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Para ajudar a AIS a entender o mundo, os pesquisadores os colocaram em um robô

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A terceira rede neural era relativamente simples e processada, usando representações vetorizadas daquelas frases “mover a direita vermelha”. Finalmente, a quarta rede neural funcionou como uma camada associativa e previu a saída dos três anteriores a cada passo. “Quando realizamos uma ação, nem sempre precisamos verbalizá -la, mas temos essa verbalização em nossas mentes em algum momento”, diz Vijayaraghavan. A IA que ele e sua equipe construíram deveriam fazer exatamente isso: conectar perfeitamente a linguagem, a propriedade, o planejamento de ações e a visão.

Quando o cérebro robótico estava em funcionamento, eles começaram a ensinar algumas das possíveis combinações de comandos e sequências de movimentos. Mas eles não ensinaram todos eles.

O nascimento da composicionalidade

Em 2016, Brenden Lake, professor de psicologia e ciência de dados, publicou um papel em que sua equipe nomeou um conjunto de máquinas de competências precisam dominar para realmente aprender e pensar como seres humanos. Um deles era a composicionalidade: a capacidade de compor ou decompor um todo em partes que podem ser reutilizadas. Esta reutilização permite que eles generalizem o conhecimento adquirido para novas tarefas e situações. “A fase de composicionalidade é quando as crianças aprendem a combinar palavras para explicar as coisas. Eles (inicialmente) aprendem os nomes dos objetos, os nomes das ações, mas essas são apenas palavras únicas. Quando eles aprendem esse conceito de composicionalidade, sua capacidade de comunicar tipo de explode ”, explica Vijayaraghavan.

A IA que sua equipe construiu foi feita para esse fim exato: ver se desenvolveria composicionalidade. E isso aconteceu.

Depois que o robô aprendeu como certos comandos e ações foram conectados, também aprendeu a generalizar esse conhecimento para executar os comandos que nunca ouviu antes. Reconhecendo os nomes das ações que não havia executado e, em seguida, realizando -os em combinações de blocos que nunca havia visto. A IA de Vijayaraghavan descobriu o conceito de mover algo para a direita ou esquerda ou colocar um item em cima de alguma coisa. Também poderia combinar palavras para citar ações anteriormente não vistas, como colocar um bloco azul em um vermelho.

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