A Google kutatói olyan mesterséges intelligencia fejlesztést fejlesztenek ki, amely matematikai kérdésekre válaszol

0
A Google kutatói olyan mesterséges intelligencia fejlesztést fejlesztenek ki, amely matematikai kérdésekre válaszol

Google LLC ma részletes A Minerva, egy belső fejlesztésű neurális hálózat, amely matematikai kérdésekre tud válaszolni, és más összetett témákkal, például fizikával is megbirkózik.

A Minerva egy természetes nyelvi feldolgozási modell. Az elmúlt években a kutatók rendkívül kifinomult természetes nyelvi feldolgozási modelleket fejlesztettek ki, amelyek az esszék írásától a szövegfordításig terjedő feladatokat hajtanak végre. A Google szerint azonban ezek a neurális hálózatok eddig korlátozott képességet mutattak az úgynevezett kvantitatív érvelési problémák, például a matematikai kérdések megoldására.

“A kvantitatív érvelés az egyik olyan terület, ahol a nyelvi modellek még mindig messze elmaradnak az emberi szintű teljesítménytől” – magyarázták a Google kutatói, Ethan Dyer és Guy Gur-Ari. blog bejegyzés. „Gyakran úgy gondolják, hogy a kvantitatív érvelési problémák gépi tanulással történő megoldásához jelentős előrelépésekre lesz szükség a modellarchitektúrában és a képzési technikákban.”

A Google a Minervát a PaLM-nek nevezett neurális hálózatra alapozta debütált áprilisban. A PaLM 540 milliárd paramétert tartalmaz, amelyek meghatározzák, hogy egy mesterséges intelligencia rendszer hogyan hoz döntéseket. Az OpenAI kifinomult GPT-3 rendszere körülbelül 175 milliárd paramétert tartalmaz.

A Google egy olyan adathalmazra tanította a Minervát, amely 118 gigabájtnyi tudományos közleményt és matematikai kifejezéseket tartalmazó weboldalt tartalmazott. A képzési adatkészlet összeállítása során a Google nem távolította el „a matematikai kifejezések szemantikai jelentéséhez elengedhetetlen szimbólumokat és formázást”. Ennek eredményeként a Minerva megtanulta, hogyan fejezze ki az általa generált válaszokat szabványos matematikai jelölésekkel.

A Minerva számos élvonalbeli mesterséges intelligencia technikára támaszkodik a matematikai és természettudományi kérdések megoldásában.

A Google által megvalósított egyik mesterségesintelligencia-módszer a gondolatlánc-felhívásként ismert. A gondolatlánc-felhívással a kutatók nem egyszerűen arra utasítják a mesterséges intelligenciát, hogy válaszoljon egy kérdésre, hanem arra is kísérletet tesz, hogy az MI elmagyarázza a válasz kiszámításának menetét. Bizonyos esetekben ez a megközelítés lehetővé teszi neurális hálózatokat olyan problémák megoldására, amelyek egyébként túl bonyolultak lennének.

A Google úgy is konfigurálta a Minervát, hogy több lehetséges választ is generáljon egy kérdés kiértékelésekor. Matematikai feladatok esetén a Minerva többféle módszert is találhat ugyanannak az eredménynek a kiszámítására. A neurális hálózat ezután összehasonlítja az általa generált különböző megoldásokat, és kiválasztja azt, amelyik a legvalószínűbb a helyes válasz.

A kutatók úgy tesztelték a Minerva pontosságát, hogy több területet is felölelő kérdésekre válaszoltak, beleértve a matematikát, a fizikát és a kémiát. Néhány kérdés olyan haladó témákra összpontosított, mint például a csillagászat és a differenciálegyenletek. „A Minerva minden esetben a legkorszerűbb eredményeket éri el, néha nagy különbséggel” – írta Dyer és Gur-Ari.

„Míg a gépi tanulási modellek számos tudományágban lenyűgöző eszközökké váltak, gyakran szűk hatókörűek bizonyos feladatok megoldására” – írták a kutatók. „Reméljük, hogy a kvantitatív érvelési problémák megoldására alkalmas általános modellek segítenek a tudomány és az oktatás határainak kitolásában.”

Kép: Google

Mutassa támogatását küldetésünk iránt, ha csatlakozik a Cube Club és a Cube Event Community szakértőiből. Csatlakozzon ahhoz a közösséghez, amelyben az Amazon Web Services és az Amazon.com vezérigazgatója, Andy Jassy, ​​a Dell Technologies alapítója és vezérigazgatója, Michael Dell, az Intel vezérigazgatója, Pat Gelsinger és még sok más fényes és szakértő található.

hasonló hozzászólások

Leave a Reply