Într-o postare pe blog, DeepMind, o filială a Google, a vorbit despre un experiment cu testarea modelelor de inteligență artificială pentru generalizare și abilități de gândire abstractă. Experții au dezvoltat un generator care pune întrebări bazate pe conceptul de progresie, proprietățile culorilor, formele sau dimensiunile și relațiile lor. Sarcini similare se găsesc în testele de IQ pentru oameni.
Precizia testului IQ
Majoritatea modelelor au răspuns la întrebări cu o precizie de 75%. În acest sens, cercetătorii au descoperit o corelație puternică între performanța sarcinii și capacitatea de a identifica abstracțiile de bază. Au reușit să crească eficiența prin antrenarea algoritmilor pentru a-și explica răspunsurile, pentru a arăta ce relații și proprietăți trebuie luate în considerare într-o anumită problemă.
Cu toate acestea, unele modele sunt rele la „transferul” relațiilor studiate către proprietăți noi, de exemplu, dacă ea s-a antrenat să identifice secvențe logice în raport cu culoarea obiectelor, iar în sarcină este necesar să se stabilească o dependență după forma lor.
Echipa a descoperit că, dacă rețeaua neuronală și-a extrapolat corect cunoștințele despre relații la o nouă combinație de valori, atunci acuratețea sarcinilor a crescut la 87%. În cazul extrapolării incorecte, aceasta a scăzut la 32%.
Progresul detaliat al cercetării și rezultatele au fost publicate de dezvoltatori în articol.
Video promotional:
În februarie 2018, dezvoltatorii Facebook AI Research au instruit și informații artificiale pentru a-și explica acțiunile. În general, această tehnică vă permite să urmăriți logica rezolvării unei probleme și să identificați problemele care vă împiedică să faceți față acesteia.
