ИИ подкован на подкастах: как разговоры ученых делает машины умнее
freepik
Нынешние системы искусственного интеллекта поражают своими способностями в области лингвистики. Хотя взаимодействие с нейросетями стало простым и доступным, механизмы их функционирования и методы освоения языка в значительной степени остаются загадкой.
Недавнее исследование проливает свет на эту проблему. Обнаружено, что на старте обучения нейросети концентрируются на последовательности слов в высказывании, подобно ребенку, изучающему алфавит. Однако с ростом объема входящих данных происходит резкая трансформация.
Изначально нейросеть выявляет закономерности в структуре. Затем, достигнув определенной границы знаний, нейросеть меняет подход и начинает исследовать семантику – значение слов и фраз. До определенного момента сеть полагается исключительно на порядок слов, а затем переходит к анализу их смысла.
Проведенные опыты расширяют понимание того, как нейросети делают выбор между разными стратегиями. В перспективе это может повысить точность и надежность ИИ.
Подобный эксперимент – это продвижение к раскрытию "черного ящика". Если мы поймем, в каких условиях нейросеть совершает переход от синтаксиса к семантике, можно оптимизировать процесс обучения и уменьшить объем требуемых данных, если необходимо только изучение структуры текста. Также можно предотвращать ошибки – предвидеть, когда модель начнет "галлюцинировать" из-за избыточного внимания к смыслу. Появляется возможность создания специализированных ИИ-систем, например, для юридических текстов, где критична строгая форма, или для креативных задач, где главное – это контекст.
Обратите внимание: Пенсионерам с 1 августа придет на карточку единовременная выплата с 4 нулями
Пишет источник
