Különböző feladatokra képes AI-t villantott a Google
A Google szeretné megalkotni az általános mesterséges intelligenciát (AGI), amelynek kezdeti lépéseit próbálgatja a különböző feladatokra betanított Gato fejlesztésével. A módszer többé-kevésbé működik, mivel a Gato valóban több feladatot elvégez, de csak közepes eredményekkel.
Újabb mesterséges intelligencia programot mutatott fel a Google-kötődésű DeepMind csapata, amelynek érdekessége, hogy egyszerre több különböző feladat elvégzésére képes. Hivatalosabb megfogalmazással, a Gato a nyelvi modellekhez hasonló megközelítéssel készült generalista ágens, amelynek betanítása során a kutatók transzformátor neurális hálózattal dolgozták fel a változatos adatokat. Így a Gato 604 feladat elvégzésére tanult be különböző minták alapján, offline és felügyelt módon. A valódi újdonságot pedig abban láthatjuk, hogy ezek közt egymástól teljesen eltérő feladatok is akadnak.
A Gato képes többek közt képeket feliratozni, chatelni, szimulált 3D környezetben mozogni, Atarit játszani és robotkar mozgatásával elemeket (kocka, hasáb stb.) pakolni. Méghozzá a rendszer a kontextus alapján dönti el, hogy éppen milyen tevékenységre van szükség, legyen szó akár szövegírásról vagy gombnyomásról.
Valójában azonban a DeepMind friss rendszere egészen átlagos képességekkel rendelkezik a betanított feladatok megoldásában. Más mesterséges intelligencia megoldások lényege, hogy az általános emberi teljesítmény feletti szinten végzik el betanítás után a feladatokat, de a Gato esetében nem egészen ez a helyzet. A 604 feladatból a rendszer nagyjából 450-et az esetek felében teljesít jobban egy szakértőnél.
Machine recruiting: nem biztos, hogy szeretni fogod Az AI visszafordíthatatlanul beépült a toborzás folyamatába.
Bizonyos példákban pedig a Gato kimondottan téved, például a chates feladatban Marseille-t nevezi meg Franciaország fővárosaként. A képfeliratozás során pedig virsli és kenyér helyett banánt és sütit lát a képen; rosszul számolja meg a képen látható embereket és állatokat; keveri a nemeket. Ezek a tévedések persze a kutatók magyarázata szerint további tanítással, a számítási kapacitás növelésével javíthatók.
MÉGIS MIRE JÓ AKKOR?
Nem titkolt módon a DeepMind mérnökeinek célja az általános mesterséges intelligencia (artifical general intelligence, azaz röviden: AGI) megvalósítása, amely bármely emberi tevékenységet képes elsajátítani, és meghaladni az emberi eredményeket. Egy ilyen MI tud például tervezni, tanulni, problémákat megoldani, döntéseket hozni, és természetes nyelven kommunikálni. A Gato jelenleg a közelében sincs a megcélzott AGI-nak, de a kutatók szerint precedenst teremthet az általános, több feladatban jártas mesterséges intelligencia megalkotásához. A kritikusok szerint viszont a Gato pont azt bizonyítja, milyen messze vagyunk még az általános mesterséges intelligencia megalkotásától, ha egyáltalán sikerülhet.