Un Nouveau Système d’IA Passé un Visual Test de Turing

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A New AI System Passed a Visual Turing Test

Une équipe de chercheurs du MIT a mis au point un système d’intelligence artificielle qui peut tromper l’homme juges en pensant que c’est une personne quand il s’agit de dessin inconnu lettre-comme les personnages.

Vous pouvez penser à l’expérience, détaillée dans le nouveau numéro de la Science, comme une sorte de visual Test de Turing. Le logiciel et d’un humain à un nouveau personnage—quelque chose qui ressemble à une lettre, mais ce n’est pas tout à fait. (Vous pouvez voir quelques exemples dans l’image ci-dessus). Ensuite, ils étaient tous les deux invités à produire des variations subtiles sur le personnage. Dans d’autres tests, l’homme et l’ordinateur ont plutôt été fourni avec une série de caractères inconnus et a demandé de produire une nouvelle qui fit avec le lot.

Une équipe de juges de l’homme a ensuite été demandé à qui les résultats ont été produites par ordinateur, et qui par l’homme. À travers toutes les tâches, les juges ne pouvait identifier l’IA efforts avec environ 50 pour cent de précision—C’est la même chose que le hasard.

(Pensez-vous pouvoir faire mieux que les juges? Dans l’image au dessus, un panel de neuf formes a été produit par l’IA ou humain, pour chaque caractère. Pouvez-vous identifier le panneau a été généré par une machine? Les réponses sont en bas de la page).

Il peut sembler étrange, une expérience, mais il y a des implications profondes. Habituellement, voyez-vous, AI systèmes doivent être formés sur de vastes ensembles de données avant d’effectuer une tâche. Contrairement aux ordinateurs, l’homme peut réaliser ce que les chercheurs appellent “one-shot d’apprentissage avec facilité comparative.

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Les chercheurs suggèrent qu’ils ont créé une IA qui peut faire de même, à l’aide d’une technique appelée Bayésien d’Apprentissage du Programme. Qui identifie et apprend des caractères avec une approche similaire à la façon dont les humains à comprendre les concepts. L’équipe explique comment fonctionne le logiciel:

Alors qu’un ordinateur classique programme se décompose systématiquement un travail de haut niveau dans ses la plupart des calculs de base, un probabiliste programme ne nécessite qu’un très croquis de modèle de données qu’il va opérer. Les algorithmes d’inférence puis remplissez les détails du modèle par l’analyse d’une foule d’exemples.

Ici, les chercheurs de ce modèle spécifié que les caractères de l’homme dans des systèmes d’écriture sont constitués de traits, délimitée par la levée de la plume, et que les traits se composent de substrokes, délimitée par les points où la plume de la vitesse est nulle.

Armé avec ce modèle, le système a ensuite analysé des centaines de motion-capture d’enregistrements de l’homme de dessiner des personnages dans différents systèmes d’écriture, l’apprentissage de la statistique sur les relations entre les courses successives et substrokes ainsi que sur la variation tolérée dans l’exécution d’un seul coup.

Les résultats semblent parler d’eux—mêmes-et les chercheurs ne sont pas trop timide au sujet de cacher leur excitation. “Dans le courant de l’IA paysage, il y a eu beaucoup de se concentrer sur la classification des motifs,” dit Josh Tenenbaum, l’un des chercheurs, dans un communiqué de presse. “Mais ce qui a été perdu est que l’intelligence n’est pas seulement à propos de la classification ou de reconnaissance; c’est à propos de la pensée. C’est en partie pourquoi, même si nous étudions écrites à la main, des personnages, nous ne sommes pas timide au sujet de l’aide d’un mot comme “concept”.’ Parce qu’il y a un tas de choses que nous faisons avec même beaucoup plus riche, plus complexe, des concepts que l’on peut faire avec ces personnages. Nous pouvons comprendre ce qu’ils sont construits. Nous pouvons comprendre les pièces.”

[ La Science, du MIT, le New York Times]

Réponse: Les grilles produites par les IA étaient, en ligne,: 1,2,1;2,1,1.