Daha Fazla Bilgi İstemediğimiz Makineler

Daha Fazla Bilgi İstemediğimiz Makineler

Sürü robotlarla çalışan araştırmacılar, makinelerin doğal veya yapay sistemlerin nasıl gözlemleneceğini, ne arayacaklarını söylemeden nasıl çalıştıklarını öğrenmenin mümkün olduğunu söylüyor.

Bu, makinelerin bilgiyi anlama ve davranışları ve anormallikleri tespit etmede kullanma konusunda gelişmelere yol açabilir.

“Orijinal Turing testinin aksine, sorgulayıcılarımız insan değil, kendileri tarafından öğrenilen bilgisayar programlarıdır.”

Teknoloji, yalan algılama veya kimlik doğrulama gibi güvenlik uygulamalarını iyileştirebilir ve bilgisayar oyunlarını daha gerçekçi hale getirebilir.

Ayrıca, makinelerin diğer şeylerin yanı sıra insanların ve diğer canlıların nasıl davrandığını da tahmin edebildiği anlamına gelir.

Turing testi

Dergide yayınlanan keşif Sürü zekasıBir makinenin bir insandan ayırt edilemez bir şekilde davranması durumunda geçebileceği bir test öneren öncü bilgisayar bilimcisi Alan Turing'in çalışmalarından ilham alıyor. Bu testte, bir sorgulayıcı farklı bir odada iki oyuncu ile mesaj alışverişinde bulunuyor: biri insan diğeri makine.

Araştırmacı, iki oyuncunun hangisinin insan olduğunu bulmak zorunda. Tutarlı bir şekilde yapamazlarsa - yani, bir oyuncuyu rastgele seçmiş olmalarından daha başarılı olmadıkları anlamına gelir - makine testi geçmiştir ve insan düzeyinde zekaya sahip olduğu düşünülmektedir.


InnerSelf'ten En Son Haberleri Alın


“Çalışmamız Turing testini kullanarak, bir insanın değil, belirli bir sistemin nasıl çalıştığını ortaya çıkarmak için kullanıyor. Bizim durumumuzda, gözetim altında bulunan bir robot sürüsü oluşturduk ve hangi kuralların hareketlerine neden olduğunu bulmak istedik ”diyor.

“Bunu yapmak için, gözetim altında, öğrenme robotlarından yapılmış ikinci bir sürü daha koyduk. Tüm robotların hareketleri kaydedildi ve hareket verileri sorgulayıcılara gösterildi ”diye ekledi.

“Orijinal Turing testinden farklı olarak, sorgulayıcılarımız insan değil, kendileri tarafından öğrenilen bilgisayar programlarıdır. Görevleri robotları birbirinden sürmekten ayırmaktır. Hareket sürelerini orijinal sürüşten orijinal, diğer sürüşten sahte olanlara doğru şekilde sınıflandırdıkları için ödüllendirilirler. Bir sorgulayıcıyı kandırmayı başarabilen - hareket verilerinin orijinal olduğuna inanmasını sağlayan - öğrenme ödülleri. ”

Gross, “Turing Learning” olarak adlandırılan yaklaşımın avantajının, insanların artık makinelere ne arayacaklarını söylemelerine gerek olmadığını söylüyor.

Picasso gibi robot boyaları

Bir robotun Picasso gibi boyamasını istediğinizi hayal edin. Geleneksel makine öğrenme algoritmaları, robotun Picasso'yu ne kadar çok andırdıklarını gösteren tablolarını derecelendirir. Fakat birinin, bir Picasso'ya benzer olarak algılanan algoritmaları anlatması gerekecek.

Öğrenme Turing böyle bir önceden bilgi gerektirmez. Sorgulayıcılar tarafından orijinal olduğu düşünülen bir şeyi boyarsa basitçe robotu ödüllendirirdi. Öğrenmeyi Turing, aynı anda nasıl sorgulanacağını ve nasıl boyanacağını öğrenecektir.

Gross, Turing Learning'in bilim ve teknolojide gelişmelere yol açabileceğine inandığını söyledi.

“Bilim adamları, doğal veya yapay sistemleri yöneten kuralları keşfetmek için, özellikle davranışların benzerlik ölçümleri kullanarak kolayca karakterize edilemediği durumlarda kullanabilirler” diyor.

“Örneğin bilgisayar oyunları, sanal oyuncular insan meslektaşlarının karakteristik özelliklerini gözlemleyip alabildiğinden, gerçekçilik kazanabilirdi. Gözlenen davranışı basitçe kopyalamakla kalmayacak, insan oyuncularını diğerlerinden farklı kılan şeyleri de ortaya çıkaracaklar. ”

Gross ve ekibi, Turing Learning'i robot kümelerinde test etti ancak bir sonraki adım, balık okulları veya arı kolonileri gibi bazı hayvan kollektiflerinin çalışmalarını ortaya çıkarmak. Bu, hangi faktörlerin bu hayvanların davranışlarını etkilediğinin daha iyi anlaşılmasına ve nihayetinde bunların korunmasına yönelik politikanın bilgilendirilmesine yol açabilir.

Kaynak: University of Sheffield

İlgili Kitaplar

{amazonWS: searchindex = Kitaplar; anahtar kelimeler = öğrenme robotları; maxresults = 1}

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

InnerSelf'i takip et

facebook-icontwitter-ikonrss-ikon

E-posta ile son alın

{Emailcloak = off}

EDİTÖRLERDEN

Corona Virüsü Üzerine Hayvan Perspektifleri
by Nancy Windheart
Bu yazıda, küresel durumumuz ve özellikle de ...
GOP için Hesaplaşma Günü Geldi
by Robert Jennings, InnerSelf.com
Cumhuriyetçi parti artık Amerika yanlısı bir siyasi parti değil. Belirtilen hedefi bozmak, istikrarsızlaştırmak ve ...
Donald Trump Neden Tarihin En Büyük Kaybını Olabilir?
by Robert Jennings, InnerSelf.com
Updated 2 Temmuz 20020 - Bu bütün koronavirüs pandemisi bir servet, belki 2 veya 3 veya 4 servet, tüm bilinmeyen boyutu mal oluyor. Oh evet, ve yüz binlerce, belki bir milyon insan ölecek…
Blue-Eyes vs Brown Eyes: Irkçılık Nasıl Öğretilir
by Marie T. Russell, İçsel
Bu 1992 Oprah Show bölümünde, ödüllü ırkçılık karşıtı aktivist ve eğitimci Jane Elliott, önyargı öğrenmenin ne kadar kolay olduğunu göstererek izleyicilere ırkçılık hakkında zor bir ders verdi.
Bir Değişiklik Gelecek ...
by Marie T. Russell, İçsel
(30 Mayıs 2020) Philadephia ve ülkenin diğer şehirlerindeki olaylarla ilgili haberleri izlerken, kalbim geçenlere ağrıyor. Bunun büyük değişimin bir parçası olduğunu biliyorum…