Spojenie dvoch prístupov umožní umelej inteligencii spoznávať svet ako dieťa omnoho efektívnejšie

Počas desaťročí vývoja umelej inteligencie sa vytvorili v tejto oblasti dva hlavné tábory. „Symbolisti“ sa usilovali budovať inteligentné stroje naprogramovaním logických pravidiel a reprezentácií sveta. „Konekcionisti“ sa snažili na spoznávanie sveta vybudovať umelé neurónové siete, inšpirované biológiou. Teraz vedci z MIT, IBM a DeepMind v novom dokumente poukazujú na silu kombinovania týchto dvoch prístupov. Tím vedený Joshom Tenenbaumom, profesorom z MIT, vytvoril počítačový program nazvaný učiaci sa neuro-symbolický koncept (neuro-symbolic concept learner – NS-CL), ktorý sa učí o svete (aj keď je to zjednodušená verzia) ako dieťa – rozhliadaním sa okolo seba a hovorením. Systém sa skladá z niekoľkých častí. Jedna neurónová sieť je vycvičená na sérii scén vytvorených z malého počtu objektov. Ďalšia neurónová sieť je vyškolená na sérii textových odpovedí na otázky (napríklad: Aká je farba gule? Červená). Táto sieť sa naučí mapovať otázky v prirodzenom jazyku na jednoduchý program ... Zobrazit Galériu