Google face un progres uimitor: computerul care învață singur

Cercetătorii de la Google DeepMind au declarat că este pentru prima dată când un sistem informatic a învățat singur să stăpânească și să execute o serie de sarcini complexe.

Studiul a fost publicat în revista Nature.

„Până în prezent, sistemele capabile de autoînvățare au fost folosite doar pentru probleme relativ simple. Pentru prima dată în lume, am folosit un astfel de sistem într-un mediu perceptiv bogat pentru a executa sarcini care sunt greu de realizat de oameni”, a declarat Demis Hassabis, vicepreședinte al departamentului de inginerie din cadrul DeepMind.

Companiile din domeniul tehnologiei informației investesc masiv în inteligența artificială. În 2014, Google a cumpărat DeepMind Technologies pentru peste 618 milioane de dolari.

FLASH NEWS Mirabela Grădinaru a participat la prânzul organizat în cadrul inițiativei „Fostering the Future Together”, la New York, la invitația Melaniei Trump 

17:00

INEDIT Reacția amuzantă a premierului Netanyahu după ce președintele Braziliei și Erdogan au criticat Israelul pentru războiul din Fâșia Gaza la Adunarea ONU

16:52

Computerele au mai reușit să joace jocuri complexe și în trecut. Deep Blue, un computer creat de IBM, capabil să joace șah, l-a învins pe campionul mondial Garry Kasparov într-un meci organizat în 1997.

Totuși, Deep Blue fusese preprogramat cu un fel de manual de instrucțiuni care i-a oferit expertiza necesară în a excela la jocul de șah.

Computerul DeepMind folosește un program, pe care compania îl definește ca fiind un „agent”, care conține doar o informație de bază înainte de a i se oferi un joc video pe care să-l joace.

„Singura informație pe care am oferit-o sistemului au fost pixelii de pe ecran și ideea că trebuie să obțină un scor cât mai mare. Sistemul a trebuit să rezolve restul de unul singur”, a explicat Hassabis.

Cercetătorii i-au prezentat computerului 49 de jocuri video, de la unele clasice, precum Space Invaders și Pong, la jocuri de box și tenis create pe platforma Atari și jocul 3D de curse de mașini Enduro.

În cazul a 29 dintre jocuri, performanțele sistemului informatic au fost comparabile sau mai bune decât cele ale unui jucător uman experimentat. În cazul jocurilor Video Pinball, Boxing și Breakout, performanțele sale le-au depășit cu mult pe cele ale unui profesionist uman, dar a avut rezultate proaste în cazul jocurilor Pac-Man, Private Eye și Montezuma’s Revenge.

„Pe de-o parte, pare penibil, în sensul că vorbim despre niște jocuri din anii 1980 și se pot scrie soluții informatice foarte rapid pentru a juca repede și bine aceste jocuri. Dar ce este important este că avem un sistem informatic care poate învăța ce să facă bazându-se doar pe ceea ce percepe, adică pixelii. Același sistem poate juca 49 de jocuri diferite fără nicio programare preliminară. Practic, i se oferă un nou joc, un nou ecran și își dă seama singur, după câteva ore de joc, ce să facă”, a declarat Demis Hassabis.

Cercetarea este cea mai nouă reușită în domeniul „deep learning” (învățare profundă), care deschide drumul spre computere mai inteligente.

Savanții dezvoltă programe informaționale care, asemănător creierului uman, pot fi expuse unor cantități uriașe de date, cum ar fi sunete și imagini, și apoi extrag intuitiv informații și șabloane utile.

Printre acestea pot fi computere care scanează milioane de imagini și înțeleg ce sunt lucrurile la care se uită: pot identifica o pisică, de exemplu. Această capacitate este foarte importantă pentru automobilele care se pot conduce singure, care au nevoie să fie „conștiente” de ceea ce se află în jur.

De asemenea, poate fi vorba despre sisteme care pot înțelege vorbirea umană, care pot fi folosite în cadrul sistemelor sofisticate de recunoaștere vocală și pentru sisteme de traducere în timp real.

„Una dintre problemele care țin industria roboticii pe loc în prezent, în fabrici, în domenii ca roboți de îngrijire a persoanelor în vârstă sau roboți pentru gospodărie, este că, atunci când aceste mașini sunt utilizate în lumea reală, trebuie să se confrunte cu neprevăzutul. Nu poți programa în avans toate situațiile care s-ar putea întâmpla. Într-un fel, aceste mașini au nevoie de o inteligență adaptabilă și trebuie să fie capabile să învețe singure”, a mai spus Hassabis.

Unii se tem însă că fabricarea de computere care pot fi mai inteligente decât oamenii poate fi periculoasă.

Fizicianul Stephen Hawking a declarat, în luna decembrie 2014, că dezvoltarea completă a inteligenței artificiale „ar putea însemna sfârșitul rasei umane”.