{"id":10819,"date":"2024-03-19T20:16:40","date_gmt":"2024-03-19T20:16:40","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=10819"},"modified":"2024-03-19T20:23:53","modified_gmt":"2024-03-19T20:23:53","slug":"researchers-connect-two-ai-models-enabling-them-to-communicate","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/nb\/2024\/03\/researchers-connect-two-ai-models-enabling-them-to-communicate\/","title":{"rendered":"Forskere kobler sammen to AI-modeller, slik at de kan kommunisere"},"content":{"rendered":"

Forskere fra universitetet i Gen\u00e8ve har bygget bro over et hull i AI ved \u00e5 skape et kunstig nevralt nettverk som l\u00e6rer seg oppgaver f\u00f8r de kommuniserer dem til en annen AI, som kan gjenskape dem.\u00a0<\/b><\/p>\n

Mennesker kan forst\u00e5 nye oppgaver ut fra korte instruksjoner og formulere den innl\u00e6rte oppgaven godt nok til at en annen person kan gjenskape den. Dette er en integrert del av menneskelig kommunikasjon og et sentralt trekk ved v\u00e5r bevisste verden.\u00a0<\/span><\/p>\n

Denne fascinerende <\/span>studie<\/span><\/a>, beskrevet i <\/span>Nature Neuroscience<\/span><\/i>gir AI en form for menneskelig kommunikasjon og l\u00e6ring som lenge har unng\u00e5tt teknologien.\u00a0<\/span><\/p>\n

Prosjektet, som ledes av Alexandre Pouget, professor ved det medisinske fakultetet ved UNIGE, og teamet hans, tar for seg avanserte teknikker innen naturlig spr\u00e5kbehandling - en undergruppe av kunstig intelligens som fokuserer p\u00e5 maskinforst\u00e5else og respons p\u00e5 menneskespr\u00e5k<\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Pouget forklarer de n\u00e5v\u00e6rende begrensningene ved kunstig intelligens i denne sammenhengen, og bemerker i en <\/span>artikkel<\/span><\/a> publisert p\u00e5 Universitetet i Gen\u00e8ves nettsider: \"For \u00f8yeblikket er samtaleagenter som bruker kunstig intelligens i stand til \u00e5 integrere spr\u00e5klig informasjon for \u00e5 produsere tekst eller et bilde. Men s\u00e5 vidt vi vet, er de enn\u00e5 ikke i stand til \u00e5 oversette en muntlig eller skriftlig instruksjon til en sensomotorisk handling, og enda mindre til \u00e5 forklare den til en annen kunstig intelligens slik at den kan reprodusere den.\"<\/span><\/p>\n

Teamet i Gen\u00e8ve videreutviklet en eksisterende kunstig nevral modell (ANN) for spr\u00e5kforst\u00e5else, S-Bert. <\/span><\/p>\n

De koblet S-Bert til et mindre, enklere nettverk som simulerte menneskehjernens omr\u00e5der for spr\u00e5koppfatning og spr\u00e5kproduksjon - Wernicke- og Broca-omr\u00e5dene.<\/span><\/p>\n

Gjennom oppl\u00e6ring kunne dette nettverket utf\u00f8re oppgaver basert p\u00e5 skrevne engelske instruksjoner og deretter formidle disse oppgavene spr\u00e5klig til et \"s\u00f8sternettverk\", slik at de to AI-ene kunne kommunisere oppgaveinstruksjoner utelukkende gjennom spr\u00e5k.<\/span><\/p>\n

Reidar Riveland, en doktorgradsstudent som deltok i studien, forklarer: \"Vi tok utgangspunkt i en eksisterende modell av kunstige nevroner, S-Bert, som har 300 millioner nevroner og er forh\u00e5ndstrenet til \u00e5 forst\u00e5 spr\u00e5k. Vi \"koblet den\" til et annet, enklere nettverk med noen f\u00e5 tusen nevroner.<\/span><\/p>\n

Oppgavene varierte fra enkle instruksjoner som \u00e5 peke p\u00e5 et sted til mer komplekse kommandoer som krevde identifisering av subtile kontraster mellom visuelle stimuli.\u00a0<\/span><\/p>\n

Her er studiens viktigste resultater:<\/span><\/p>\n