Technologijų milžinei „Google“ priklausanti kompanija „DeepMind“ parodė, kad jų sukurta programa gali išspręsti jai pateikiamus įvairius uždavinius taip pat gerai, kaip ir žmogus.
Svarbiausia, jog dirbtinio intelekto programa nepamiršta, kaip įgyvendino anksčiau jai skirtas užduotis, ir panaudoja šias žinias, kad įveiktų naujus iššūkius.
Vis dėlto šis dirbtinis intelektas neturi bendrųjų žinių, kurias yra sukaupę žmonės, – jo gebėjimai paremti tik ankstesne praktika – žino tai, ką jau atliko, bet ne daugiau. Bet net ir tokia galimybė yra didelis žingsnis pirmyn.
„Jeigu mes siekiame sukurti kompiuterines programas, kurios yra protingesnės ir naudingesnės, mums reikia, kad jos sugebėtų nuosekliai mokytis“, – aiškino „DeepMind“ dirbantis Jamesas Kirkpatrickas.
Gebėjimas prisiminti seniai įgytus įgūdžius ir juos pritaikyti kitose sferose žmonėms yra natūralus – pavyzdžiui, tas, kuris moka važiuoti riedučiais, lengviau išmoks čiuožti pačiūžomis nei tas, kuris riedučių nebandė.
Tačiau išlavinti tokį gebėjimą dirbtiniam intelektui iki šiol buvo sunku. Mokslininkams daugiausia pavykdavo sukurti robotus, galinčius atlikti vieną užduotį.
Tarkime, kai buvo sukurta programa, mokanti žaisti šachmatais, ji galėjo išmokti tas pačias žaidimo sekas, o jei būdavo mokoma kitokių ėjimų, senųjų ji jau nebemokėdavo pritaikyti. Mokslininkai tai praminė „katastrofišku pamiršimu“.
Anot „DeepMind“ atstovų, dirbtinis intelektas galėtų spręsti vis naujas problemas, jei sugebėtų kaupti, iš naujo pritaikyti ir tarpusavyje susieti žinias, kurias įgyja.
Kompanijos mokslininkų sukurtas dirbtinis intelektas mokosi panašiai kaip žmogus, tik schema kiek paprastesnė. Prieš pereidamas prie naujos užduoties jis ją įvertina.
Įmonė „DeepMind“ jau žvalgosi į kelis sektorius, kuriems galėtų pasiūlyti savo sukurtas technologijas: energetikos sektorių, sveikatos apsaugos sistemą. Tačiau dar teks palūkėti.
„Mūsų dar laukia labai tolimas kelias iki tol, kol sukursime dirbtinį intelektą, galintį būti naudingą bendriems mūsų poreikiams. Vis dar liko daugybė iššūkių, kuriuos turėsime išspręsti, – pripažįsta mokslininkai. – Mūsų tyrimas – tai tik vienas ankstyvųjų žingsnių kuriant programą, kuri gebėtų mokytis.
Tikimės laikui bėgant sukurti daug efektyvesnę ir lengviau prisitaikančią sistemą.“
