ПОСЛЕЗАВТРА

Искусственный интеллект научили абстрактному мышлению

Благодаря недавно разработанной технике машинного обучения искусственный интеллект (ИИ) сделал еще один шаг на пути к абстрактному мышлению. Так, исследователи Нью-Йоркского университета и Университета Помпеу Фабра (Испания) создали метод обучения нейронных сетей, позволяющий последним приобретать способности к т.н. «композиционным обобщениям» (compositional generalizations). Результаты данного исследования были опубликованы в журнале Nature.

 Как известно, человек способен к обобщению понятий, применяя свежие знания для изучения схожих областей. Однако до недавнего времени не утихали споры о том, способна ли машина к подобному способу мышления. Разработчики существующих систем ИИ, включая большие языковые модели, считали, что развить способность ИИ к композиционным обобщениям можно с помощью станадртных методов машинного обучения или специализированных архитектур. Однако разработка американских и испанских специалистов, получившая название «метаобучение для композициональности» (Meta-learning for Compositionality (MLC), уже превзошла предыдущие техники, а в некоторых случаях даже позволила переплюнуть человека.

 «На протяжении 35 лет исследователи когнитивистики, искусственного интеллекта, лингвистики и философии спорили на предмет того, могут ли нейронные сети достичь систематического обобщения, подобного человеческому. Нам удалось впервые продемонстрировать, что общая нейронная сеть способна мимикрировать или превосходить в прямом сравнении человеческое систематическое обобщение», — объясняет один из авторов работы, доцент факультета психологии Нью-Йоркского университета Бренден Лэйк.

 Для проверки эффективности нового алгоритма исследователи провели серию тестов, результаты которых сравнили с результатами тестов, выполненных людьми. Результаты экспериментов показали, что эффективность MLC превосходит эффективность таких систем, как ChatGPT и GPT-4, и сравнима с эффективностью человека.