テクノロジーの時代にさらなる進歩が！スイスのジュネーブ大学の研究者たちは、人間の認知能力を人工知能に変えるという前例のない偉業を達成しました。これには、事前のトレーニングなしで、口頭または書面による指示に基づいてタスクを実行し、それを他の人が再現できるように説明することが含まれます。この結果は、特にロボット工学において有望であり、最近 Nature Neuroscience誌の記事で発表されました。
AIニューラルネットワーク
研究者らは、この人間の認知能力を実現できる人工ニューラル ネットワークのモデル化に成功しました。これらのニューラル ネットワークは、生物学的なニューロンと、それらが脳内で電気信号を相互に送信する方法からインスピレーションを受けています。
一連の基本的なタスクを学習して実行した後、この人工知能 (AI) はタスクの言語的説明を別の AI に提供し、別の AI がタスクを実行することができました。
これを達成するために、研究者らはS-Bertと呼ばれる人工ニューロン モデルを使用しました。この人工ニューロン モデルは約 3 億個のニューロンを持ち、言語を理解するために事前にトレーニングされており、それを数千個のニューロンからなる別のより単純なネットワークに接続しました。
最初の段階では、脳の左半球に位置し、言語の知覚と解釈に関連する「ウェルニッケ」野をシミュレートするためにニューラル ネットワークをトレーニングする必要がありました。第 2 段階では、ネットワークは、やはりこの半球にある、単語の生成と明瞭化に役立つ「ブローカ」野を再現するように訓練されました。どちらの段階も従来のノートブックで実行されました。
その後、英語で書かれた指示が AI に送信されました。たとえば、次のようなものです。刺激が知覚される場所 (左または右) を指します。刺激とは反対の方向に反応します。または、コントラストにわずかな違いがある 2 つの視覚刺激の間のより複雑なもので、より鮮明な方を強調します。次に研究者らは、移動の意図、この場合は点をシミュレートしたモデルの結果を評価しました。タスクを学習した後、ネットワークは、それを 2 番目のネットワーク (それ自体のコピー) で再現するために記述することができました。
研究によると、ニューラル ネットワーク モデルは、言語指示のみに基づいて平均 83% の正解率で前例のないタスクを実行しました。
将来への期待
AI 間のこの「会話」は、特にロボット工学の分野で有望視されています。 「現在、AI を使用した会話エージェントは言語情報を統合してテキストや画像を生成できます。しかし、我々が知る限り、口頭や書面による指示を感覚運動行動に変換することはまだできておらず、ましてやそれを別のAIに説明して再現させることはできない」と神経科学者で研究論文の共著者であるアレクサンドル・プージェ氏は述べた。
この AI モデルは、言語と行動の相互作用を理解するための新たな地平を開きます。研究者らによると、開発されたネットワークは非常に小さいが、私たちとお互いを理解できる人型ロボットに統合される、より複雑なネットワークの開発を妨げるものは何もないという。
ニュース参照:
リブランド、R. Pouget, A.自然言語命令は、ニューロンのネットワークに構成的一般化を引き起こします。ネイチャー・ニューロサイエンス、2024年。
