Мы им больше не нужны? Ученые создали ИИ-модели, которые могут общаться и обучать друг друга

Исследователи смоделировали сеть ИИ, способную обучаться и выполнять задачи исключительно на основе письменных инструкций. Во время эксперимента искусственный интеллект смог описать то, чему он научился, «сестринскому» ИИ с помощью языка NLP. Последний научился выполнять задачи, несмотря на отсутствие подготовки или опыта в этом.

Ученые достигли такой передачи знаний, начав с модели НЛП под названием S-Bert, которая была предварительно обучена понимать человеческую речь. Они подключили S-Bert к меньшей нейронной сети RNN, сосредоточенной вокруг интерпретации сенсорных входных данных и симуляции двигательных действий в ответ. RNN был обучен набору из 50 психофизических задач. Они были сосредоточены на ответе на раздражитель — как реакция на свет — с помощью инструкций, поступающих через речевую модель S-Bert.

Благодаря встроенной языковой модели RNN понимал полные написанные предложения. Это позволило ИИ выполнять задания из инструкций, предоставленных на естественном языке, несмотря на то, что он не видел никакого учебного материала перед этим. В среднем задания были выполнены правильно на 83%.

Далее исследователи заставили RNN рассказать о своих результатах обучения с помощью лингвистических инструкций идентичному ИИ, который выполнял задания по очереди — также не обучаясь этому ранее.

«Как только эти задачи были изучены, сеть могла описать их второй сети — копии первой — чтобы и она могла их воспроизвести. Насколько нам известно, это первый случай, когда два искусственных интеллекта смогли общаться друг с другом чисто лингвистическим способом», — комментирует ведущий автор статьи, руководитель нейроцентра Женевского университета Александр Пуже.

Ученые предполагают, что в будущем роботы со встроенным искусственным интеллектом смогут так же общаться друг с другом и передавать различные инструкции.

«Сеть, которую мы разработали, очень мала. Сейчас ничто не препятствует разработке на этой основе гораздо более сложных сетей, которые были бы интегрированы в гуманоидных роботов, способных понимать нас, а также понимать друг друга», — говорят авторы исследования.