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La IA ahora puede aprobar las pruebas escolares, pero aún se queda corta en la prueba de Turing

La IA ahora puede aprobar las pruebas escolares, pero aún se queda corta en la prueba de Turing


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El 4 de septiembre de 2019, Peter Clark, junto con varios otros investigadores, publicó "De 'F' a 'A' en los exámenes de ciencias de los NY Regents: una descripción general del proyecto Aristo ∗" El proyecto Aristo mencionado en el título es aclamado por la rápida mejora que ha demostrado cuando evaluó la forma en que se evalúa el conocimiento de las ciencias a los estudiantes humanos de octavo grado en el estado de Nueva York.

Los investigadores concluyeron que este es un hito importante para la IA: "Aunque Aristo solo responde preguntas de opción múltiple sin diagramas y opera solo en el dominio de la ciencia, representa un hito importante hacia los sistemas que pueden leer y comprender. El impulso en esto La tarea ha sido notable, con una precisión que pasó de aproximadamente el 60% a más del 90% en solo tres años ".

El proyecto Aristo está impulsado por los recursos financieros y la visión de Paul G. Allen, el fundador del Instituto Allen de Inteligencia Artificial (A12). Como explica el sitio, hay varias partes para hacer que la IA sea capaz de pasar una prueba de opción múltiple.

Los solucionadores más recientes de Aristo incluyen:

  • Los solucionadores de recuperación de información, PMI y ACME que buscan respuestas en un gran corpus utilizando correlaciones estadísticas de palabras. Estos solucionadores son efectivos para preguntas de "búsqueda" donde la respuesta es explícita en el texto.
  • Los solucionadores de inferencia de tupla, multee y razonamiento cualitativo que intentan responder preguntas mediante el razonamiento, donde dos o más piezas de evidencia deben combinarse para obtener una respuesta.
  • Los solucionadores AristoBERT y AristoRoBERTa que aplican los modelos de lenguaje recientes basados ​​en BERT a preguntas científicas. Estos sistemas están capacitados para aplicar los conocimientos básicos pertinentes a la pregunta y utilizan un pequeño plan de estudios de capacitación para mejorar su desempeño. Su alto rendimiento refleja el rápido progreso realizado por el campo de la PNL en su conjunto.

Si bien el progreso de Aristo es, de hecho, impresionante y, sin duda, hay algunos estudiantes de octavo grado que desearían poder encontrar alguna manera de llevar la IA con ellos a la prueba, todavía está lejos de ser capaz de pasar una prueba de Turing. De hecho, el Instituto Allen de Inteligencia Artificial admitió que estaba probando deliberadamente su IA de una manera diferente cuando se propuso desarrollarla en 2016.

La explicación se dio en un artículo titulado “Más allá de la prueba de Turing con el desafío científico de inteligencia artificial de Allen. Admitiendo que la prueba no sería "una prueba completa de la inteligencia de la máquina", consideró que valía la pena por mostrar "varias capacidades fuertemente asociadas con la inteligencia, capacidades que nuestras máquinas necesitan para realizar de manera confiable las actividades inteligentes que deseamos de ellas en el futuro, incluida la comprensión del lenguaje, el razonamiento y el uso del conocimiento del sentido común ".

También existe la consideración práctica que hace que las pruebas con pruebas ya preparadas sean tan atractivas: "Además, desde un punto de vista práctico, los exámenes son accesibles, medibles, comprensibles y convincentes". Ahora que lo pienso, es por eso que a algunos educadores les encanta tener pruebas estandarizadas, mientras que otros las critican por el hecho de que dan la falsa impresión de que están midiendo la inteligencia cuando todo lo que pueden medir es un rendimiento de una naturaleza muy específica.

Cuando se trata de una inteligencia más creativa en la que la respuesta no está simplemente ahí fuera para ser encontrada o incluso intuida, la IA todavía tiene un gran camino por recorrer. Podemos ver eso en sus intentos de crear un guión.

Hacer películas con IA

Benjamin (antes conocido como Jetson) es el nombre elegido por él mismo del "primer guionista automatizado del mundo". El guionista conocido como Benjamin es “una inteligencia artificial LSTM RNN [Red neuronal recurrente de memoria a corto plazo] que se mejora a sí misma, entrenada en guiones humanos.

Benjamin tiene su propia página de Facebook, facebook.com/benjaminthescreenwriter. Benjamin también solía tener un sitio con ese nombre, pero ahora comparte el crédito en uno con un nombre más general, www.thereforefilms.com/films-by-benjamin-the-ai, que ofrece enlaces a los tres películas basadas en guiones generados por IA que se hicieron en solo dos días para calificar para el 48hr Film Challenge de Sci-Fi London.

La primera incursión de Benjamin en el cine fue el guión de "Sunspring". Sin embargo, incluso eso requirió un poco de inspiración por parte de Ross Goodwin, "tecnólogo creativo, artista, hacker, científico de datos", así como el trabajo del cineasta Oscar Sharp y tres actores humanos.

La película se publicó en YouTube y puede verla en su totalidad si se sienta durante los 9 minutos completos. Vea si comparte la evaluación expresada por el escritor Neil Gaiman, cuyo tweet aparece en el sitio de Benjamin: "Vea un cortometraje de ciencia ficción que falla gloriosamente en la prueba de Turing".

¿Qué diferencia a la película de IA de una creación humana?

Desde una perspectiva humana, no tiene mucho sentido. El personaje principal (identificado como H) declara en algún momento: "Es una maldita cosa que me da miedo decir. Nada va a ser una cosa, pero yo fui el que me subí a esta roca con un niño y luego dejé los otros dos ".

El productor de la película también tuvo que mostrar lo que indicaba el guión en una dirección escénica que es físicamente imposible: “Está parado en las estrellas y sentado en el suelo”. Uno no puede estar en dos lugares diferentes al mismo tiempo y no puede estar de pie y sentado al mismo tiempo.

Me comuniqué con Goodwin por correo electrónico en 2016 para pedirle que explicara cómo funcionaba el algoritmo. Explicó que la que seleccionó, "una red neuronal recurrente LSTM, puede ser influenciada de ciertas maneras; por ejemplo, al seleccionar solo materiales de ciencia ficción para el corpus, la salida tendrá un toque de ciencia ficción".

Continuó explicando sus limitaciones para crear texto que "no se presta al control sobre la estructura de la historia" porque se basa únicamente en "un modelo estadístico con millones de parámetros y predice qué letra viene a continuación una y otra vez".

Una cosa que Benjamin tiene en común con sus homólogos humanos es hacer secuelas. Ha habido dos secuelas de "Sunspring" hasta la fecha.

¿Benjamin dejará sin trabajo a los escritores humanos?

La respuesta a esa pregunta se ofrece como sí, pero con una especie de giro de pesadilla en una película de seguimiento que se refiere a "Sunspring". En 2017, Benjamin generó un nuevo guión que fue la base de otra película con un conjunto diferente de actores llamada "It’s No Game" que puedes ver aquí:

Los créditos de escritura incluyen tres entidades: Benjamin 2.0, Oscar Sharp, (escritor de Benjamin 2.0) y Ross Goodwin. O Benjamin está escribiendo sobre sí mismo y es muy meta, o algunos de los humanos optaron por insertar ese tipo de calidad autorreferencial en la película sobre los escritores humanos que pierden sus trabajos cuando la IA se hace cargo y las máquinas dirigen todo.

Los créditos adicionales que aparecen al final de la película incluyen "BALLETRON", que también se explica como "un algoritmo recursivo sin contexto que utiliza un diccionario de terminología de ballet francés y palabras en inglés para generar coreografías a partir de las iniciales de entrada". Eso es lo que habría dictado los movimientos de baile que aparecen cerca del final de la película.

El crédito por el discurso de clausura de la estrella, David Hasselhoff, se le da a "THE SOLILOQUIZER", que se explica solo como "The Cornell Movie Database". Eso significaría que se utilizó otro conjunto de datos de entrenamiento para generar el discurso que no encaja necesariamente con la acumulación narrativa más de lo que lo hacen los movimientos de baile.

La línea narrativa básica de los primeros dos tercios de la película tiene sentido. Ves a los escritores a los que se les dice que deben ser suplantados. Además, los cambios en el estilo de los diálogos se contextualizan y explican como los resultados de una producción particular de programas de la década de 1980 o obras de Shakespeare utilizadas para entrenar la escritura de Benjamin para esos casos.

Sin embargo, también se desliza hacia no sequiturs, a pesar del hecho de que los humanos están claramente involucrados en la escritura y podrían corregir la falla de coherencia que resulta del texto puro generado por máquina. Podría ser que Goodwin quiera retener esa sensación fuera de lugar para que la película refleje dónde está el texto generado por IA en el presente.

Sin embargo, en 2016, Goodwin insistió en que espera que la IA algún día alcance el mismo tipo de coherencia que se encuentra en las películas hechas por humanos. La película de 2017 en realidad toca exactamente el punto que planteó en la correspondencia por correo electrónico y luego que la gente tiene que pensar en la forma en que "usarán dicha tecnología mucho antes de su llegada".

¿Es la tercera vez el encanto?

Los humanos detrás de Benjamin ciertamente lo intentaron, aunque, por desgracia, la tercera película que produjeron, "Zone Out", no llegó al top 3 (como lo hizo la segunda película) o incluso al top 10 (como lo hizo la primera película) en la competencia por 48hr Film Challenge de Sci-Fi London en 2018. Fue descalificado por uso excesivo de metraje existente.

Puedes verlo aquí, pero serán poco más de seis minutos y medio de tu vida que no recuperarás.

Lo que hace que esta película sea algo más dolorosa que las dos anteriores es la combinación de las voces que suenan mecanizadas combinadas con un metraje que no coincide del todo con las palabras y la imposición poco creíble de los movimientos de la boca que el público impone a los rostros de los actores. películas de dominio, El último hombre de la tierra y El cerebro que no moriría que componen el metraje.

Todo esto se debe a la ambición de que Benjamin no solo escriba, sino que también “aparezca” en la película. Y a pesar de la idea de que una IA adopte un cuerpo que fue retratado en Vengadores: La era de Ultron, la inteligencia artificial en realidad no tiene ninguna característica física, robótica o humana. Así que Benjamin tuvo que sustituirlo a sí mismo con caracterizaciones ya capturadas en la película con las palabras generadas por IA en el lugar de los guiones originales.

Los resultados son bastante confusos. Lo mejor que se puede decir al respecto, como lo hizo uno de los comentarios más populares, es "Aún mejor historia de amor que Crepúsculo".

Fingiéndolo

Lo que los comentaristas no lograron captar, como respuestas a la pregunta en los comentarios sobre la aparición de bigotes en los personajes femeninos, fue cómo se logró el efecto. Todo se debe a que el actor Thomas Middleditch sirvió como modelo de la IA para pronunciar el discurso de todos los actores que aparecen en la película.

La forma en que funcionó se explica en este video:

Hemos visto resultados mucho más pulidos en la recreación de la joven princesa Leia y el gran Moff Tarkin para la película de Star Wars de 2017. Rogue One. Sin embargo, obviamente, los productores de lo que es un éxito de taquilla garantizado tienen presupuestos mucho más grandes y mucho más tiempo para dedicar a lograr recreaciones tan realistas a través de la combinación de actores y tecnología, como se explica en el video a continuación:

Sin embargo, el impresionante efecto logrado a través de esos esfuerzos masivos en la película de Star Wars indica que en el futuro, la combinación de máquinas y humanos puede producir resultados creativos que vale la pena ver. Puedes haber generado efectos e incluso generados rostros, siempre que recuerden contar una buena historia que tenga alguna lógica interna que atraiga a los humanos.


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