Para Evitar Que La Ia 'Se Coma Una Mesa', Los Científicos Hacen Que Lea Wikipedia

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Para ayudar a ai a saber qué acciones son apropiadas para un objeto, un equipo de científicos informáticos leyó todo wikipedia.

Aunque los futuristas y otros a menudo calumnian la inteligencia artificial como algo que temer, ¿qué pasa con las acciones cotidianas que un robot puede tener que realizar, como saber que puedes poner comida en una mesa pero no puedes comerla?

Resulta que la inteligencia artificial todavía no es lo suficientemente sofisticada como para comprender un poco de conocimiento común acerca de cómo las palabras, especialmente las de objetos físicos, interactúan entre sí, según un grupo de científicos.

"Cuando los investigadores de aprendizaje automático desatan robots o agentes artificialmente inteligentes en entornos no estructurados, prueban todo tipo de cosas locas", dijo en un comunicado Ben Murdoch, coautor del estudio y estudiante universitario de ciencias de la computación en la Universidad Brigham Young en Utah.. "Falta por completo la comprensión de lo que puedes hacer con los objetos, y terminamos con robots que pasarán miles de horas tratando de comerse la mesa". [5 Usos intrigantes para la Inteligencia Artificial (que no son Robots Asesinos)]

Para ayudar a AI a aprender qué acciones son apropiadas para un objeto, un equipo de científicos informáticos liderados por la candidata doctoral Nancy Fulda de la Universidad Brigham Young leyeron a sus sistemas de inteligencia artificial el último cuento para dormir: descargaron la totalidad de Wikipedia, como se trataba de Hace 16 meses, y su IA lo leyó palabra por palabra.

Fulda y su equipo utilizaron una red neuronal simple, un tipo de IA que procesa información similar a la forma en que lo hacen las neuronas interconectadas en el cerebro, para escanear Wikipedia. La red neuronal mantuvo un seguimiento de ciertas palabras, junto con las cuatro palabras anteriores y siguientes. Con esa información, la IA podría aprender a predecir qué palabras podrían rodear a la palabra objetivo y compararla con lo que realmente estaba allí.

"Entonces le dices a la IA: 'Tienes una tarea: dada la palabra en el medio, predice todas las palabras a su alrededor'", dijo Fulda. Los investigadores repitieron este proceso para cada palabra en el idioma inglés. Con esa información, la IA puede juntar una base de conocimiento de sentido común que incluye qué tipo de verbos pueden ir con un sustantivo dado y viceversa.

¿La prueba definitiva? Hacer que la IA juegue un juego de aventuras basado en texto de la vieja escuela como los que eran populares en la década de 1980, en los que el jugador debe navegar, a menudo en un escenario de fantasía o fantasía, con comandos simples porque las pantallas gráficas aún no eran comunes en los juegos..

"Lo que suele suceder es que la IA coincida con los sustantivos y los verbos para tratar de ganar, pero intentará todo tipo de cosas como 'Bulldoze Santa Claus'", dijo Fulda a WordsSideKick.com. "Pero cuando usas nuestro algoritmo, intenta cosas de sentido común. Puede que no sea la respuesta correcta, pero tiene sentido".

Por ejemplo, cuando se enfrenta a una casa cerrada con llave en un bosque, la IA entrenada intentará órdenes como "llamar a la puerta", que es una respuesta típica, pero también dirá cosas como "irrigar el bosque" y "quemar la casa". Si bien esos no tienen sentido dentro del alcance del juego, demuestran una comprensión de las cosas que uno puede hacer con un bosque o una casa.

Wikipedia es notoriamente fluida, ya que cualquiera puede editar una página, pero a Fulda no le preocupa que un troll de Internet pueda meterse con su agente de inteligencia artificial. Eso es porque ella usó una instantánea de la información de Wikipedia, no una transmisión en vivo. "La mayoría de los conocimientos de sentido común no cambian tan rápido".

La verdadera preocupación, dijo, es que todos los prejuicios y prejuicios de la sociedad están incrustados en la información que se encuentra en Wikipedia; por lo tanto, los agentes de inteligencia artificial también aprenden esos sesgos. Los sesgos probablemente no afectarán su inteligencia artificial, ya que aprende a interactuar con el mundo físico, dijo, pero podrían causar problemas en proyectos con ámbitos más amplios.

En ese sentido, explicó Fulda, "el sentido común no significa el conocimiento común que es verdadero, sino el supuesto conocimiento que es común".

Publicado originalmente en WordsSideKick.com.


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