Представьте, что вы сидите в первом ряду на уроке английского языка в нижнем белье, и тут входит Крис Хемсворт с саксофоном в одной руке и черепахой в другой и предлагает вам играть в его группе.
«Почему бы и нет?»,
– говорите вы и берете черепаху, прежде чем проснуться в холодном поту. Темнота давит на вас, и вы шепчете себе:
«...Что я сейчас делаю!?».
Десятилетиями, если не столетиями, психоанализ пытается объяснить, почему наше воображение отправляется в странные, ничем не сдерживаемые фантазии
. Общее мнение специалистов сводится к тому, что это связано с переработкой опыта, полученного во время бодрствования.
Это прекрасно, но неужели они должны быть такими... странными?
Невролог Эрик Хоэл из университета Тафтса в США вдохновился тем, как
разработчики искусственного интеллекта
учат нейронные сети распознавать закономерности, утверждая, что сам опыт сновидений имеет свою собственную цель и его странность может быть особенностью, а не ошибкой.
Подобно тому, как мы учим ребенка читать,
обучение искусственного интеллекта
распознаванию паттернов в человекоподобной манере требует многократного повторения сценариев, которые имеют определенные общие черты – например, расположение букв.
Инженеры искусственного интеллекта обнаружили, что такое повторение может помочь ИИ добиться успеха в распознавании паттернов в контексте обучающих наборов, но при этом система рискует столкнуться с проблемой применения того же процесса, когда ситуация немного изменяется.
Эта проблема называется «чрезмерной подгонкой», и по сути она сводится к неспособности обобщать в задачах, содержащих непредсказуемые элементы. Ситуации, подобные тем, что происходят в реальном мире.
К счастью, у
есть несколько способов решения проблемы. Один из них заключается в том, чтобы добавлять больше сценариев, так же, как давать студенту все больше и больше книг для чтения. Рано или поздно разнообразие в уроках станет отражать сложность повседневной жизни.
Другой метод заключается в том, чтобы придать особое изменение изучаемому шаблону. Дополняя данные каким-либо образом (например, меняя местами символы), ученые учат ИИ учитывать тот факт, что не все шаблоны будут выглядеть одинаково.
Такие исправления помогают повысить вероятность того, что ИИ справится с большим разнообразием ситуаций, но невозможно придумать урок для всех возможных событий, которые может подкинуть жизнь.
Хоэл считает, что
проходит путь исправлений, связанных с механизмом похожим на «чрезмерную подгонку» ИИ. Ученый выдвинул
«гипотезу мозга с чрезмерной подгонкой».
«Если вы посмотрите на методы, которые люди используют для регуляризации машинного обучения, часто оказывается, что эти методы имеют поразительное сходство со снами»,
– говорит Хоэл.
Ученый предполагает, что
– это
«чрезмерная подгонка»
того, что мы пережили за день.
Надо признать, что сама природа сновидений делает любую гипотезу об их назначении трудно доказуемой.
И все же если эта гипотеза будет признана состоятельной, она может стать руководством к совершенствованию решений проблемы чрезмерной подгонки в искусственном интеллекте и поможет обучать ИИ более эффективно.
Фото: pixabay.com, unsplash.com
