Gigi D'Agostino Bla Bla Bla
Có nhiều cách khác nhau A.I. các nhà phát triển đang cố gắng để có được những cỗ máy thông minh để học hỏi và tiếp thu thông tin và kinh nghiệm - và những điều này thường liên quan đến việc làm cho các chương trình đào sâu vào những đống dữ liệu khổng lồ. Nhưng một nhóm các nhà khoa học Stanford đang tìm kiếm một hình thức giảng dạy thông thường hơn nhiều mà con người đã dựa vào từ buổi bình minh của chữ viết: Đọc.
Trong một nghiên cứu mới được tải lên kho lưu trữ giấy arXiv (phát âm là lưu trữ trực tuyến), một nhóm nghiên cứu đã phác thảo cách nó tạo ra một chương trình có tên Augur để truy cập vào một cơ sở dữ liệu viễn tưởng cực kỳ lớn - và nó đã học được cách dự đoán chính xác các loại khác nhau phản ứng của con người đối với các tình huống cụ thể - chỉ dựa trên những gì nó đã đọc.
Augur về cơ bản đã tìm hiểu về con người thông qua 600.000 câu chuyện hiện được lưu trữ trên cộng đồng viết bài trực tuyến WattPad. Nó từ xa đọc các mô tả về hành vi của con người, từ trần tục, như ăn thức ăn hoặc chụp ảnh tự sướng, đến cực đoan hơn nhiều. Bởi vì điều này, Augur có thể xác định hành động của từng người trong các tình huống trong thế giới thực và dự đoán bước tiếp theo sẽ là gì, như một chiếc điện thoại tự im lặng khi tỷ lệ bạn trả lời thấp, các nhà nghiên cứu viết.
Và nó rất dễ để thấy tại sao tiểu thuyết lại là một công cụ học tập hữu ích như vậy. Trong khi chúng ta có xu hướng suy nghĩ về những câu chuyện liên quan đến những sự kiện kịch tính và bất thường hình thành nên âm mưu của họ, thì các nhà nghiên cứu viết trên báo, những câu chuyện của Hồi cũng chứa đầy thông tin bình thường về cách chúng ta điều hướng và phản ứng với môi trường xung quanh hàng ngày. Trải qua hàng triệu từ, những mô hình trần tục này phổ biến hơn nhiều so với các đối tác kịch tính của chúng. Nhân vật trong tiểu thuyết hiện đại bật đèn sau khi vào phòng; họ phản ứng với những lời khen bằng cách đỏ mặt; họ không trả lời điện thoại khi họ đang họp.
Trong các thử nghiệm thực địa được thực hiện cho đến nay, những người tham gia đã được tặng một máy ảnh đeo được hỗ trợ bởi Augur để cho phép hệ thống xác định các vật thể và cá nhân trong một môi trường nhất định. Hệ thống đã có thể dự đoán động thái tiếp theo với độ chính xác 71%. Khoảng 94 phần trăm trong số những dự đoán đó được đánh giá là có thể cảm nhận được - một điều khá đáng kể khi bạn nhớ rằng, chỉ là một loạt các mã thuật toán có thể cố gắng dự đoán tương lai.
Tất nhiên, nó không phải là lần đầu tiên A.I. các nhà nghiên cứu đã chuyển sang văn học để dạy máy móc. Gần đây, Facebook đã cung cấp 1,6 gigabyte câu chuyện trẻ em có sẵn cho cộng đồng nghiên cứu với một mắt để giúp A.I. phân biệt các kịch bản thực tế từ tưởng tượng.