Human Thinking Artificial Intelligence Concept 777x583 1 2
Thông tin công nghệ

Phát triển trí tuệ nhân tạo “Suy nghĩ” giống như con người

Human Thinking Artificial Intelligence Concept

Tạo ra AI giống con người không chỉ là bắt chước hành vi của con người – công nghệ cũng phải có khả năng xử lý thông tin, hoặc ‘suy nghĩ’, giống như con người nếu nó hoàn toàn được dựa vào.

Nghiên cứu mới, được công bố trên tạp chí Patterns và được dẫn đầu bởi Trường Tâm lý và Khoa học Thần kinh của Đại học Glasgow , sử dụng mô hình 3D để phân tích cách Mạng thần kinh sâu – một phần của quy trình thông tin máy học rộng lớn hơn, để hình dung cách thức của chúng xử lý thông tin khớp với xử lý của con người.

Người ta hy vọng công trình mới này sẽ mở đường cho việc tạo ra công nghệ AI đáng tin cậy hơn, có thể xử lý thông tin giống như con người và tạo ra các lỗi mà chúng ta có thể hiểu và dự đoán được.

Một trong những thách thức mà sự phát triển của AI vẫn phải đối mặt là làm thế nào để hiểu rõ hơn quá trình suy nghĩ của máy móc và liệu nó có khớp với cách con người xử lý thông tin hay không để đảm bảo độ chính xác . Mạng thần kinh sâu thường được xem là mô hình tốt nhất hiện nay về hành vi ra quyết định của con người, đạt được hoặc thậm chí vượt quá hiệu suất của con người trong một số nhiệm vụ. Tuy nhiên, ngay cả những tác vụ phân biệt thị giác đơn giản có thể cho thấy sự mâu thuẫn và sai sót rõ ràng từ các mô hình AI khi so sánh với con người.

Hiện tại, công nghệ Deep Neural Network được sử dụng trong các ứng dụng như nhận dạng khuôn mặt, và mặc dù rất thành công trong những lĩnh vực này, các nhà khoa học vẫn chưa hiểu đầy đủ về cách các mạng này xử lý thông tin, và do đó khi nào có thể xảy ra lỗi.

Trong nghiên cứu mới này, nhóm nghiên cứu đã giải quyết vấn đề này bằng cách mô hình hóa kích thích thị giác mà Mạng lưới thần kinh sâu được đưa ra, biến đổi nó theo nhiều cách để họ có thể chứng minh sự tương đồng về nhận dạng, thông qua xử lý thông tin tương tự giữa con người và mô hình AI.

Giáo sư Philippe Schyns, tác giả chính của nghiên cứu và là Trưởng Viện Khoa học Thần kinh và Công nghệ của Đại học Glasgow, cho biết: “Khi xây dựng các mô hình AI hoạt động“ giống ”con người, chẳng hạn như nhận dạng khuôn mặt của một người bất cứ khi nào họ nhìn thấy đó là con người. sẽ làm được, chúng tôi phải đảm bảo rằng mô hình AI sử dụng cùng một thông tin từ khuôn mặt mà con người sẽ làm để nhận ra nó. Nếu AI không làm điều này, chúng ta có thể có ảo tưởng rằng hệ thống hoạt động giống như con người, nhưng sau đó nhận thấy nó có những sai sót trong một số trường hợp mới hoặc chưa được kiểm tra ”.

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng một loạt các khuôn mặt 3D có thể sửa đổi và yêu cầu con người đánh giá mức độ giống nhau của các khuôn mặt được tạo ngẫu nhiên này với bốn danh tính quen thuộc. Sau đó, họ sử dụng thông tin này để kiểm tra xem Mạng thần kinh sâu có đưa ra xếp hạng giống nhau hay không vì những lý do tương tự – kiểm tra không chỉ liệu con người và AI có đưa ra quyết định giống nhau hay không mà còn xem liệu nó có dựa trên cùng một thông tin hay không. Quan trọng hơn, với cách tiếp cận của họ, các nhà nghiên cứu có thể hình dung những kết quả này như những khuôn mặt 3D điều khiển hành vi của con người và mạng. Ví dụ, một mạng đã phân loại chính xác 2.000 danh tính được thúc đẩy bởi một khuôn mặt được biếm họa nhiều, cho thấy nó nhận dạng những khuôn mặt đang xử lý thông tin khuôn mặt rất khác với con người.

Các nhà nghiên cứu hy vọng công trình này sẽ mở đường cho công nghệ AI đáng tin cậy hơn, hoạt động giống con người hơn và mắc ít lỗi khó lường hơn.

Tham khảo: “Cơ sở các dự đoán sâu về mạng nơ-ron của con người trong các đặc điểm chức năng dễ hiểu: Trường hợp nhận dạng khuôn mặt” của Christoph Daube, Tian Xu, Jiayu Zhan, Andrew Webb, Robin AA Ince, Oliver GB Garrod và Philippe G. Schyns, 10 Tháng 9 năm 2021, Mẫu .
DOI: 10.1016 / j.patter.2021.100348

Nghiên cứu được tài trợ bởi Wellcome Trust và Hội đồng Nghiên cứu Khoa học Vật lý và Kỹ thuật (EPSRC), một phần của Nghiên cứu và Đổi mới của Vương quốc Anh.

Theo Scitechdaily

What's your reaction?

Excited
0
Happy
0
In Love
0
Not Sure
0

You may also like

Leave a reply

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Website này sử dụng Akismet để hạn chế spam. Tìm hiểu bình luận của bạn được duyệt như thế nào.