पढ़ना मदद करता है ए.आई. मानव प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी करना सीखें

कई अलग-अलग तरीके हैं ए.आई. डेवलपर्स जानकारी और अनुभवों को सीखने और अवशोषित करने के लिए बुद्धिमान मशीनें प्राप्त करने की कोशिश कर रहे हैं - और इनमें आमतौर पर डेटा के विशाल डंप के माध्यम से खुदाई करने वाले कार्यक्रम शामिल हैं। लेकिन स्टैनफोर्ड के वैज्ञानिकों की एक टीम शिक्षण के बहुत अधिक पारंपरिक रूप को देख रही है, जो मनुष्य ने लिखित शब्द के पाठ के बाद से भरोसा किया है।

ArXiv (उच्चारण "संग्रह") पेपर रिपॉजिटरी में अपलोड किए गए एक नए अध्ययन में, एक शोध दल यह बताता है कि कैसे इसने ऑनलाइन फिक्शन के एक बड़े डेटाबेस तक पहुंचने के लिए ऑगुर नामक एक कार्यक्रम बनाया - और यह सीखा है कि विभिन्न प्रकार के सटीक तरीके से कैसे विशिष्ट स्थितियों के लिए मानव प्रतिक्रिया - पूरी तरह से इस पर आधारित है कि यह क्या पढ़ा है।

ऑगुर ने मूल रूप से ऑनलाइन लेखन समुदाय वॉटपैड पर संग्रहीत 600,000 कहानियों के माध्यम से मनुष्यों के बारे में सीखा है। यह सांसारिक से मानव व्यवहार का वर्णन पढ़ता है, जैसे भोजन करना या सेल्फी लेना, बहुत अधिक चरम तक। इसके कारण, ऑगुर वास्तविक दुनिया की स्थितियों में अलग-अलग मनुष्यों के कार्यों की पहचान कर सकता है और भविष्यवाणी कर सकता है कि अगला कदम क्या होगा, "जैसे कि एक फोन जो खुद को चुप कर देता है जब आप जवाब देने वाले बाधाओं को कम करते हैं," शोधकर्ताओं ने लिखा।

और यह देखना आसान है कि कल्पना इतना उपयोगी शिक्षण उपकरण क्यों है। शोधकर्ता कागजों में लिखते हैं, "of जब हम नाटकीय और असामान्य घटनाओं के बारे में कहानियों के बारे में सोचते हैं, जो उनके भूखंडों को आकार देती हैं," शोधकर्ता लिखते हैं, "कहानियाँ हमारे रोजमर्रा के परिवेश के बारे में जानकारी देती हैं कि हम कैसे नेविगेट करते हैं और कैसे करते हैं। कई लाखों शब्दों में, इन सांसारिक पैटर्न अपने नाटकीय समकक्षों की तुलना में कहीं अधिक सामान्य हैं। आधुनिक फिक्शन में वर्ण कमरे में प्रवेश करने के बाद रोशनी चालू करते हैं; वे शरमा कर तारीफों पर प्रतिक्रिया करते हैं; जब वे बैठकों में होते हैं तो वे अपने फोन का जवाब नहीं देते हैं। ”

अब तक किए गए क्षेत्र परीक्षणों में, प्रतिभागियों को एक दिए गए वातावरण में वस्तुओं और व्यक्तियों की पहचान करने की प्रणाली की अनुमति देने के लिए ऑगुर-संचालित पहनने योग्य कैमरा दिया गया था। सिस्टम 71 प्रतिशत सटीकता के साथ अगले कदम की भविष्यवाणी करने में सक्षम था। लगभग 94 प्रतिशत भविष्यवाणियों को "समझदार" रेट किया गया था - जब आपको याद हो कि भविष्य में भविष्यवाणी करने में सक्षम एल्गोरिदम कोड का एक समूह है।

बेशक, यह पहली बार नहीं है ए.आई. शोधकर्ताओं ने मशीनों को पढ़ाने के लिए साहित्य की ओर रुख किया है। फेसबुक ने हाल ही में ए.आई. फंतासी से यथार्थवादी परिदृश्यों को अलग करें।