AI Nu in staat om zelf talen te leren
Het is nog maar een tijdje geleden dat AI werd uitgebracht, en de software heeft de wereld definitief overgenomen. De software is zo ver gevorderd dat je de software nu niet meer alles hoeft te leren. Kunstmatige intelligentie is op een punt gekomen waar men gewoon kan leren. Het onderwijs wordt officieel gedaan voor AI.
En dat geldt vooral als het gaat om talen. Wanneer talen worden onderwezen aan AI’s, worden meestal annotaties gebruikt. Maar zo werkt dat eerlijk gezegd niet. Er zijn verschillende bugs, het proces kost veel tijd en moeite, en het eindresultaat lijkt ook niet zo natuurlijk of productief.
Leermethode
Nou, het lijkt erop dat MIT met een oplossing is gekomen. Onderzoekers van het MIT hebben een parser ontwikkeld die AI nu in staat stelt om het leerproces van een kind na te bootsen door objecten of scènes te observeren en verbanden te leggen met woorden. Laat bijvoorbeeld het systeem een Apple zien, en het systeem zou verbindingen maken met alle bekende woorden of zinnen die daarmee verband houden.
Hoe gaat dat nu eigenlijk in zijn werk? Het systeem leerde of bestudeerde video’s met bijschriften, en dit koppelt dus woorden aan objecten en acties, en bepaalt zo de nauwkeurigheid van de beschrijving. Zo worden de mogelijke betekenissen omgezet in wiskundige uitdrukkingen. Deze aanpak is flexibel en toch observeert het systeem tegelijkertijd zijn omgeving en leert het op basis van hoe mensen daadwerkelijk spreken, en niet alleen op basis van formele taal.
Nieuwe mogelijkheden
Dit betekent dat robots zich nu kunnen aanpassen aan de taalkundige gewoonten van de mensen om zich heen. Men kan zeggen: basiszinfragmenten en andere tekenen van informele dialoog, en het systeem zou in staat zijn om deze vast te leggen. Hoewel baby’s deze eigenschap vertonen, is dit iets wat zeer uniek is in een programma of robot, en dit is een zeer complex of ingewikkeld algoritme.
Deze methode zou AI ook in staat stellen om ongebruikelijke talen te verwerken die zelden AI-vriendelijke annotaties krijgen. Een ander voordeel hiervan is dat het nu nog gemakkelijker zou zijn om te begrijpen hoe kinderen de wereld om hen heen begrijpen. Maar dit betekent ook niet dat dit proces foutloos is. De belangrijkste uitdaging is om robots te leren hoe ze niet alleen door middel van kijken, maar ook door middel van eenvoudige interacties hun weg kunnen vinden.
