В публикация в блога DeepMind, филиал на Google, говори за експеримент с тестване на модели на изкуствен интелект за обобщение и умения за абстрактно мислене. Експертите са разработили генератор, който поставя въпроси, базирани на концепцията за прогресия, свойства на цвета, форми или размери и техните взаимоотношения. Подобни задачи са открити в IQ тестовете за хора.
IQ точност на теста
Повечето от моделите отговориха на въпросите с 75% точност. По този начин изследователите откриха силна връзка между изпълнението на задачата и способността да идентифицират основните абстракции. Те успяха да повишат ефективността чрез обучение на алгоритми, за да обяснят отговорите си, да покажат кои взаимоотношения и свойства трябва да бъдат разгледани в конкретен въпрос.
Някои модели обаче са лоши в „прехвърлянето“на изследваните отношения към нови свойства, например, ако тя се е обучила да идентифицира логически последователности по отношение на цвета на обектите и в задачата се изисква да установи връзка по тяхната форма.
Екипът откри, че ако невронната мрежа правилно екстраполира знанията си за отношенията до нова комбинация от стойности, то точността на задачите се увеличава до 87%. В случай на неправилна екстраполация тя спадна до 32%.
Подробният напредък на изследването и резултатите бяха публикувани от разработчиците в статията.
Промоционално видео:
През февруари 2018 г. разработчиците на AI Research във Facebook също обучиха изкуствен интелект, за да обяснят действията си. По принцип тази техника ви позволява да проследите логиката на решаване на проблем и да идентифицирате проблеми, които ви пречат да се справите с него.