Исследователи из DeepMind (подразделение Google по искусственному интеллекту) сделали важный шаг к тому, чтобы научить ИИ видеть и понимать мир так же, как это делаем мы. И помогла им в этом простая детская игра — «Найди лишнее». ИИ видит, но не понимает Современные модели искусственного интеллекта, которые работают с изображениями (vision-модели), потрясающе распознают объекты. Но они всё ещё думают не как люди. Их главная проблема — они группируют объекты не по смыслу, а по внешним признакам, таким как цвет, текстура или форма. Простой пример, который всё объясняет - Представьте три картинки: морская звезда, кот, лиса. Это серьезный недостаток. Если внутренняя карта мира у ИИ не совпадает с человеческой, его решения могут быть нелогичными, непредсказуемыми и ненадежными в критических ситуациях. Решение от DeepMind. Умный тренажёр для ИИ Ученые придумали изящный способ исправить мышление модели: Результат - порядок в цифровом мозгу И это сработало! Хотя казалось, что модели просто натаскали на одну детскую игру, на самом деле это фундаментально изменило то, как ИИ организует информацию внутри себя. На графиках, которые представили исследователи, это видно очень наглядно. До обучения все понятия в мозгу модели были перемешаны в хаотичное облако. После обучения они сгруппировались в аккуратные, четкие кластеры, соответствующие человеческим категориям - отдельно животные, отдельно еда, транспорт и так далее. Такая модель стала гораздо более устойчивой. Её уже не сбить с толку, если на картинке поменять фон, освещение или ракурс. Она научилась видеть суть объекта, а не только его внешние атрибуты Так же ожидается, что такая модель будет быстрее и лучше обучаться новым задачам, потому что её базовое понимание мира уже правильно структурировано.