"Google" virtualus pašnekovas apmąsto gyvenimo prasmę

Vertė Rusnė ŠVAPLYTĖ

2017-02-18 10:20

Dirbtinis intelektas jau lenkia žmones daugelyje sričių, tačiau kai kalba pakrypsta į gyvenimo prasmės apmąstymus, jis toks pat pasimetęs kaip ir mes.

"Google" analitikai sukūrė "chatbotą" (robotą-pašnekovą), kuris gali palaikyti pokalbį su žmogumi protingai pagrįsdamas savo atsakymus, rašo dailymail.co.uk. Sistema gali generuoti IT pagalbos tarnybos scenarijus ir netgi išreikšti savo nuomonę gyvenimo prasmės klausimais. Tiesa, su tokiais atsakymais kaip „gyventi amžinai“ ir „sužinoti kas nutiks kai pasieksime žemės planetą“, šis robotas dar tikrai negali parūpinti visų mums rūpimų atsakymų.

Oriol Vinyals ir Quoc V. Le pristato savo „neuroninį pašnekovo modelį“ pranešime publikuotame "arXiv" tinklalapyje. Vieno pokalbio metu žmogus klausia roboto kokia yra gyvenimo prasmė. Į tai jis atsako „tarnauti didesnei gerovei“. Tačiau pokalbiui tęsiantis, atsakymai tampa abstraktesni.

Paklausus, kokia prasmė gyventi, sulaukiama atsakymo „gyventi amžinai“, o į klausimą, kokia mūsų egzistencijos prasmė, robotas atsako „sužinoti kas nutiks pasiekus žemės planetą“. Robotas net išreiškia nusivylimą pokalbiu, sakydamas, jog nėra nusiteikęs filosofinei diskusijai, kai susidūrė su sunkumais atsakinėdamas į klausimus apie moralę ir etiką.

Nors roboto atsakymai ir gali pasirodyti keisti, kūrėjai įsitikinę, jog robotas puikiai pasirodė daugelyje šio tyrimo pokalbių. Kitaip nei kitos pašnekovų sistemos, kurios atsakymus pateikia pasitelkdamos įdiegtus atsakymų duomenis, naujasis modelis pats save moko atsakinėti į klausimus. Pasak tyrėjų, jis geba palaikyti pokalbį nuspėdamas tolimesnį sakinį pagal prieš tai buvusį sakinį ar sakinius dialoge. "Chatbotas" pasitelkia neuroninius tinklus kad mokytųsi iš mokymų rinkinio, o šiuo atveju, IT pagalbos tarnybos trikčių šalinimo bei filmų scenarijaus duomenų rinkinių.

Nors robotas kolkas gali dalyvauti tik paprastuose nesudėtinguose pokalbiuose, tyrėjai pastebėjo, jog roboto pateikti atsakymai sklandūs ir tikslūs.

„Turbūt svarbiausia, kad šis modelis gali apibendrinti ir jam naujus klausimus. Kitaip tariant, jis neieško atsakymų suderindamas klausimus su įdiegta duomenų sistema“ – teigė autoriai.

Tyrėjai įsitikinę, kad šis modelis, nors ir turi apribojimų, demonstruoja savo įgūdžius, kurie pasikliauja informacija, o ne įdiegtais duomenimis.

„Mūsų modelio stiprybė yra ta, jog jis gali būti pilnai apmokytas, todėl reikalauja kur kas mažiau rankiniu būdu įdiegtų veikimo duomenų. – Rašė autoriai. - Pastebime, jog šis paprastas modelis gali generuoti nesudėtingus pokalbius pasitelkdamas didelį šnekamojo mokymo duomenų rinkinį. Nežiūrint į tai, kad jis optimizuoja klaidingą tikslo funkciją, robotas gali išgauti žinias tiek iš konkrečios srities duomenų rinkinio, tiek iš didelio, triukšmingo ir nespecializuoto filmų subtitrų duomenų rinkinio."