Ілон Маск створив штучний інтелект, який вміє "імітувати" мозок

ІІ, машинне навчання, нейромережі, мозок

Нове дослідження показує, що нейромережа GPT-3 вміє сприймати та аналізувати мовлення та тексти так само ефективно, як і ми – люди.

Поки що не можна стверджувати, що ШІ ще не досяг усвідомленості, проте нейронні мережі, що обробляють мову — систему, яка вважається найважливішим компонентом свідомості, — демонструють процеси, схожі на ті, що відбуваються за такого ж виду діяльності в людському мозку. Нещодавно група вчених з Массачусетського технологічного інституту (MIT) опублікувала дослідження в журналі Proceedings of the National Academy of Sciences, що показує, що аналіз роботи алгоритмів машинного навчання може допомогти нам зрозуміти, як працюють когнітивні функції мозку. Але що ще дивніше, так це висновок дослідників: ШІ еволюціонує самостійно, пише interestingengineering.com.

Штучний інтелект та мозок

Порівнюючи нейронну активність людей із моделями машинного навчання штучних нейронних мереж, яким доручено аналогічне завдання, наприклад, розпізнавання зображення на неясному фоні, дослідники можуть отримати уявлення про те, які програми працюють аналогічно до мозку людини.

"Ми досягли певних успіхів у моделюванні сенсорних областей мозку, зокрема тих, які відповідають за зір", — пояснив Мартін Шрімпф, співавтор дослідження.

Після цих успіхів Мартін почав ставити питання, чи можна застосувати той же принцип до когнітивних функцій вищого рівня, таких як обробка мови? Щоб з'ясувати це, Шрімпф та його колеги порівняли дані 43 мовних моделей нейронних мереж з нейронними записами функціональної МРТ, зробленими у той час, коли випробувані слухали чи читали тексти. Системи ШІ, які досліджувала група, охоплюють усі основні класи доступних нейромережевих підходів для обробки мовних завдань: від простого GloVe до складного типу GPT та BERT. Останні дві були навчені передбачати наступне слово у послідовності або вгадувати пропущене слово в певному контексті.

"Ви просто показуєте системам ті ж тексти, що й випробуваним. У результаті ви отримуєте дві матриці, і перевіряєте, схожі вони чи ні", — пояснив вчений сенс експерименту.

За словами Шрімпфа, йому та його групі вдалося зробити кілька відкриттів.

Машинне навчання, що копіює мозок

Вчені побачили, що незалежно від того, наскільки добре системи справлялися із завданням, деякі з них діяли як людський мозок, а деякі — ні. Найбільш схожою на мозок виявилася система GPT, призначена для створення текстів. Вона була розроблена в лабораторії Open AI, заснованої Ілоном Маском, До недавнього часу GPT-3, остання ітерація програми, була єдиною найбільшою з будь-коли створених нейронних мереж з більше ніж 175 млрд параметрами машинного навчання. Основне завдання GPT — зрозуміти контекст і "передбачити" наступні слова, речення та сюжет у цілому. Її матриця найбільше відповідає даним матриці, отриманими під час сканування людського мозку. Дослідники дійшли висновку, що незалежно від того, як мозок обробляє мову та з якою метою, прогнозування є ключовим компонентом обробки мови.

Три важливі висновки

Перший висновок: ШІ краще справлявся з розумінням коротких текстів, а ось з лонгрідами у нього частіше виникали проблеми та "нерозуміння".

Другий висновок. Вчені змогли краще зрозуміти, як працює наше пізнання щодо мови завдяки ШІ, що вирішує різні мовні завдання. Системи аналізували комбінації восьми різних тестів, основними аспектами їх аналізу були грамотність викладу, судження та логічність (або алогічність). Дослідники зробили висновок, порівнявши результати, що наш мозок, обробляючи мову, передбачає контекст.

Необхідні подальші дослідження, щоб точно зрозуміти, чому одні моделі функціонували подібно до мозку, а інші — ні. Частково це пов'язано з тим фактом, що функції машинного навчання настільки складні, що навіть люди, які їх розробили, не в змозі зрозуміти, як вони працюють. Мартін визнає, що аналіз даних та змінних ШІ-систем може виявитися складним завданням.

Третій висновок: чим більше нейронна мережа схожа на мозок, тим більше її поведінка відповідає людському, у цьому випадку йдеться про процес читання та сприйняття текстів.

"Це дослідження демонструє свого роду "еволюцію ШІ". Важливо пам'ятати, що ніхто навмисно не програмував якусь із тестованих нейромереж діяти так, як мозок, але в процесі їх навчання і модернізації вчені зафіксували процеси, певною мірою властиві нам — людям", — пише видання.

Раніше ми повідомляли про те, що компанія Microsoft оснастила чіпи системами ШІ. Ці пристрої отримають військові та силові відомства США.