Citirea ajută A.I. Aflați cum să preziceți reacțiile umane

$config[ads_kvadrat] not found

Camasa padureneasca , cusuta pentru soacra

Camasa padureneasca , cusuta pentru soacra
Anonim

Există multe moduri diferite A.I. dezvoltatorii încearcă să obțină mașini inteligente pentru a învăța și a absorbi informații și experiențe - iar acestea implică, de obicei, ca programele să sapă prin gropi mari de date. Dar o echipă de oameni de știință de la Stanford se uită la o formă mult mai convențională de învățare pe care oamenii s-au bazat de la începutul cuvântului scris: Lectură.

Într-un nou studiu încărcat în depozitul de hârtie arXiv (arhivă pronunțat), o echipă de cercetători arată cum a creat un program numit Augur pentru a accesa o bază de date extraordinară de ficțiune online - și a învățat cum să prezică cu exactitate diferite tipuri de răspunsurile umane la situații specifice - bazate exclusiv pe ceea ce a citit.

Augur a învățat, în principiu, despre oameni, prin intermediul a 600.000 de povești, stocate în prezent pe WattPad. Se citesc descrierile comportamentului uman, de la mundane, cum ar fi consumul de alimente sau a lua o autoe, la mult mai extreme. Din acest motiv, Augur poate identifica acțiunile individuale ale oamenilor în situațiile din lumea reală și poate prezice care va fi următorul pas ", cum ar fi un telefon care se liniștește atunci când șansele de a vă răspunde sunt scăzute", scrie cercetătorii.

Și este ușor să vedem de ce ficțiunea este un instrument util de învățare. "" În timp ce avem tendința să ne gândim la povestiri în ceea ce privește evenimentele dramatice și neobișnuite care își modelează parcelele ", scrie cercetătorii în ziar," povestirile sunt, de asemenea, umplute cu informații prozaice despre modul în care navigăm și reacționăm la mediul nostru de zi cu zi. Peste multe milioane de cuvinte, aceste tipare lumești sunt mult mai des întâlnite decât omologii lor dramatici. Caracterele din ficțiunea modernă pornesc lumina după intrarea în cameră; ei reacționează la complimente prin roșeață; ei nu răspund la telefoanele lor atunci când se află în întâlniri."

În cadrul testelor de teren efectuate până în prezent, participanților le-a fost acordată o cameră foto purtată de tip Augur, care permitea sistemului să identifice obiecte și persoane într-un anumit mediu. Sistemul a putut anticipa următoarea mișcare cu precizie de 71%. Aproximativ 94% din aceste predicții au fost evaluate "sensibile" - o faptă destul de substanțială atunci când vă amintiți că este doar o grămadă de cod algoritmic capabil să prezică viitorul.

Desigur, nu este prima dată când A.I. cercetătorii s-au îndreptat spre literatură pentru a preda mașinile. Facebook a făcut recent 1.6 gigabytes de povestire a copiilor disponibile comunității de cercetare cu un ochi pentru a ajuta A.I. distinge scenariile realiste de cele fantastice.

$config[ads_kvadrat] not found