くの人工知能システムは、より賢くするために機械学習と呼ばれる方法を選択します。この手法では大量のデータセットを使用して人工知能を訓練するため、膨大な時間と労力がかかります。たとえば、このシステムは何千もの家具の画像を分析し、AI が椅子の外観を見つけられるようにします。

しかし、巨大なデータセットにもギャップはあります。たとえば、画像内のオブジェクトは椅子としてラベル付けできますが、それは何でできているのでしょうか?そこに座ってもらえますか？これらの疑問は知ることができません。

人工知能が世界についての理解を広げるのを助けるために、研究者たちは現在、AI の知識のギャップを特定し、見知らぬ人に知識の方法を尋ねることによってそのギャップを埋める方法を見つけることができるコンピューター プログラムの開発を試みています。 。 AIは、子供が両親に空が青い理由を尋ねるように、理解できない質問を見知らぬ人に尋ね、答えを期待します。新しい研究の最終目標は、人工知能がこれまで見たことのない画像に関するさまざまな質問に正しく答えられるようにすることです。

「アクティブ ラーニング」に関するこれまでの研究では、人工知能は自身の無知レベルを評価し、さらなる情報を求めました。このアプローチでは通常、研究者がこの種の情報を提供するオンライン作業員に報酬を支払う必要があるため、拡張性がやや低くなります。

つまり、この新しい研究では、コンピュータ ビジョンと人間とコンピュータのインタラクションの接点にある学者、ランジェイ クリシュナ率いるスタンフォード大学の研究者らが、機械学習システムを訓練しました。システムの知識を身につけ、見知らぬ人に「シンクの形は何ですか?」などの愚かな質問をして答えを得ることで学びます。たとえば、機械学習システムが「写真に写っているデザートは何ですか?」と尋ねると、見知らぬ人は「ココナッツ ケーキです」と答えました。

▲機械学習システムの例問い合わせ

2. 写真を投稿し、質問し、一度に学習すると、正答率が 118% 増加します。

Kurt Gray 氏、大学の社会心理学者ノースカロライナ州のチャペルヒルで、「非常に重要なステップは、AIが自分自身をどのように表現すべきかを考えることだ。この場合、AIを子供のように見せたいと思うだろう？」 そうでなければ、あなたの質問がばかげているように見えるので、人々はあなたを荒らしだと思うかもしれません。彼の主な研究対象は人間と人工知能の相互作用ですが、この研究には関与していませんでした。

チームはまた、このシステムの「報酬」メカニズムも確立しました。人工知能が人々のフィードバックの質問に対する回答を取得すると、人工知能は内部動作を調整できるようになります。関連する問題に効果的に対応します。これに基づいて、AI は時間の経過とともに言語と社会規範についてさらに学習し、より賢くなり、答えやすく、より意味のある質問をする能力を向上させることができます。

この新しいタイプの人工知能には、いくつかのニューラル ネットワークや脳の構造にヒントを得た複雑な数学関数など、いくつかのコンポーネントが含まれています。 「それらには多くの部分があり…それらすべてが連携する必要があります。」とクリシュナさんは言いました。1人はインスタグラム上の夕日などの画像を選択し、2人目はその写真について、たとえば「この写真は何でしたか？」と質問します。夜に撮影したのですか?」セクションの残りの部分では、読者の回答から情報を抽出し、画像に含まれる内容についての洞察を提供します。

昨日米国科学アカデミー紀要に掲載されたチームの報告書によると、システムは 8 か月間にわたり、Instagram 上で 200,000 件以上の質問をすることで同様の質問に回答したことが示されています。率は118%増加しました。また、Instagram に質問を投稿したものの、回答率を向上させるための明確なトレーニングを受けていない比較システムでは、精度が 72% 向上しただけでした。その理由の 1 つは、人々が質問を無視することが多かったためです。 3.AIも巻き込み？率先して人間に助けを求めましょう

ジャックス氏は、主なイノベーションは人間の回答に報酬を与えるシステムだと考えており、「技術的な観点からはおかしなことではないが、研究の方向性という観点からは非常に重要だ」としている。それは彼女にも深い印象を残しました。 AI が生成したすべての質問は、投稿される前に人間によって不快な内容がないかレビューされます。

研究者らは、彼らのようなシステムが最終的には人工知能が常識を理解し、ロボットが積極的に対話するのを助け、チャットボットが人々とコミュニケーションする能力を強化することを期待しています。たとえば、人工知能は椅子が椅子であることを認識します。 AI が組み込まれた掃除機はキッチンへの道順を尋ね、チャットボットは顧客サービスや天気などについて人々に話しかけます。

ソーシャル スキルは、AI が新しい状況に迅速に適応するのにも役立ちます、と Jaques 氏は言います。たとえば、自動運転車が工事現場を移動する際に助けを求めるかもしれません。 「人間から効果的に学ぶことができれば、それは非常に一般的なスキルです。」

結論: 愚かな質問は AI の賢さの向上につながる可能性がある

人々は時々ショックを受けることがあります。 AlphaGo などの人工知能の学習能力。しかし、複雑な問題に直面したときの人工知能のパフォーマンスは満足のいくものではなく、間違った質問に答えてしまうことがよくあります。

この新しい研究は、人工知能が常識を理解し、より賢くなるのに役立つ機械学習の新しい方向性を探ります。ただし、複雑な問題に対処する人工知能の能力を向上させるには、このテクノロジーをまだ検証する必要があります。

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