Впервые с тех пор, как программистам удалось научить компьютеры понимать значения слов, машина набрала в тесте на IQ больше баллов, чем человек. Это произошло потому, что машина наконец-то научилась отвечать на вопросы, связанные с правильным пониманием словесных сообщений и их контекста.
Вопросы в тесте на интеллект относятся к одной из трех категорий: логика — поиск закономерностей в последовательности картинок, математика (поиск закономерностей в числах) и вербальное мышление. И именно с этой частью у компьютеров до сих пор были самые большие проблемы — улавливать аналогии, синонимы, антонимы (противоположные слова) и классифицировать их соответствующим образом.
До сих пор компьютеры использовали технику копания в огромных объемах данных и поиска как можно большего количества возможных значений каждого слова в предложении для распознавания сообщений. Затем они сравнивали, как значения различных слов в предложении могут быть связаны друг с другом. Этот метод эффективен для перевода, но только если слово однозначно. Работая таким образом, машины не могли справиться с двусмысленными словами или их синонимами, с которыми человек легко справляется, вычитывая значение слова из контекста.
Для решения этой задачи пришлось создать совершенно новую систему распознавания слов. За эту задачу взялись исследователи из Университета науки и технологий Китая и компании Microsoft. Они создали машину, которая способна научиться понимать отдельные слова гораздо лучше. Разработанная ими техника называется deep leaning.
На первом этапе машина учится распознавать, является ли вопрос в тесте IQ вопросом аналогии, синонима, антонима или классификации. Отнеся вопрос к той или иной категории, компьютер знает, какую стратегию ответа ему следует выбрать. Однако по-настоящему революционным в этом методе является то, что компьютер анализирует возможные значения слов на основе других слов в предложении — то есть пытается понять контекст, в котором используется слово.
Затем, основываясь на выбранном переводе, компьютер смог решить задачу и дать правильный ответ на тестовый вопрос.
При сравнении ответов с ответами, полученными людьми, оказалось, что компьютер смог добиться лучшего результата, чем средний балл группы случайных людей. Эта часть тестов на интеллект во многом зависит от уровня образования, поэтому результат, полученный магистром, должен быть статистически лучше, чем у выпускника средней школы.
Эффективность этого метода открывает новые возможности для работы над дальнейшим развитием проекта искусственного интеллекта. Пока что проект, хотя и революционный, находится на ранних стадиях разработки.
