Фото из открытых источников
Новая волна мощных систем генеративного искусственного интеллекта (ИИ), таких как ChatGPT и DALL-E, представила мощные возможности, такие как письмо и генерация изображений. В недавних исследованиях ученые разработали новые технологии искусственного интеллекта, которые можно использовать для передачи человеческого опыта в практических, сложных навыках с помощью обученных технологических моделей, основанных на данных, — от новичка, обучающегося теннисной подаче, до медицинского стажера, обучающегося выполнять сложные операции.
Профессор Техасского университета A&M доктор Альфредо Гарсия, аспирант Ченлианг Ли и команда сотрудников из Университета Миннесоты разработали новые методологии, необходимые для создания такой передовой модели искусственного интеллекта. Эти новые методологии были опубликованы в Proceedings of Neural Information Processing Systems, а также в журнале Operations Research Journal.
«Сенсомоторный опыт человека достигается, когда кто-то может выполнять задачу последовательно и правильно, даже когда условия не совпадают. Имея подходящую модель как для экспертов, так и для новичков, мы можем использовать модели ИИ для передачи этих знаний масштабируемым образом, чтобы кто-то мог замедлить и отточить навык шаг за шагом», — сказал Гарсия.
Недавно разработанные исследователями методологии помогают оценить действия ИИ и вознаграждать за успешное выполнение задач, оценивая структуру процессов принятия решений Маркова (MDP) на основе предоставленных данных. Это позволяет исследователям создавать передовые модели искусственного интеллекта на основе человеческого опыта, такие как модель опытного хирурга, выполняющего движения и корректировки во время операции в ответ на изменяющиеся условия.
Для примера возьмем возможность проведения сложной операции. С моделью Гарсии ИИ будет учиться у хирурга, неоднократно демонстрирующего успешную операцию. Модель ИИ может быть обучена на основе действий хирурга.
В сценарии, где студент-медик практикуется в виртуальной среде или с куклой, модель может быть использована для демонстрации того, как проходит операция по сравнению с действиями эксперта. ИИ будет оценивать успех текущих шагов, используя систему вознаграждения MDP, чтобы признать успешное завершение или неудачу.
«Модель ИИ может служить в качестве тренера, обеспечивающего обратную связь со студентом во время обучения», — сказал Гарсия.
«Мне нравится думать об этом как о подаче в теннисе — это может быть таким сложным навыком для освоения, особенно если вы научитесь ему, когда станете старше. Но если у вас есть тренер, он может посмотреть на вас и дать вам очень конкретные указания о том, как стать лучше, потому что он понимает внутреннюю динамику движения. Мы хотим повторить то, что делает тренер по теннису, но исключительно на основе данных», — сказал Гарсия.
Предлагаемая система искусственного интеллекта потенциально может быть использована для обучения навыкам, на развитие которых у людей обычно уходят годы, что может открыть новую эру экспертов в таких областях, как медицина, производство и даже легкая атлетика.
«Все эти задачи, которые требуют от вас толкать, давить, резать — они используют ваши чувства и вашу способность воспринимать окружающие вас вещи. Машины не знают, на что это похоже. Все это очень воплощенный опыт, и мы хотим создавать модели, которые учитывают этот аспект», — заключил Гарсия.
