U postu na blogu DeepMind, podružnica Googlea, govorio je o eksperimentu s testiranjem modela umjetne inteligencije na generaliziranje i vještine apstraktnog razmišljanja. Stručnjaci su razvili generator koji postavlja pitanja na temelju koncepta progresije, svojstava boje, oblika ili veličina i njihovih odnosa. Slični zadaci nalaze se u IQ testovima na ljudima.
Točnost IQ testa
Većina je modela odgovorila na pitanja sa 75% točnosti. Pritom su istraživači utvrdili jaku povezanost između uspješnosti zadatka i sposobnosti prepoznavanja osnovnih apstrakcija. Uspjeli su povećati učinkovitost obučavanjem algoritama da objasne svoje odgovore, da pokažu koje odnose i svojstva treba uzeti u obzir u određenom pitanju.
Međutim, neki modeli ne uspijevaju „prenijeti“proučavane odnose na nova svojstva, na primjer, ako je osposobila prepoznati logičke sekvence u odnosu na boju predmeta, a zadatak zahtijeva uspostavljanje ovisnosti prema njihovom obliku.
Tim je utvrdio da ako je neuronska mreža ispravno ekstrapolirala svoje znanje o odnosima na novu kombinaciju vrijednosti, tada se točnost zadataka povećala na 87%. U slučaju pogrešne ekstrapolacije pao je na 32%.
Detaljan napredak istraživanja i rezultata programeri su objavili u članku.
Promotivni video:
U veljači 2018., programeri Facebooka AI Research također su obučili umjetnu inteligenciju kako bi objasnili svoje postupke. Općenito, ova tehnika omogućuje praćenje logike rješavanja problema i prepoznavanje problema koji vas sprečavaju u suočavanju s njim.