Cercetătorii au descoperit că Inteligența Artificială învață mai bine atunci când „vorbește” cu ea însăși

Vorbitul cu tine însuți este o trăsătură profund umană. Monologul interior ne ajută să ne organizăm gândurile, să luăm decizii și să ne înțelegem emoțiile. Însă beneficiile acestui „dialog interior” nu le sunt rezervate doar oamenilor. Se pare că Inteligența Artificială învață mai bine când „vorbește” cu ea însăși.

Inteligența Artificială învață mai bine când „vorbește” cu ea însăși. Într-un nou studiu, cercetătorii de la Okinawa Institute of Science and Technology (OIST), din Japonia, arată că un echivalent al vorbirii interioare poate îmbunătăți semnificativ procesul de învățare al AI-urilor, permițându-le modelelor să generalizeze mai ușor sarcini diferite atunci când sunt sprijinite de un mecanism de „monolog interior” și de memorie pe termen scurt.

• Inteligența Artificială supraestimează inteligența oamenilor. Ce au descoperit cercetătorii?
• Când vor deveni tehnologiile cuantice parte din viața de zi cu zi?

Studiul a fost publicat în revista Neural Computation.

„Acest studiu scoate în evidență rolul interacțiunilor cu sine în modul în care învățăm. Prin structurarea datelor de antrenament astfel încât sistemul să învețe să vorbească cu el însuși, demonstrăm că învățarea nu este influențată doar de arhitectura AI, ci și de dinamica interacțiunilor integrate în procedurile de antrenare”, explică autorul principal, dr. Jeffrey Queißer, cercetător în cadrul unității de Cognitive Neurorobotics de la OIST.

Inteligența Artificială învață mai bine când „vorbește” cu ea însăși

Prin combinarea unui monolog auto-direcționat cu o arhitectură originală de memorie de lucru, echipa a reușit să îmbunătățească modul în care modelele AI învață, se adaptează la situații noi și gestionează mai multe sarcini simultan.

Cercetătorii sunt interesați de mult timp de procesarea informației independent de conținut, adică abilitatea de a rezolva probleme care nu coincid exact cu situațiile întâlnite anterior, prin învățarea unor metode și operații generale.

„Schimbarea rapidă între sarcini și rezolvarea problemelor necunoscute sunt lucruri pe care oamenii le fac zilnic fără efort. Pentru AI, însă, acestea sunt mult mai dificile. De aceea adoptăm o abordare interdisciplinară, care îmbină neuroștiința dezvoltării și psihologia cu învățarea automată și robotica, pentru a descoperi noi perspective asupra procesului de învățare”, subliniază dr. Queißer.

Inițial, cercetătorii s-au concentrat pe arhitectura memoriei modelelor AI, analizând rolul memoriei de lucru în generalizarea sarcinilor. Memoria de lucru reprezintă capacitatea pe termen scurt de a reține și utiliza informații, esențială atât pentru memorarea instrucțiunilor, cât și pentru calcule mintale rapide. Prin simularea unor sarcini cu niveluri diferite de dificultate, echipa a arătat că sistemele dotate cu mai mult spațiu pentru memorie de lucru pot generaliza mai eficient, inclusiv în sarcini dificile precum inversarea ordinii sau regenerarea unor tipare, scrie EurekAlert.

Înțelegerea învățării umane

Adăugarea unor obiective de auto-monolog (instruirea sistemului să „vorbească” cu el însuși de un anumit număr de ori) a dus la performanțe superioare, mai ales în multitasking și în sarcini cu mulți pași.

„Sistemul nostru combinat este deosebit de interesant deoarece poate funcționa cu seturi de date reduse, spre deosebire de volumele mari necesare de obicei pentru antrenarea modelelor generaliste. Este o alternativă complementară și eficientă”, afirmă dr. Queißer.

Pe viitor, cercetătorii intenționează să introducă mai multă complexitate și zgomot în experimente. „În lumea reală, luăm decizii în medii dinamice și imprevizibile. Pentru a reflecta mai fidel învățarea umană, trebuie să ținem cont de acești factori externi”, spun oamenii de știință.

Acest demers se leagă de obiectivul mai amplu al echipei: înțelegerea bazei neuronale a învățării umane. „Studiind fenomene precum vorbirea interioară și mecanismele din spatele lor, obținem perspective fundamentale asupra biologiei și comportamentului uman. În același timp, putem aplica aceste cunoștințe în dezvoltarea de roboți casnici sau agricoli capabili să funcționeze în medii complexe și dinamice”, concluzionează dr. Queißer.

Vă recomandăm să citiți și:

Inteligența Artificială supraestimează inteligența oamenilor. Ce au descoperit cercetătorii?

Când vor deveni tehnologiile cuantice parte din viața de zi cu zi?

De ce o pagină de pe Wikipedia a fost blocată pentru editare

Test de cultură generală. Ce este mai mare decât un terabyte?