Чтение помогает А.И. Учитесь предсказывать человеческие реакции

Есть много разных способов А.И. разработчики пытаются заставить интеллектуальные машины учиться и усваивать информацию и опыт, и обычно это заставляет программы копаться в огромных массах данных. Но команда ученых из Стэнфорда ищет гораздо более традиционную форму обучения, на которую люди полагались с самого начала написанного слова: чтение.

В новом исследовании, загруженном в бумажный репозиторий arXiv (произносится как «архив»), исследовательская группа рассказывает, как она создала программу с именем Augur для доступа к безумно большой базе данных онлайновой художественной литературы - и научилась точно предсказывать различные виды человеческие ответы на конкретные ситуации - основанные исключительно на том, что он прочитал.

Авгур в основном узнал о людях через 600 000 историй, которые в настоящее время хранятся в онлайн-сообществе писателей WattPad. Он читает описания человеческого поведения, начиная от обыденного, например, от еды до снятия селфи и заканчивая гораздо более экстремальным. Поэтому Авгур может идентифицировать действия отдельных людей в реальных ситуациях и предсказать, каким будет следующий шаг, «такой как телефон, который замолкает, когда вероятность того, что вы ответите на него, мала», пишут исследователи.

И легко понять, почему художественная литература является таким полезным инструментом обучения. «В то время как мы склонны думать об историях с точки зрения драматических и необычных событий, которые формируют их сюжеты, - пишут исследователи в статье, - истории также наполнены прозаической информацией о том, как мы ориентируемся и реагируем на наше повседневное окружение. На протяжении многих миллионов слов эти мирские модели встречаются гораздо чаще, чем их драматические аналоги. Персонажи в современной фантастике включают свет после входа в комнаты; они реагируют на комплименты, краснея; они не отвечают на свои телефоны, когда они на собраниях ».

В полевых испытаниях, проведенных к настоящему времени, участникам была предоставлена ​​носимая камера с электроприводом Augur, позволяющая системе идентифицировать объекты и людей в данной среде. Система смогла предсказать следующий шаг с точностью до 71 процента. Около 94 процентов этих прогнозов были оценены как «разумные» - довольно существенный подвиг, если вспомнить, что это просто набор алгоритмического кода, способного предсказать будущее.

Конечно, это не первый раз, когда А.И. Исследователи обратились к литературе, чтобы преподавать машины. Недавно Facebook предоставил исследовательскому сообществу 1,6 гигабайта детской истории, чтобы помочь А.И. отличить реалистичные сценарии от фантастических.