Группa исслeдoвaтeлeй из Сeвeрo-Зaпaднoгo унивeрситeтa (Northwestern University) рaзрaбoтaлa нoвую мoдeль для систeм искусствeннoгo интeллeктa, кoтoрaя прeвoсxoдит срeдний чeлoвeчeский урoвeнь пo рeзультaтaм стaндaртныx тeстoв прoвeрки урoвня интeллeктa (IQ). Данная модель является значительным шагом на пути к созданию более сложных систем, которые воспринимают и понимают окружающий мир в точности так, как это делают люди.
«Результаты, демонстрируемые нашей моделью в стандартных тестах на IQ, превосходят результаты людей в 75 процентах случаев. Это указывает на то, что интеллектуальные способности нашей системы превосходят способности среднестатистического человека» — рассказывает Кен Форбус (Ken Forbus), один из разработчиков новой модели, — «Проблемы, являющиеся сложными для людей, вызывают затруднения и у искусственного интеллекта. Это и некоторые другие свидетельства указывают на то, что процесс познания окружающего мира у модели не сильно отличается от процесса познания мира людьми».
Новая вычислительная модель основана на платформе систем искусственного интеллекта CogSketch, разработанной специалистами лаборатории Кена Форбуса. Эта платформа способна распознавать визуальную информацию, даже представленную в виде примитивных эскизов и набросков, связывая ее с известными ей реальными вещами и явлениями. В эту модель также заложены алгоритмы проведения аналогий, основанные на теории, разработанной профессором психологии Дедрой Гентнера (Dedre Gentner).
Разработанная модель искусственного интеллекта была проверена при помощи специализированного теста Raven’s Progressive Matrices, теста, требующего наличия у тестируемого достаточно развитого абстрактного мышления. Все задания в этом тесте состоят из упорядоченных особым образом наборов, в которых отсутствует одно изображение. Тестируемому предлагается сделать выбор одного из шести-восьми вариантов изображений, которое послужит завершением неполного набора. И новая модель при таком тестировании показала результаты, превосходящие результаты среднего человека.
«Тест Рэйвена является лучшей на сегодняшний день проверкой способностей гибкости и абстрактности мышления. Для правильного выбора испытуемым требуется рассуждать и мыслить абстрактными категориями, идентифицировать образы, определять взаимоотношения и решать связанные с этим проблемы» — рассказывает Эндрю Ловетт (Andrew Lovett), бывший студент Северо-Западного университета, являющийся сейчас сотрудником Военно-морской Научно-исследовательской лаборатории (US Naval Research Laboratory).
Развитие способности понимания и использования сложных относительных представлений является ключевым моментом к созданию интеллекта с возможностью познания высшего порядка. Относительные представления соединяют различные предметы, категории, явления и идеи, к примеру, «часы, висящие над дверью» или «факт того, что перепад давления заставляет течь воду». Такие типы сравнения важны для создания и понимания аналогий, которые используются людьми для решения проблем, преодоления моральных дилемм и описания окружающего нас мира.
«Большинство создаваемых сейчас систем искусственного интеллекта нацелены на распознавании и идентификации того, что находится в окружающем пространстве» — рассказывает Форбус, — «Но распознавание и идентификация полезны лишь тогда, когда за ними следуют рассуждения, касающиеся идентифицированных объектов. Системы искусственного интеллекта следующего поколения должны будут иметь возможность рассуждать об увиденном. Только тогда их возможности начнут приближаться, а то и превзойдут возможности людей, обладающих самым высоким уровнем интеллекта».