23 июня 2015 года, компания Google опубликовала исследование в котором представлена модель ИИ, построенная на моделировании разговора.
модель поддерживает разговор, предсказывая следующее предложение по содержанию одного или всех предыдущих предложений разговора.
Для обучения ИИ на базе рекуррентной нейронной сети (seq2seq), разработчики Google использовали два вида данных:
1. из конкретной области знаний ( использовались переговоры службы техподдержки),
2. данные из более широкой и общей сферы (субтитры к фильмам — OpenSubtitles dataset).
В работе приведены впечатляющие диалоги человек-машина на разные темы.
Самые интересные вопросы-ответы, разумеется, относятся к философским вопросам:
Человек: В чем смысл жизни?
Машина: Творить добро*Человек: Для чего мы живем?
Машина: Чтобы жить вечно.Человек: В чем смысл существования?
Машина: В том, чтобы выяснить, что случится, когда мы достигнем планеты Земля.Человек: Где ты сейчас находишься?
Машина: В центре пустоты.Человек: В чем смысл смерти?
Машина: Чтобы получить жизнь.Человек: В чем смысл разума?
Машина: В том, чтобы понять, что это.Человек: В чем смысл чувств?
Машина: Я не знаю.
*) в оригинале — to serve the greater good, можно перевести как: ради служения высшему благу, что звучит чуть более настораживающе 😉
Ссылки
Искусственный разум от Google заговорил. И это женщина
Google’s Artificial Intelligence Speaks, and She’s a Woman
Статьи
Oriol Vinyals, Quoc V. Le — A Neural Conversational Model (PDF)
Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc V. Le — Sequence to Sequence Learning with Neural Networks (PDF)
По теме
Google занялась разработкой собственных роботов
Игорь Ашманов — выступление о будущем домашних роботов на Skolkovo Robotics 2015
Игорь Ашманов про искусственный интеллект и роботов
Нейронная сеть — введение
Принцип обучения многослойной нейронной сети с помощью алгоритма обратного распространения
Пример работы самоорганизующейся инкрементной нейронной сети SOINN