Rzeczy, które są całkowicie oczywiste dla ludzi dla sztucznej inteligencji, mogą stać się zadaniem nierozwiązywalnym, dlatego firma DeepMind postanowiła nauczyć sieć neuronową myślenia abstrakcyjnego i łączenia się z innymi sieciami neuronowymi, aby pomagać i wspólnie rozwiązywać złożone problemy.
Nauczenie sztucznej inteligencji rozpoznawania obrazków jest tak proste, jak łuskanie gruszek, ale określenie, który z obiektów jest większy od drugiego, jeśli znajdują się w różnych odległościach, jest już trudniejsze. Aby to zrobić, firma DeepMind opracowała sieć neuronową, która specjalizuje się w takich zadaniach, a następnie połączyła z nią sztuczną inteligencję, aby ulepszyć jej możliwości.
Podczas szkolenia AI pokazano mu obrazy różnych trójwymiarowych obiektów, a następnie zaczęto zadawać nowemu programowi trudne pytania, zmuszając go do racjonalnego myślenia. Na pytanie, jaki jest rozmiar cylindra znajdującego się po lewej stronie brązowego metalu, który znajduje się na lewo od dużej kuli, sztuczna inteligencja podłączona do sieci neuronowej odpowiedziała dość szybko i poprawnie. Deweloperzy przygotowali całkiem sporo takich zadań dla AI, ale w 95 proc. Przypadków program odpowiedział poprawnie, pokazując niewielką lukę od ludzkich rywali.
Sieć neuronowa Google zaczęła uczyć inne sztuczną inteligencję w styczniu tego roku, ale teraz może uczyć ich o wiele ciekawszych lekcji. Praktyczne zastosowanie rozwoju nie zostało jeszcze wynalezione, ale sam fakt, że sztuczna inteligencja stała się mądrzejsza i mądrzejsza, jest zdecydowanie przyjemny.