Datagri Master - Webinar "Ejemplos de AI en Agricultura"
Hay muchas maneras diferentes A.I. los desarrolladores están tratando de que las máquinas inteligentes aprendan y absorban información y experiencias, y esto generalmente implica hacer que los programas se adentren a través de enormes vertederos de datos. Pero un equipo de científicos de Stanford está buscando una forma mucho más convencional de enseñanza en la que los humanos han confiado desde el principio de la palabra escrita: leer.
En un nuevo estudio subido al repositorio de papel arXiv (pronunciado "archivo"), un equipo de investigación describe cómo creó un programa llamado Augur para acceder a una base de datos increíblemente grande de ficción en línea, y ha aprendido cómo predecir con precisión diferentes tipos de Respuestas humanas a situaciones específicas, basadas únicamente en lo que ha leído.
Básicamente, Augur ha aprendido acerca de los seres humanos a través de 600,000 historias actualmente almacenadas en la comunidad de escritores en línea WattPad. Es leer descripciones del comportamiento humano que van desde lo mundano, como comer comida o tomarse una autofoto, hasta lo mucho más extremo. Debido a esto, Augur puede identificar acciones de humanos individuales en situaciones del mundo real y predecir cuál será el próximo paso, "como un teléfono que se silencia cuando las probabilidades de que usted responda son bajas", escriben los investigadores.
Y es fácil ver por qué la ficción es una herramienta de aprendizaje tan útil. “'Mientras que tendemos a pensar en historias en términos de los eventos dramáticos e inusuales que dan forma a sus argumentos', escriben los investigadores en el documento, 'las historias también están llenas de información prosaica sobre cómo navegamos y reaccionamos a nuestro entorno cotidiano. Durante muchos millones de palabras, estos patrones mundanos son mucho más comunes que sus contrapartes dramáticas. Los personajes de la ficción moderna encienden las luces después de entrar en las habitaciones; reaccionan a los cumplidos sonrojándose; No contestan sus teléfonos cuando están en reuniones ".
En las pruebas de campo realizadas hasta el momento, a los participantes se les dio una cámara portátil Augur para permitir que el sistema identifique objetos e individuos en un entorno determinado. El sistema fue capaz de predecir el siguiente movimiento con 71 por ciento de precisión. Alrededor del 94 por ciento de esas predicciones se calificaron como "sensatas", una hazaña bastante importante cuando recuerdas que es solo un montón de código algorítmico capaz de intentar predecir el futuro.
Por supuesto, no es la primera vez que A.I. Los investigadores han recurrido a la literatura para enseñar máquinas. Recientemente, Facebook puso a disposición de la comunidad de investigadores 1,6 gigabytes de historias para niños, con la intención de ayudar a A.I. Distingue escenarios realistas de lo fantástico.
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