У класичном експерименту психолога Феликса Ворнекена и Мајкла Томасела о људском друштву
Тада се догоди нешто невероватно:дете нуди помоћ. Утврдивши сврху особе, беба одлази до ормара и отвара врата, омогућавајући човеку да стави своје књиге унутра. Али како малишан са тако ограниченим животним искуством може донијети такав закључак?
Недавно су информатичари ово питање преусмерили на рачунаре: Како машине могу да раде исто?
Критична компонента за формирањетакво разумевање су грешке. Баш као што малишан може на основу његових неуспеха закључити само о човековом циљу, машине које одређују човекове циљеве морају узети у обзир наше погрешне поступке и планове.
У настојању да поново створи ову социјалну интелигенцијуу машинама, истраживачи у Лабораторији за рачунарске науке и вештачку интелигенцију Массацхусеттс Институте оф Тецхнологи и Одељења за мозак и когнитивне науке створили су алгоритам способан за идентификовање циљева и планова, чак и ако ти планови можда не успеју.
Ова врста истраживања на крају може битикористи се за побољшање низа помоћних технологија, робота за сарадњу или негу и дигиталних помоћника као што су Сири и Алека.
„Агент“ и „Обсервер“ показују колико су новиалгоритам МИТ је способан да утврди циљеве и планове чак и ако ти планови могу пропасти. Овде агент прави погрешан план да достигне плави драгуљ који посматрач сматра могућим. Заслуге: Массацхусеттс Институте оф Тецхнологи
„Ова способност објашњавања грешака може иматипресудно за изградњу машина које поуздано доносе закључке и делују у наше име, објашњава др Танг Цхих-Ксуан, студент на Массацхусеттс Институте оф Тецхнологи (МИТ) и водећи аутор новог истраживачког рада. „Иначе, системи интелигенције могу погрешно закључити да су ти циљеви, на крају, били непожељни, јер нисмо успели да постигнемо циљеве вишег реда.“
Да би креирао свој модел, тим се користиоГен, нова платформа за програмирање АИ недавно развијена на МИТ-у за комбиновање симболичког планирања АИ са Баиесовим закључивањем. Бајесово закључивање пружа оптималан начин за комбиновање несигурних уверења са новим подацима и широко се користи за процену финансијског ризика, дијагностичко тестирање и предвиђање избора.
Приликом израде алгоритма „Секвенцијална претрагаобрнути план (СИПС) “научници инспирисали су општи начин људског планирања, који је у великој мери неоптималан. Особа можда не планира све унапред, већ пре формира делимичне планове, извршава их и на основу нових резултата поново прави планове. Иако може довести до грешака због недовољног размишљања „унапред“, ова врста размишљања смањује когнитивно оптерећење.
Научници се надају да ће њихово истраживање поставити темељенови филозофски и концептуални оквири потребни за стварање машина које истински разумеју људске циљеве, планове и вредности. Нови основни приступ моделирања људи као несавршених мислилаца изгледа веома обећавајући инжењерима.&нбсп;
Прочитајте такође
20 нових врста животиња и биљака пронађених у Андима
У свемиру постоје аутопутеви за брза путовања. Како ће се летови променити?
Названа биљком која се не плаши климатских промена. Храни милијарду људи