vestacka inteligencija

Foto: PIXABAY

VEŠTAČKA INTELIGENCIJA KOJA PREDVIĐA LJUDSKE RADNJE

Prema navodima Tehnološkog instituta iz Masačusetsa, televizijske serije i video-klipovi mogu pomoći programima veštačke inteligencije da nauče i da predvide ljudske reakcije. Jedna od složenih ljudskih sposobnosti jeste da predvide neku radnju, na osnovu ranijeg životnog iskustva. Na primer, kada se dvoje ljudi sretnu možemo da očekujemo da će njihov sledeći korak biti rukovanje, zagrljaj ili možda čak i poljubac. Sa druge strane, roboti sa teškoćom koriste svoje znanje u ovu svrhu. Tako je bilo do sada.

Tri naučnika s Tehnološkog instituta, profesor Karl Vondrik, Antonio Toralba i Hamed Pirsiavah, kreirali su algoritam koji može da predvidi način na koji će se ljudi ponašati u međusobnoj interakciji. U tekstu o ovome, koji je objavljen na njihovoj internet stranici navodi se da je reč o značajnom dostignuću, budući da ovaj algoritam može da predvidi interakciju sa velikom preciznošću. Ovi kompjuterski programi bili bi ostvareni u raznim vidovima u skladu sa njihovom svrhom, od robota koji bi se slobodno kretali među ljudima do kompjuterskih sistema za intervenciju u slučaju opasnosti, koji bi mogli da predvide pad aviona.

Me]utim, na koji način su naučnici uspeli da nauče algoritam koji će predvideti bolje od bilo kog drugog sistema do sada? Odgovor će vas iznenaditi! Naučen je putem video-klipova na Jutjubu i epizodama televizijskih serija „U kancelariji”, „Očajne domaćice” i „Štreberi”.

Nakon više od 600 sati praćenja video-klipova i raznih epizoda serija, kako bi stekao sposobnost da predvidi da li će se dve osobe poljubiti, rukovati ili zagrliti, naučnici su algoritam stavili na probu birajući nove video klipove gde je zadatak bio da predviđa buduće radnje. Rezultati su pokazali da je ovaj algoritam, nakon odgledane dve sekunde klipa u kome se nalaze dve osobe, 43% tačno predvideo sledeći korak u interakciji. Na prvi pogled, rezultat nije toliko impresivan. Treba imati na umu da su ljudi sposobni da predvide nečiju interakciju sa uspešnošću od 71%, naučeni dugogodišnjem životnim iskustvom, dok se ovakakav algoritam još uvek nalazi u fazi razvoja.

„Veštačka inteligencija ne može da razume šta se dešava u jednoj sceni na isti način kao što to čini čovek”, navodi Vodrik. „U suštini, ona analizira sastav i kretanje piksela kako bi prepoznala određene obrasce i motive. Kao rezultat, sama dolazi do zaključka na osnovu povezivanja slike sa potencijalnim delovanjem.” Da bi to postalo moguće, koristi tehnike takozvanog „dubokog učenja”, sistem koji se primenjuje na veštačku inteligenciju pod nazivom „mreža neurona” kako bi programirali računare da traže i identifikuju promene u velikim količinama informacija. Svaka mreža neurona algoritma daje prikaz jedne od četiri naučene radnje algoritma. Sistem, zatim, konvertuje ova predviđanja u jedan, koji predstavlja njegovu konačnu prognozu.

Ljudi se automatski nauče da predvide neku radnju na osnovu ranijih iskustva. To ih je podstaklo da „naoružaju” i računare ljudskom logikom. Naučnici su izjavili da su želeli da pokažu da samim gledanjem video-klipova, računari mogu da steknu dovoljno znanja da predvide buduća dešavanja u svom okruženju. Sada, sa velikim zadovoljstvom iščekuju rezultate koliko precizni mogu da postanu, ukoliko ih „hrane” snimcima koje reflektuju životna iskustva.

Vondrik namerava da nastavi za usavršavanjem ovog algoritma, naglašavajući da će ova veštačka inteligencija možda u budućnosti postati efikasnija i korisnija. Na primer, primenom na sigurnosne kamere, kako bi blagovremeno upozorile jedinice hitne intervencije da će se nešto desiti. Ako napravimo još jedan korak unapred, nije teško da zamislimo integraciju ovakvog sistema u jednom robotu, koji bi mogao da predvidi i samostalno reaguje u situaciji spašavanja i povrede.

 

Prijatelj portala