Sürü robotlarla çalışan araştırmacılar, makinelerin doğal veya yapay sistemlerin nasıl gözlemleneceğini, ne arayacaklarını söylemeden nasıl çalıştıklarını öğrenmenin mümkün olduğunu söylüyor.
Bu, makinelerin bilgiyi anlama ve davranışları ve anormallikleri tespit etmede kullanma konusunda gelişmelere yol açabilir.
“Orijinal Turing testinin aksine, sorgulayıcılarımız insan değil, kendileri tarafından öğrenilen bilgisayar programlarıdır.”
Teknoloji, yalan algılama veya kimlik doğrulama gibi güvenlik uygulamalarını iyileştirebilir ve bilgisayar oyunlarını daha gerçekçi hale getirebilir.
Ayrıca, makinelerin diğer şeylerin yanı sıra insanların ve diğer canlıların nasıl davrandığını da tahmin edebildiği anlamına gelir.
Turing testi
Dergide yayınlanan keşif Sürü zekasıBir makinenin bir insandan ayırt edilemez bir şekilde davranması durumunda geçebileceği bir test öneren öncü bilgisayar bilimcisi Alan Turing'in çalışmalarından ilham alıyor. Bu testte, bir sorgulayıcı farklı bir odada iki oyuncu ile mesaj alışverişinde bulunuyor: biri insan diğeri makine.
Araştırmacı, iki oyuncunun hangisinin insan olduğunu bulmak zorunda. Tutarlı bir şekilde yapamazlarsa - yani, bir oyuncuyu rastgele seçmiş olmalarından daha başarılı olmadıkları anlamına gelir - makine testi geçmiştir ve insan düzeyinde zekaya sahip olduğu düşünülmektedir.
“Çalışmamız Turing testini kullanarak, bir insanın değil, belirli bir sistemin nasıl çalıştığını ortaya çıkarmak için kullanıyor. Bizim durumumuzda, gözetim altında bulunan bir robot sürüsü oluşturduk ve hangi kuralların hareketlerine neden olduğunu bulmak istedik ”diyor.
“Bunu yapmak için, gözetim altında, öğrenme robotlarından yapılmış ikinci bir sürü daha koyduk. Tüm robotların hareketleri kaydedildi ve hareket verileri sorgulayıcılara gösterildi ”diye ekledi.
“Orijinal Turing testinden farklı olarak, sorgulayıcılarımız insan değil, kendileri tarafından öğrenilen bilgisayar programlarıdır. Görevleri robotları birbirinden sürmekten ayırmaktır. Hareket sürelerini orijinal sürüşten orijinal, diğer sürüşten sahte olanlara doğru şekilde sınıflandırdıkları için ödüllendirilirler. Bir sorgulayıcıyı kandırmayı başarabilen - hareket verilerinin orijinal olduğuna inanmasını sağlayan - öğrenme ödülleri. ”
E-posta ile son alın
Gross, “Turing Learning” olarak adlandırılan yaklaşımın avantajının, insanların artık makinelere ne arayacaklarını söylemelerine gerek olmadığını söylüyor.
Picasso gibi robot boyaları
Bir robotun Picasso gibi boyamasını istediğinizi hayal edin. Geleneksel makine öğrenme algoritmaları, robotun Picasso'yu ne kadar çok andırdıklarını gösteren tablolarını derecelendirir. Fakat birinin, bir Picasso'ya benzer olarak algılanan algoritmaları anlatması gerekecek.
Öğrenme Turing böyle bir önceden bilgi gerektirmez. Sorgulayıcılar tarafından orijinal olduğu düşünülen bir şeyi boyarsa basitçe robotu ödüllendirirdi. Öğrenmeyi Turing, aynı anda nasıl sorgulanacağını ve nasıl boyanacağını öğrenecektir.
Gross, Turing Learning'in bilim ve teknolojide gelişmelere yol açabileceğine inandığını söyledi.
“Bilim adamları, doğal veya yapay sistemleri yöneten kuralları keşfetmek için, özellikle davranışların benzerlik ölçümleri kullanarak kolayca karakterize edilemediği durumlarda kullanabilirler” diyor.
“Örneğin bilgisayar oyunları, sanal oyuncular insan meslektaşlarının karakteristik özelliklerini gözlemleyip alabildiğinden, gerçekçilik kazanabilirdi. Gözlenen davranışı basitçe kopyalamakla kalmayacak, insan oyuncularını diğerlerinden farklı kılan şeyleri de ortaya çıkaracaklar. ”
Gross ve ekibi, Turing Learning'i robot kümelerinde test etti ancak bir sonraki adım, balık okulları veya arı kolonileri gibi bazı hayvan kollektiflerinin çalışmalarını ortaya çıkarmak. Bu, hangi faktörlerin bu hayvanların davranışlarını etkilediğinin daha iyi anlaşılmasına ve nihayetinde bunların korunmasına yönelik politikanın bilgilendirilmesine yol açabilir.
Kaynak: University of Sheffield