ИИ лучше учится, когда разговаривает сам с собой
Разговор с самим собой традиционно считается сугубо человеческой особенностью. Внутренние монологи помогают нам структурировать мышление, принимать решения и разбираться в собственных эмоциях. Однако, как показывают исследования, подобный механизм может быть полезен и для искусственного интеллекта. В статье, опубликованной в журнале Neural Computation, ученые из Окинавского института науки и технологий продемонстрировали, что внутренний диалог в сочетании с кратковременной памятью способен значительно повысить качество обучения ИИ и его способность обобщать знания при решении разных задач.
Команда исследователей давно изучает обработку информации, не зависящую от конкретного содержания данных. Речь идет о способности системы справляться с новыми ситуациями, выходящими за рамки предыдущего опыта, за счет освоения универсальных методов и операций. Изначально ученые сосредоточились на архитектуре памяти ИИ-моделей, анализируя роль рабочей памяти в обобщении задач. Рабочая память – это краткосрочный механизм хранения и использования информации, необходимый, например, для удержания инструкций или выполнения быстрых вычислений. Моделируя задачи разной сложности, исследователи сравнивали различные структуры памяти и показали, что системы с несколькими ячейками рабочей памяти – временными хранилищами для отдельных фрагментов данных – гораздо лучше справляются с обобщением сложных задач, включая перестановку элементов и восстановление закономерностей.
Дополнительный эффект был достигнут за счет введения сигналов "саморазговора": системе явно задавали необходимость "проговаривать" внутренние шаги определенное число раз. Такой подход особенно улучшал результаты при многозадачности и выполнении многоэтапных заданий.
