Если обучить искусственный интеллект азам физических принципов, например, тому, что два твёрдых объекта не могу занимать одно и то же пространство, для дальнейшего обучения такого ПО потребуется меньше вычислительных ресурсов.
К такому выводу пришли исследователи из DeepMind, британской компании, которая ранее представила ИИ, способный обыграть опытных игроков в шахматы и го, писать компьютерные программы и раскрывать сложные структуры белков.
Однако каждый раз обучать алгоритм определённым навыкам сложно, затратно по времени и ресурсам. Что будет, если научить программу обучаться так, как это делают маленькие дети, только что пришедшие в этот мир?
Если это работает для людей, то, возможно, сработает и для искусственного интеллекта? Может быть, собирая понимание физического мира "на человеческий манер", от простых законов к сложным, искусственный интеллект сможет быстрее и эффективнее учиться решать задачи?
Все существующие модели узкоспециализированы и лишены общего понимания мира, отмечают разработчики ИИ. Как говорят исследователи DeepMind, всем им "всё ещё не хватает чего-то фундаментального".
Теперь же специалисты из DeepMind создали ИИ под названием PLATO, что можно перевести как "Платон" и вспомнить об одном из самых влиятельных философов в западной истории.
Этот алгоритм нацелен на то, чтобы "увидеть физический мир глазами младенца": понять, что он состоит из объектов, подчиняющихся основным физическим законам.
Исследователи научили PLATO идентифицировать объекты и их взаимодействия, используя видео смоделированных предметов, которые двигаются по всем законам физики: например, мячи, которые падают на землю, катятся друг за другом, сталкиваются и отскакивают друг от друга.
Объекты на видео были помечены специальными знаками, чтобы PLATO мог их чётко идентифицировать.
PLATO должен был научиться различать пять физических понятий, таких как:
- постоянство — объект не должен просто так исчезать;
- плотность — твёрдые тела не могут находиться в одном пространстве;
- непрерывность — объекты последовательно перемещаются как в пространстве, так и времени;
- неизменность — объект, как правило, сохраняет такие характеристики, как форма и цвет;
- направленная инерция — объекты движутся в соответствии с законами инерции.
Чтобы проверить способность ИИ распознавать эти принципы, исследователи использовали ещё одну серию смоделированных видео.
В одних видео объекты двигались, подчиняясь законам физики, а в других происходили невозможные в реальном мире вещи, например, мяч, который закатился за один столб, в итоге появился из-за другого столба в отдалении и продолжил движение.
PLATO должен был спрогнозировать, что произойдёт дальше в каждом видео. Учёные обнаружили, что он неправильно предсказывал происходящее в "невозможных" видео, но при этом преимущественно правильно предугадывал события в логичных с точки зрения законов физики.
Эти результаты предполагают, что ИИ уже обладает интуитивным пониманием физики.
Объектно-ориентированный взгляд на мир может дать ИИ более универсальный и адаптируемый набор способностей, пишут авторы работы.
Так, если алгоритм должен будет выбрать все сцены, в которых может быть яблоко, ему не придётся учиться находить сначала яблоко на дереве, потом яблоко на кухонном столе или яблоко в мусорном ведре. Когда яблоко "изолировано" как отдельный объект, ИИ сможет лучше сформулировать его возможный внешний вид в разнообразных новых контекстах. Это обеспечит высокую эффективность обучения системы.
Эта работа может привести к новым направлениям исследований ИИ и даже сможет дать ключ к пониманию человеческого развития, считают учёные.
Изучение некоторых видов, которые рождаются готовыми к самостоятельной жизни, а не беспомощными, как человеческие младенцы, показывают, что понимание определённых физических законов может быть у животного с рождения.
Но люди рождаются с "недоразвитыми" мозгом и телом. Впрочем, отдельные исследования показывают, что у людей интуитивные знания физики появляются в раннем возрасте, и на них может влиять визуальный опыт.
Авторы подчёркивают, что PLATO не разрабатывался как модель поведения младенцев. Но он может стать первым шагом к ИИ, на котором учёные-когнитивисты смогут проверять гипотезы о том, как человеческие младенцы учатся познавать мир.
Однако некоторые специалисты выразили сомнения по поводу воспроизводимости модели, представленной в новом исследовании.
В новой статье отмечается, что идея реализовать PLATO сторонними силами "нежизнеспособна". Это может значить, что авторы применили в своей работе архитектуру, которую, скорее всего, другие исследователи использовать не смогут.
Однако в науке возможность повторить разработку, провести тот же эксперимент и получить схожий или даже иной результат, чтобы проверить добросовестность исходной работы (иначе можно было бы утверждать что угодно), а может быть, даже улучшить результаты в других условиях — одно из ключевых качеств любого исследования.
Смогут ли другие учёные разработать ИИ-младенца, обучающегося по схожим принципам? К чему приведёт развитие этой идеи? И не получим ли мы в итоге версию Скайнета?
Работа с описанием PLATO опубликована в открытом доступе в научном журнале Nature Human Behaviour.
Ранее мы рассказывали о том, что мозг ребёнка развивается быстрее, когда взрослые разговаривают с ним на равных.
Больше новостей из мира науки вы найдёте в разделе "Наука" на медиаплатформе "Смотрим".
