ИИ учится мыслить по аналогии, читая басни Эзопа
Ученые из Университета Южной Калифорнии разместили на сайте препринтов arxiv.org работу, в которой они сосредоточились на достаточно новой области обучения искусственного интеллекта. Работа посвящена методам обучения ИИ распознаванию аналогии между текстовыми сообщениями.
В качестве дата-сета были использованы басни Эзопа. Ученые обратили внимание, что в разных баснях рассказываются аналогичные истории.
Например, возьмем две разных басни. В первой говорится о женщине, у которой была курица, которая каждый день несла одно яйцо. Женщина решила, что если больше кормить курицу, она будет нести по два яйца. Но курица располнела и вообще перестала нести яйца. В другой басне говорится о верблюде, который очень завидовал буйволу: почему у буйвола такие красивые рога, а у верблюда рогов вообще нет. Верблюд пошел к Зевсу и попросил рога. Зевс решил, что у верблюда и так все хорошо, и не только не дал ему рога, но еще и обкорнал ему уши.
Человек легко распознает, что мораль этих басен — одна. Не добивайся лишнего, а то потеряешь и то, что имеешь. ИИ сегодня не может эти два текста сравнить — в них практически отсутствуют совпадающие слова.
Формальное определение аналогии
Исследователи сделали подробную классификации аналогий:
1). аналогия физических свойств (рыжая лиса и рыжий олень),
2). аналогия абстрактных свойств (глупый осел и глупый волк),
3). аналогия отношений между субъектами (например, два персонажа связаны отношением дружбы),
4). аналогия событий (например, персонажи подвергаются риску),
5). структурная аналогия (например, в одной истории купец преследует осла, осел убегает, а в другой — лев преследует кролика, а кролик убегает),
6). совпадающая мораль или вывод (например, у историй про женщину и про верблюда — мораль одна).
Каждый пункт классификации ученые рассматривали как одно измерение, и каждая басня оказывалась точкой в шестимерном пространстве.
Ученые использовали несколько разных нейролингвистических моделей для сравнения басен и поиска аналогий (фактически модель должна вычислить расстояние в 6-мерном пространстве аналогий, и оно должно быть минимальным). Обучение проводили на 44 парах аналогичных басен.
В качестве контроля использовались когнитивные навыки человека. То есть, если ИИ «говорил», что вот здесь он видит аналогию, ученые сами решали насколько он точен. Оказалось, что и между учеными нет полного согласия: там, где один исследователь видел явную аналогию, другой — с ним не соглашался.
Основной причиной разногласий, как правило, оказывалось различие опыта. Чтобы человек увидел аналогию, он должен сравнить неизвестное (новое) с известным (собственным опытом). А опыт у всех разный.
Получается, чтобы ИИ мог мыслить по аналогии, необходимо наделить его опытом и памятью. До этого пока далеко, но по мнению ученых первый шаг сделать все-таки удалось.
Видеть глубокое сходство там, где его, кажется, нет вовсе, может только человек. Пока