Okuma, A.I. İnsan Reaksiyonlarını Tahmin Etmeyi Öğrenin

Birçok farklı yol var. geliştiriciler bilgi ve deneyimleri öğrenmek ve absorbe etmek için akıllı makineler edinmeye çalışıyorlar - ve bunlar genellikle programların büyük veri dökülmelerinde kazılmasını sağlıyor. Ancak bir Stanford bilim insanından oluşan bir ekip, insanların yazılı sözlerin başlangıcından beri güvendikleri çok daha geleneksel bir öğretme biçimi arıyor: Okuma.

ArXiv (telaffuz edilen “arşiv”) kağıt deposuna yüklenen yeni bir çalışmada, bir araştırma ekibi delicesine büyük bir çevrimiçi kurgu veritabanına erişmek için Augur adında bir programın nasıl oluşturulduğunu ana hatlarıyla açıkladı - ve farklı türlerin nasıl doğru bir şekilde tahmin edileceğini öğrendi. İnsanın belirli durumlara verdiği cevaplar - yalnızca okuduklarına dayanarak.

Augur, şu anda çevrimiçi yazı topluluğu WattPad'da depolanan 600.000 öykü ile insanlar hakkında bilgi edindi. Gündelikten, yemek yemek veya bir selfie almak gibi insan davranışlarının açıklamalarını çok daha uç noktalara kadar okuyor. Bu nedenle Augur, bireysel insanların gerçek dünyadaki eylemlerini tanımlayabilir ve bir sonraki adımın ne olacağını tahmin edebilir, “yanıtlama ihtimaliniz düşükken kendisini susturan bir telefon gibi” araştırmacıları yazabilir.

Ve kurgunun neden bu kadar kullanışlı bir öğrenme aracı olduğunu anlamak kolaydır. “Hikayeleri şekillendiren dramatik ve sıra dışı olaylar bağlamında hikayeler hakkında düşünmeye meyilliyken, araştırmacılar makaleye yazıyorlar,“ hikayeler aynı zamanda günlük çevremize nasıl gittiğimiz ve nasıl tepki gösterdiğimize dair kesin bilgilerle doludur. Milyonlarca kelimeden fazla, bu sıradan modeller, dramatik emsallerinden çok daha yaygındır. Modern kurgudaki karakterler odalara girdikten sonra ışıkları açar; övgülere utanarak tepki veriyorlar; toplantılarda telefonlarına cevap vermiyorlar. ”

Şimdiye kadar yapılan saha testlerinde, katılımcılara sistemin belirli bir ortamdaki nesneleri ve bireyleri tanımlamalarını sağlamak için Augur destekli giyilebilir bir kamera verildi. Sistem bir sonraki hareketi yüzde 71 doğrulukla tahmin edebildi. Bu tahminlerin yaklaşık yüzde 94'ü “mantıklı” olarak değerlendirildi - geleceği tahmin etmeye çalışan bir avuç algoritmik kod olduğunu hatırladığınızda oldukça önemli bir başarı.

Tabii ki, bu ilk defa değil A.I. araştırmacılar, makineleri öğretmek için literatüre döndüler. Facebook, yakın zamanda, A.I. Gerçekçi senaryoları fantastik olandan ayırt eder.