La lettura aiuta A.I. Impara a prevedere le reazioni umane

Ci sono molti modi diversi A.I. gli sviluppatori stanno cercando di ottenere macchine intelligenti per apprendere e assorbire informazioni ed esperienze - e di solito queste implicano fare programmi scavare attraverso enormi discariche di dati. Ma una squadra di scienziati di Stanford sta cercando una forma di insegnamento molto più convenzionale a cui gli umani si sono affidati fin dall'alba della parola scritta: Reading.

In un nuovo studio caricato nell'archivio cartaceo arXiv (pronunciato "archivio"), un team di ricerca delinea come ha creato un programma chiamato Augur per accedere a un database follemente grande di narrativa online - e ha imparato a prevedere con precisione diversi tipi di risposte umane a situazioni specifiche - basate esclusivamente su ciò che ha letto.

Augur ha praticamente imparato a conoscere gli umani attraverso 600.000 storie attualmente archiviate nella comunità di scrittura online WattPad. Si leggono le descrizioni del comportamento umano che vanno dal banale, come mangiare cibo o fare un selfie, al molto più estremo. Per questo, Augur può identificare le azioni dei singoli umani nelle situazioni del mondo reale e prevedere quale sarà il prossimo passo, "come un telefono che si zittisce da solo quando le probabilità che tu risponda è basso", scrivono i ricercatori.

Ed è facile capire perché la finzione sia uno strumento di apprendimento così utile. "" Mentre tendiamo a pensare alle storie in termini di eventi drammatici e inusuali che modellano le loro trame ", scrivono i ricercatori sul giornale," le storie sono anche piene di informazioni prosaiche su come navighiamo e reagiamo alla nostra quotidianità. Su molti milioni di parole, questi modelli banali sono molto più comuni delle loro controparti drammatiche. I personaggi della narrativa moderna accendono le luci dopo essere entrati nelle stanze; reagiscono ai complimenti arrossendo; non rispondono ai telefoni quando sono in riunione ".

Nei test sul campo finora condotti, ai partecipanti è stata fornita una fotocamera indossabile alimentata da Augur per consentire al sistema di identificare oggetti e individui in un dato ambiente. Il sistema è stato in grado di prevedere la prossima mossa con una precisione del 71%. Circa il 94% di quelle previsioni sono state giudicate "sensate" - un'impresa abbastanza consistente quando si ricorda che è solo un mucchio di codice algoritmico in grado di predire il futuro.

Certo, non è la prima volta che A.I. i ricercatori si sono rivolti alla letteratura per insegnare macchine. Facebook ha recentemente messo a disposizione della comunità di ricerca 1,6 gigabyte di storie per bambini con l'obiettivo di aiutare A.I. distinguere scenari realistici dal fantastico.