AI експерт: Един ден търсачките ще могат да мислят като хора

Благодарение на днешните достижения в областта на машинното обучение и обработката и анализа на големи масиви от данни, познати като Big Data, разработките в областта на изкуствения интелект може да се видят днес вече и реализирани на практика – в смартфоните, в инернет търсачките, в YouTube и във Facebook, в Мрежата.

Според експерта по изкуствен интелект , професор по компютърни науки в Университета на Торонто и съветник по въпросите на AI технологиите и машинното обучение към Google Джофри Хинтън, един ден търсещите машини ще могат да обработват документи по начин, по който го правят хората, съдавайки впечатлението, че могат да мислят реално. Хинтън сподели това по време на конференция, организирана от британското „Кралско общество“ в средата на тази седмица.

Акцент в речта му беше въпросът за развитието на изкуствените невронни мрежи, модел на изкуствения интелект, базиращ се на биологичните невронни мрежи, като тези, които се намират в човешкия мозък, макар че, споделя Хинтън, изкуствените мрежи все още не са стигнали етапа, в който ще могат да имитират качествено биологичните. Все пак, днес има машини, които могат да се учат с помощта на статистически модели, като за пример, той привежда мрежата на Netflix, която използва Big Data масиви и алгоритми за своето ежедневно функциониране.

Днес една технология, като гласовото разпознаване, използвана в смартфоните, демонстрира праг на грешка от около пет процента – ниво на грешка, което е близко до това, която допускат и хората при слушане на аудио диалог. Хинтън смята, че ако тези модели биха могли да се пренесат към извършването на други задачи, като пренос на значенията от документ за целите на алгоритмите, използвани от търсачките., то тогава машината може да започне да мисли като реален човек при извършване на задачите. „Значението на едно подобно постижение би имало важни последици. Ако може да обърнем изречение във вектор, който да улавя смисъла на изречението, то тогава търсенето с помощта на търсачка, като тази на Google ще се подобри значително“, споделя Хинтън, като търсенията могат да бъдат осъществявани на базата на това, което е казано в документа.

Освен това, споделя Хинтън, ако може да се обърне всяко изречение в такъв вектор, то тогава може да се вземе тази поредица от вектори и да се опитате да моделирате естествен процес на мислене. Отивайки по-далеч, Хинтън споделя, че машините ще могат, възползвайки се от този процес да започнат да се обучават по начина, по който го правим ние хората. „Това, което мисля, че ще се случи през следващите няколко години е, че тази способност за обръщането на изречения в мисловни вектори ще промени бързо нивото, на което самите ние разбираме документите. За да може машините да разбират текста на човешко ниво, ние вероятно ще имаме нужда от източници (за обработка) на човешко ниво, а ние разполагаме с трилиони връзки в нашия мозък, докато най-големите изкуствени невронни мрежи, с които днес разполагаме, притежават милиарди връзки. Така че все още има над какво да работим, но аз съм убеден, че хардуерните специалисти ще се справят с този проблем“, обяснява Хинтън.