Zdi se, da smo jo dočakali, prvi dvoboj umetnih inteligenc. Kaj se je zgodilo? Izvedba nove naloge zgolj na podlagi ustnih ali pisnih navodil in nato opisovanje naloge drugim, da jo lahko ponovijo, je temelj človeške komunikacije, ki ga umetna inteligenca še ne obvlada.
Ekipi z Univerze v Ženevi (UNIGE) je uspelo modelirati umetno nevronsko mrežo, ki je sposobna te kognitivne spretnosti. Ko se je ta umetna inteligenca naučila in izvedla vrsto osnovnih nalog, jih je lahko jezikovno opisala »sestrski« umetni inteligenci, ki jih je nato izvedla.
Narava je večni navdih človekovega napredka
Izvajanje novih nalog brez predhodnega usposabljanja, zgolj na podlagi ustnih ali pisnih navodil, je edinstvena človeška sposobnost. Še več, ko se enkrat naučimo naloge, jo lahko opišemo tako, da jo lahko druga oseba ponovi. Ta sposobnost nas razlikuje od drugih vrst, ki za učenje nove naloge potrebujejo številne poskuse, ki jih spremljajo pozitivni ali negativni ojačevalni signali. Kako so rešile nalogo pa ne morejo razložiti drugim pripadnikom svoje vrste.
Podpodročje umetne inteligence (UI) – obdelava naravnega jezika – si prizadeva poustvariti to človeško sposobnost s stroji, ki razumejo in se odzivajo na vokalne ali besedilne podatke. Ta tehnika temelji na umetnih nevronskih mrežah, ki jih navdihujejo naši biološki nevroni in način, kako si v možganih med seboj prenašajo električne signale. Vendar so nevronski izračuni, ki bi omogočili zgoraj opisano kognitivno zmogljivost, še vedno slabo razumljeni.
»Trenutno so pogovorni agenti, ki uporabljajo umetno inteligenco, sposobni povezati jezikovne informacije in ustvariti besedilo ali sliko. Vendar pa, kolikor vemo, še niso sposobni prevesti besednega ali pisnega navodila v senzomotorično dejanje, še manj pa ga razložiti drugi umetni inteligenci, da bi ga ta lahko ponovila,« pojasnjuje Alexandre Pouget, redni profesor na oddelku za temeljne nevroznanosti na Medicinski fakulteti UNIGE.
Model možganov
Raziskovalcu in njegovi ekipi je uspelo razviti umetni nevronski model s to dvojno sposobnostjo, čeprav s predhodnim usposabljanjem. »Začeli smo z obstoječim modelom umetnih nevronov S-Bert, ki ima 300 milijonov nevronov in je predhodno usposobljen za razumevanje jezika. Povezali smo ga z drugim, preprostejšim omrežjem z nekaj tisoč nevroni,« pojasnjuje Reidar Riveland, doktorski študent na oddelku za temeljne nevroznanosti Medicinske fakultete UNIGE in prvi avtor študije.
V prvi fazi poskusa so nevroznanstveniki to omrežje usposobili za simulacijo Wernickejevega območja, dela možganov, ki nam omogoča zaznavanje in interpretacijo jezika. V drugi fazi so omrežje usposobili za reprodukcijo Bracovega področja, ki je pod vplivom Wernickejevega področja odgovorno za ustvarjanje in artikulacijo besed. Celoten postopek je potekal na običajnih prenosnih računalnikih. Umetni inteligenci so bila nato posredovana pisna navodila v angleščini.
Na primer: pokazati na mesto, kjer je zaznan dražljaj; odzvati se v nasprotni smeri od dražljaja; ali, kar je bolj zapleteno, med dvema vizualnima dražljajema z majhno razliko v kontrastu pokazati svetlejšega. Znanstveniki so nato ocenili rezultate modela, ki je simuliral namero premikanja ali v tem primeru kazanja. »Ko so se teh nalog naučili, jih je omrežje lahko opisalo drugemu omrežju – kopiji prvega -, da jih je lahko ponovilo. Po našem vedenju je to prvi primer, ko sta se dve umetni inteligenci lahko pogovarjali med seboj na povsem jezikovni način« pravi Alexandre Pouget, ki je vodil raziskavo.
Za prihodnje humanoide
Ta model odpira nova obzorja za razumevanje interakcije med jezikom in vedenjem. To je še posebej obetavno za področje robotike, kjer je razvoj tehnologij, ki omogočajo, da se stroji med seboj pogovarjajo, ključno vprašanje. »Omrežje, ki smo ga razvili, je zelo majhno. Zdaj nič ne preprečuje, da bi na tej osnovi razvili veliko bolj zapletena omrežja, ki bi bila vključena v humanoidne robote, sposobne razumeti nas in tudi razumeti drug drugega,« zaključujeta raziskovalca.
