Un team di ricercatori del MIT ha sviluppato un sistema di intelligenza artificiale in grado di ingannare i giudici umani a pensare che si tratti di una persona quando si tratta di disegno sconosciuto lettera-come caratteri.
Si può pensare che l’esperimento, dettagliate nel nuovo numero di Scienza, come una sorta di visual Test di Turing. Il software e un umano viene mostrato un nuovo personaggio—qualcosa che assomiglia a una lettera, ma non è abbastanza. (Potete vedere alcuni esempi nell’immagine sopra). Poi, entrambi sono stati invitati a produrre lievi variazioni nel carattere. Nelle altre prove, l’uomo e il computer sono stati, invece, fornito con una serie di personaggi sconosciuti e ha chiesto di produrre una nuova che si adatta con il batch.
Un team di esperti umani è stato poi chiesto a quali risultati sono stati prodotti da un computer, e che da esseri umani. In tutte le attività, i giudici possono identificare solo l’IA sforzi con circa il 50 per cento di precisione—Che la stessa possibilità.
(Credo che si può fare di meglio che i giudici? Nell’immagine in alto, un pannello di nove forme è stato prodotto dall’AI o un uomo per ogni personaggio. Si può identificare il pannello per il quale è stato generato da una macchina? Le risposte sono in fondo alla pagina).
Può sembrare uno strano esperimento, ma ha alcune implicazioni profonde. Di solito, si vede, AI sistemi devono essere addestrati su enormi insiemi di dati, prima di poter eseguire un compito. A differenza dei computer, gli esseri umani possono realizzare ciò che i ricercatori chiamano “one-shot di apprendimento” e il confronto con facilità.
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I ricercatori suggeriscono che hanno creato una intelligenza artificiale che può fare lo stesso, utilizzando una tecnica chiamata Bayesiano Programma di Apprendimento. Che identifica e impara personaggi con un approccio simile al modo in cui gli esseri umani capire meglio i concetti. Il team spiega come funziona il software:
Considerando che un programma tradizionale sistematicamente si decompone un alto livello di attività in base a calcoli, probabilistico programma richiede solo un abbozzo di modello dei dati in esso vi operano. Algoritmi di inferenza quindi compilare i dettagli del modello, analizzando una serie di esempi.
Qui, i ricercatori modello specificato che i caratteri umani sistemi di scrittura consiste di colpi, delimitata dal sollevamento della penna, e che i tratti consistono substrokes, delimitata dai punti in cui la penna la velocità è pari a zero.
Armati con tale modello, quindi, il sistema analizzato centinaia di motion-capture registrazioni di esseri umani disegno dei caratteri in diversi sistemi di scrittura, di apprendimento statistiche sui rapporti tra colpi consecutivi e substrokes nonché la variazione tollerata nell’esecuzione di un singolo tratto.
I risultati sembra parlare per se stessi—e i ricercatori non sono troppo timido su come nascondere le loro emozioni. “Nell’attuale AI paesaggi, c’è stato un sacco di attenzione sulla classificazione dei modelli,” dice Josh Tenenbaum, uno dei ricercatori, in un comunicato stampa. “Ma ciò che è stato perso è che l’intelligenza non è solo la classificazione o di riconoscimento; e pensare. Questo è in parte perché, anche se stiamo studiando scritto a mano e caratteri, non siamo timidi sull’uso di una parola come ‘concetto.’ Perché ci sono un sacco di cose che facciamo anche molto più ricco, più complesso di concetti che si possono fare con questi personaggi. Siamo in grado di capire cosa stanno costruito. Siamo in grado di comprendere le parti.”
[ Scienza, MIT, il New York Times]
Risposta: Le griglie prodotte dall’IA sono stati, in riga: 1,2,1;2,1,1.