과학: 멍청한 질문을 하면 인공지능이 더 빨리 똑똑해질 수 있다

스탠퍼드 대학의 새로운 연구에 따르면 인공 지능은 어리석어 보이는 질문을 함으로써 더 똑똑해지는 데 도움이 될 수 있습니다. 연구원들이 개발한 새로운 시스템은 Instagram에서 비슷한 질문에 답하는 데 118% 더 정확했습니다.

누군가 악어 사진을 보여주며 새냐고 묻는다면 어떨까요? 크게 웃을 수도 있습니다. 새로운 연구에 따르면 우리에게는 어리석게 보이는 이러한 상호 작용이 인공 지능의 학습을 돕는 열쇠가 될 수 있다고 합니다.

연구에서 이 접근 방식은 새로운 이미지를 해석하는 데 있어 인공 지능의 정확성을 크게 향상시켰으며, 이를 통해 인공 지능 개발자는 질병 진단부터 로봇 또는 기타 장치를 안내하여 집에서 모든 것을 수행하는 프로그램을 보다 신속하게 설계할 수 있습니다. 공장.

1. AI가 적극적으로 질문하고 지식 격차를 메우도록 하세요

"정말 멋진 직업이에요!" Google 머신러닝 연구 학자인 Natasha Jaques는 이 연구에 참여하지 않았습니다.

많은 인공지능 시스템은 더 똑똑해지기 위해 머신러닝이라는 방법을 선택합니다. 이 방법은 인공지능을 훈련시키기 위해 수많은 데이터 세트를 사용하는데, 이는 엄청난 시간과 노력이 필요하다. 예를 들어, 시스템은 수천 개의 가구 이미지를 분석하여 AI가 의자의 모양을 찾을 수 있도록 합니다.

하지만 거대한 데이터 세트에도 격차가 있습니다. 예를 들어, 이미지 속 물체는 의자라고 라벨이 지정될 수 있지만, 그 물체는 무엇으로 만들어졌나요? 그 위에 앉을 수 있나요? 이러한 질문은 알 수 없습니다.

인공지능이 세상에 대한 이해를 넓힐 수 있도록 돕기 위해 연구자들은 현재 AI 지식의 공백을 찾아내고 낯선 사람에게 질문하여 공백을 채우는 방법을 알아낼 수 있는 컴퓨터 프로그램을 개발하려고 노력하고 있습니다. AI는 낯선 사람에게 자신이 이해하지 못하는 질문을 하고 대답을 기대합니다. 마치 어린아이가 부모에게 하늘이 왜 파란지 묻는 것과 같습니다. 이번 새로운 연구의 궁극적인 목표는 인공지능이 이전에 본 적이 없는 이미지에 대한 다양한 질문에 정확하게 답할 수 있도록 하는 것입니다.

이전의 '능동 학습' 연구에서 AI는 자신의 무지 수준을 평가하고 더 많은 정보를 요청했습니다. 이 접근 방식에서는 일반적으로 연구자가 이러한 유형의 정보를 제공하는 대가로 온라인 작업자에게 비용을 지불해야 하므로 확장이 다소 불가능합니다.

그래서 이 새로운 연구에서 컴퓨터 비전과 인간-컴퓨터 상호 작용의 교차점에 있는 학자인 Ranjay Krishna가 이끄는 스탠포드 대학의 연구원들은 시스템 지식의 격차를 찾을 뿐만 아니라 또한 답을 얻으려면 낯선 사람에게 "싱크대는 어떤 모양인가요?"와 같은 어리석은 질문을 함으로써 배웁니다. 예를 들어, 머신러닝 시스템이 "사진에 있는 디저트는 무엇인가요?"라고 물었고, 낯선 사람은 "코코넛 케이크입니다."라고 대답했습니다.

▲머신러닝 시스템이 묻는 예시

질문하고 한 번에 학습하세요. 정확도 118% 향상

노스캐롤라이나 대학 채플힐 캠퍼스의 사회 심리학자인 커트 그레이(Kurt Gray)는 "매우 중요한 한 가지는 AI가 어떻게 작동하는지 생각하는 것입니다. 이 경우에는 어린아이처럼 보이길 바라지 않나요?" 그렇지 않으면 사람들이 당신이 묻는 질문이 우스꽝스러워 보이기 때문에 당신을 트롤이라고 생각할 수도 있습니다. 그의 주요 연구 관심 분야는 인간과 인공 지능의 상호 작용이지만 그는 이 작업에 참여하지 않았습니다.

팀은 또한 이 시스템에 대한 "보상" 메커니즘을 확립했습니다. 인공 지능이 사람들의 피드백 질문에 대한 답변을 얻으면 인공 지능이 관련 문제를 효과적으로 처리할 수 있도록 내부 작업을 조정할 수 있습니다. 미래에. 이를 바탕으로 시간이 지남에 따라 AI는 언어와 사회적 규범에 대해 더 많이 학습하여 스스로를 더 똑똑하게 만들고 대답하기 쉽고 의미 있는 질문을 하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

이 새로운 유형의 인공 지능에는 일부 신경망, 뇌 구조에서 영감을 얻은 복잡한 수학적 기능을 포함한 여러 구성 요소가 있습니다. Krishna는 "그들은 함께 작업해야 할 부분이 많습니다"라고 Krishna는 말했습니다. 한 사람은 Instagram에서 일몰과 같은 이미지를 선택하고 두 번째 사람은 사진에 대해 질문합니다. 밤에 찍은 건가요?" 섹션의 나머지 부분에서는 독자의 응답에서 정보를 추출하고 이미지에 포함된 내용에 대한 통찰력을 제공합니다.

어제 Proceedings of the National Academy of Sciences에 발표된 팀 보고서에 따르면 8개월 동안 Instagram에서 200,000개 이상의 질문을 함으로써 유사한 질문에 대한 시스템의 답변 정확도가 118% % 증가한 것으로 나타났습니다. 그리고 인스타그램에 질문을 게시했지만 응답률을 높이기 위해 명시적으로 훈련되지 않은 비교 시스템은 정확도를 72%만 향상시켰는데, 이는 부분적으로 사람들이 이를 더 자주 무시했기 때문입니다. 3. AI도 롤업된다? 솔선하여 인간에게 도움을 구하세요

Jaques는 응답에 대해 인간이 보상을 받는 시스템이 주요 혁신이라고 믿습니다. "기술적인 관점에서는 미친 것이 아니지만 연구 방향의 관점에서는 인스타그램에 대규모 질문을 게시하는 것이 매우 중요합니다." 또한 그녀는 깊은 인상을 받았습니다. AI가 생성한 모든 질문은 게시되기 전에 사람이 불쾌한 콘텐츠가 있는지 검토합니다.

연구원들은 자신들과 같은 시스템이 궁극적으로 인공 지능이 상식을 이해하고, 로봇이 적극적으로 상호 작용하도록 돕고, 채팅 로봇이 사람들과 의사 소통하는 능력을 향상시키는 데 도움이 되기를 바라고 있습니다. 예를 들어, 인공 지능은 의자가 나무로 만들어졌다는 것을 알고 있습니다. 질문하기, 부엌으로 가는 길을 묻는 진공청소기의 인공지능 내장, 고객 서비스나 날씨에 관해 사람들과 채팅하는 챗봇 등이 있습니다.

사회적 기술은 AI가 새로운 상황에 빠르게 적응하는 데도 도움이 될 수 있다고 Jaques는 말했습니다. 예를 들어, 자율주행차는 공사 구역을 탐색하는 데 도움을 요청할 수 있습니다. “인간에게서 효과적으로 배울 수 있다면 매우 흔한 기술이다.”

결론: 어리석은 질문이 AI를 더 지능적인 길로 이끌 수 있다

알파독과 같은 인공지능의 학습 능력에 사람들은 가끔 충격을 받는다. . 그러나 복잡한 문제에 직면했을 때 인공지능의 성능은 만족스럽지 못하고, 잘못된 질문에 답하는 경우가 많습니다.

이 새로운 연구는 인공 지능이 상식을 이해하고 더 똑똑해지는 데 도움이 되는 기계 학습의 새로운 방향을 탐구합니다. 그러나 이 기술은 복잡한 문제를 처리하는 인공지능의 능력을 향상시키기 위해서는 여전히 검증이 필요합니다.

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