Постои фундаментална разлика помеѓу начинот на кој учат компјутерите и начинот на кој учат луѓето. Луѓето можат да видат еден пример и интуитивно да откријат за што овој предмет се користи или за брзо време да идентификуваат слични работи.

 

Компјутерот може да дојде до истите заклучоци откако ќе биде „нахранет“ со илјадници и илјадници примери. Ова обично се нарекува „машинско учење“.

Научниците на Универзитетот во Њујорк откриле начин не само како да имитираат кога луѓето прават ментални скокови, туку и компјутерите да рекреираат едноставни симболи и цртежи на таков начин што се речиси непрепознатливи од оние создадени од луѓето.

Во документ објавен оваа недела, истражувачите опишуваат како тие создале „Bayesian Program Learning (BPL)” алгоритам кој претвора концепти во едноставни компјутерски програми и им овозможува на компјутерите да научат голем број на визуелни решенија од еден пример.

Во дигиталната азбука, буквата „А“ ќе биде претставена со код. Но, наместо еден програмер да пишува код, компјутерот генерира код за тој код да претставува писмо, а потоа исто така ќе произведе варијации врз основа на оваа прва буква.

Истражувачите велат дека овој модел го користат знаењето на претходните концепти за учење. На пример, ако компјутерот знае латински, тогаш тоа може да помогне во учењето на сличната грчка азбука.

„Нашата цел е да се развие еден алгоритам со ист капацитет, а потоа да се споредува со човекот“, вели Бренден Лејк, соработник на Универзитетот во Њујорк и главен автор на статијата.

 

За време на презентацијата на нивната работа, научниците велат дека не само што изградиле програма за машинско учење, туку и што програмата учи; и нејзините концепти се исто така програми.

„Ние мислиме дека тоа е точно за луѓето: вашите концепти се програми или делови од програми“, вели Џошуа Тененбаум од одделот за мозок и когнитивни науки.

Она што е неверојатно е дека кога било побарано од компјутерот да даде свежи примери врз основа на оригиналниот концепт, овие слики биле споредени со примери создадени од човекот.

Со други зборови, компјутерскиот модел положил груба форма на Туринг тестот. Легендарниот математичар од 20-от век Алан Туринг (кој ја дешифрира Енигма) претпоставил дека компјутерите во 21 век ќе имаат 70% шанса да го измамат човек дека комуницираат со друг човек.

„Нашите резултати покажуваат дека со обратно инженерство за тоа како луѓето мислат за проблемот, можеме подобро да развиеме алгоритми“, вели Лејк. 

Но не сите научници се согласуваат дека ова е чекор напред и дека компјутерот го положил Туринг тестот.

Извршниот директор на Ален институтот за вештачка интелигенција, Орен Ециони вели: „Компјутерот не го победи Туринг тестот. Додека авторите претставуваат фасцинантно прашање, голем дел од истражувачите користат поврзани методи за да постигнат добри резултати“, вели тој.