Останній AI створення Microsoft показує, як багато комп'ютерів може уявити

З тих пір, як вчений вперше запропонував свій знаменитий тест машинного інтелекту в 1950 році, питання про те, що означає для комп'ютера мислення, оберталося навколо одного основного питання: чи може він наслідувати власне мислення людини так, щоб ніхто не міг визначити різницю ?

На перший погляд, наслідування відбувається з останнім A.I. створення з Центру технологій Microsoft Deep Learning - це камери, а не людський розум. Бот працює над створенням фотореалістичних зображень - в даному випадку, головним чином птахів - використовуючи лише текстові описи та величезне сховище схожих фотографій. Птах, зображений на вершині, реальний. Один нижче не є.

Оскільки ми зіпсували сюрприз і сказали вам, що птах симулюється, ви можете помітити, що в пір'ях з'являються невеликі ознаки розмитості, або навколишні гілки, які, на вашу думку, є мертвою, не є реальною. У будь-якому випадку, птах шокує близький до реальної речі, і А.І. почав з найпростіших директив дослідників: Створіть червону і білу пташку з дуже коротким дзьобом.

Але зверніть увагу на всі речі А.І. не було сказали робити. Наприклад, не було спеціальної директиви щодо того, де повинна знаходитися птах. Особливо блокований комп'ютер може просто розмістити стаціонарного птаха на тлі, яка виглядає невиразно, як небо. Цей А.І., проте, вирішив розмістити птаха на гілці, незважаючи на те, що йому не сказали. Він продемонстрував штучну уяву, комп'ютерний еквівалент того, що ми вважаємо однозначною людською рисою.

"Вам потрібні ваші алгоритми машинного навчання, які використовують ваш штучний інтелект, щоб уявити собі деякі відсутні частини зображень", - сказав дослідник Microsoft Pengchuan Zhang в повідомленні компанії про дослідження. "З даних, алгоритм машинного навчання вивчає цей здоровий глузд, де повинен належати птах".

Здатність взагалі виходити за рамки вказівок - це явний знак штучної фантазії, хоча вона, безумовно, все ще любить генерувати зображення в межах того, що вважає реалістичним. Рішення про розміщення птаха на гілці, наприклад, є побічним продуктом того факту, що багато зображень у наборі даних показують птахів у такому положенні замість того, щоб літати або, скажімо, керувати автомобілем. Ну, ми припустити немає фотографій птахів, що їдуть на машинах, але ми живемо в надії.

З цією метою комп'ютер є значно більш буквальним, ніж людина може бути, і йому не вистачає нашого чуття абсурду. Як випробування того, як далеко команда може підштовхнути зростаючу уяву А.І., було запропоновано створити зображення двоповерхового автобуса, що плаває на озері. Найкраще, що можна було зробити, - це нечітке зображення шикарного автобуса, що виглядає на човні, на вершині озера, ніби це дійсно не було таким смішним зображенням.

A.I. не завжди отримує всі візуальні деталі, оскільки дослідники вказують на неправильні кольорові клюки та мутантні банани як приклади проблем з його творіннями. Але це здатність уявити деталі за межами оригінальних інструкцій, які, можливо, говорять про щось глибше і більш фундаментальне щодо спроби об'єднати людей і машини в один великий інтелект.

Врешті-решт, тест Тьюринга не стосується того, чи машина відповідає на запитання правильно - мова йде про те, чи може вона відповісти так само, як людина. Може бути, А.І. не може імітувати камеру бездоганно, але ні ви, ні я.