Искусственный интеллект учится понимать эмоции человека

Большая часть современного искусственного интеллекта (ИИ) полагается на машинное обучение, с помощью которого машины учат самостоятельно реагировать на те или иные обстоятельства на основе изучения определенного набора данных. Алгоритмы машинного обучения в определенном смысле предсказывают результаты на основе запрограммированных данных. Исследователи из OpenAI обнаружили, что система машинного обучения, которую они создали для прогнозирования личности, основываясь на отзывах с Amazon, превратилась в неконтролируемую систему, которая, возможно, сможет обучиться понимать настроение и эмоции людей.

Исследователи из OpenAI были очень удивлены тем, что функция простого предсказания положительных или отрицательных реакций пользователей на основе обзоров с Amazon привела к открытию понятия человеческого настроения. OpenAI — это некоммерческая исследовательская компания ИИ, инвесторами которой являются Elon Musk, Peter Thiel и Sam Altman. Нейронная сеть OpenAI смогла обучиться анализировать чувства людей, классифицируя обзоры, как положительные или отрицательные, и кроме того, смогла генерировать тексты с заданным настроением.

Искусственный интеллект от OpenAI обучали в течение месяца на основе 82 миллионов отзывов с Amazon с целью научить ИИ прогнозировать мнение человека по тексту. После обучения исследователи перевели полученные модели в классификатор настроений. Когда их ИИ начал работать, то исследователи обнаружили, что есть один «нейрон настроения», который имеет высокий предсказательный коэффициент.

Возможности анализа этого ИИ на данный момент превосходят все другие известные программы искусственные интеллекты. Искусственный интеллект от OpenAI имеет точность в 91,8% — этот показатель выше, чем был у самого лучшего ИИ до этого, который показывал результат в 90,2%.

Неконтролируемые алгоритмы обучения — это мечта исследователей и разработчиков машинного обучения. Это искусственный интеллект, который способен учиться самостоятельно, что избавляет человека от необходимости снабжать его специально подготовленными данными. Разработчики признают, что это может быть не единственная машина, способная к подобному неконтролируемому изучению:

«Мы считаем, что это явление не является специфичным только для нашей модели, а является общим свойством некоторых крупных нейронных сетей, которые обучены прогнозированию следующего шага на основе исходных данных».

Возможность обучаться самостоятельно без присмотра со стороны человека может сделать ИИ еще лучше: сократить время обучения и в то же время повысить эффективность искусственного интеллекта. Такой ИИ может оказывать квалифицированную виртуальную помощь путем анализа или даже прогнозирования потребностей пользователя и многое-многое другое.