Работа нейросети стала еще ближе к работе мозга человека

01.08.2018 09:31  466   Наталья Наумова  Статья

Работа нейросети используется сегодня во многих сферах, например, в голосовых помощниках или бот-чатах. Тот, кто взаимодействовал с этими сервисами, знает, что электронные помощники не всегда могут понять, что хочет пользователь.

Чем «думают» нейронные сети

Современным нейросетям необходимо понимать не только человека, но и другие искусственные интеллекты, что технически еще более сложная задача. Чтобы решить ее, компания DeepMind запустила проект ToMnet. Название было выбрано неслучайно, оно расшифровывается как «Theory of Mind», что означает «Теория разума». Это механизм, который применяет нейросеть для осознания работы других механизмов.

Как работают методы машинного обучения новинки?

ИИ ToMnet состоит из трех сетей, каждая представляет комплекс арифметических алгоритмов и взаимосвязей и выполняет определенную функцию:

  • первая анализирует бывшие действия ИИ и составляет прогноз;
  • вторая суммирует текущие убеждения;
  • третья, пользуясь выводами двух предыдущих, составляет прогноз на будущие действия.

Такая конструкция во многом повторяет устройство человеческого головного мозга, благодаря чему задачи машинного обучения могут быть значительно расширены.

Новая нейросеть ToMnet

Испытания «ТоМнет»

Чтобы проверить функциональность нейросети, разработчики провели тестирование. Во время опыта «ТоМнет» предстояло изучить трех простых персонажей из компьютерной игры, которые перемещались по виртуальной комнате и собирали разноцветные коробки, получая за это бонусные баллы. Разница между персонажами заключалась в том, что один концентрировался только на сборе близлежащих коробок, так как сразу же забывал ранее предпринятые шаги, а другой не имел возможности видеть помещение целиком, поэтому перемещался вдоль стен. Третий персонаж был лишен недостатков двух других: он мог видеть все пространство и запоминать совершенные действия. Благодаря этому он собирал разноцветные коробки в заданной последовательности, зарабатывая больше бонусных баллов.

Наблюдая за ними, ИИ после нескольких сделанных шагов научился идентифицировать участника и предугадывать, что он совершит в следующий момент. Тесты показывают, что эволюция машин не стоит на месте, а их интеллект по возможностям приближается к человеческому.