Tekoäly saa mielikuvituksen – sille syntyy kyky ennustaa tulevaisuutta
Liikkumista opetteleva tekoälyhahmo muistuttaa vielä humalaista, mutta tekoäly oppii jatkuvasti paremmaksi.
Tekoäly voi tehdä jatkossa itsenäisesti tulevaisuutta koskevia suunnitelmia ja ennustaa, miten tietyt tilanteet voivat edetä ja päättyä.
Googlen tekoälyihin keskittynyt DeepMind-osasto kehittää uudessa projektissaan mielikuvituksella varustettuja algoritmeja.
Tutkijat havainnollistavat tavoitteita yksinkertaisella esimerkillä. Tekoäly voi tehdä samanlaisia pohdintoja kuin ihminen, joka osaa ennakoida vaikka pöydän reunalla olevan lasin putoamista.
Algoritmeilla on oltava samanlainen hienovarainen kyky kuin ihmisellä tulevaisuutta koskevaan kuvitteluun ja järkeilyyn, tutkijat selvittävät.
Esimerkiksi Go-peliin suunniteltu Googlen AlphaGo-tekoäly kykenee ennakoimaan hyvin tulevaisuutta, mutta se tekee sen vain kyseisessä pelissä. AlphaGo on päihittänyt parhaat Go-pelin ihmispelaajat.
Kun tämä periaate laajentuu kehittelijöiden tavoitteiden mukaisesti tosielämään, tekoälyt voivat mukautua lukuisiin kuviteltavissa oleviin mahdollisuuksiin ja oppia erilaisia strategioita suunnitelmien toteuttamiseksi.
Tutkijat kehittävät I2A-nimisille tekoälyille hermoverkkoa, joka määrittää tietoja, jotka voivat olla hyödyllisiä tulevia päätöksiä varten.
Tutkijat tekivät kokeita muun muassa 1980-luvun suositussa Sokoban-videopelissä ja avaruusaluksen navigointipelissä.
Video: Tekoäly pelaa Sokobania. Lähde: DeepMind/YouTube.
Molemmat pelit vaativat tulevaisuuden suunnittelua, eikä niissä voi pärjätä vain kokeilun ja virheiden kautta.
Tutkijat vertasivat mielikuvituksella varustettujen tekoälyjen pelimenestystä verrokkeihin, jotka olivat mielikuvitusta vailla.
Kokeissa ilmeni, että mielikuvitukseen kykenevä tekoäly selvitti 85 prosenttia sille annetuista tehtävistä. Vanhakantaisempi kilpakumppani suoriutui tehtävistä 60-prosenttisesti.
Tutkimustiimi pani merkille useita parannuksia uusissa tekoälyissä: ne kykenevät käsittelemään paremmin tietonsa puutteita, ne olivat parempia poimimaan hyödyllisiä tietoja ja ne kykenivät oppimaan erilaisia strategioita suunnitelmiensa tueksi.
”Mielikuvituksella varustetut tekoälyt päihittivät mielikuvitusta vailla olevat vertailukohteet huomattavasti”, tutkijat raportoivat.
”Ne oppivat vähemmällä kokemuksella ja pystyvät käsittelemään erilaisia epätarkkuuksia mallintaessaan ympäristöään.”
DeepMindin seuraava askel on laajentaa ideaa muihin ongelmiin. Näin ollen tekoälyn mielikuvien avulla ihmiset voisivat suunnitella tulevaisuutta useissa erilaisissa ennusteissa.
Kaikki liikkeet tekoäly ”ajatteli” omatoimisesti.
DeepMindin tutkimusryhmä oli jo aiemmin esitellyt toista projektiaan, jossa he opettivat tekoälyä kävelemään. Tutkijat kehittivät liikkumiskykyä useille kuvitteellisille, tietokoneelle simuloiduille kehotyypeille.
Tällaisia olivat esimerkiksi kävelijä ilman yläruumista, nelijalkainen muurahainen ja 3D-humanoidi.
Tutkijat loivat virtuaalihahmoille useita esteistä aitojen ylityksestä seinäpujotteluun. Näin oli tarkoitus auttaa tekoälyjä oppimaan parhaita tapoja päästä pisteestä toiseen. Kaikki liikkeet tekoäly ”ajatteli” omatoimisesti.
Video: DeepMindin Al oppi kävelemään. Lähde: Space And Intelligence / YouTube.
Kun ihmisruumiin kaltaiset hahmot liikkuivat virtuaalisessa ympäristössä, ne muistuttivat erehdyttävän paljon päihtynyttä.
Hilpeällä videolla ne huitovat, putoavat, törmäävät seiniin ja näyttävät kompastuvan omiin jalkoihinsa.
Keinoälyt kuitenkin pärjäävät jatkuvasti paremmin suunnistaessaan ja liikkuessaan erilaisissa tiloissa, tutkijat huomauttavat.
Järjestelmät oppivat parantamaan itse tekniikoitaan, ja niille syntyy esimerkiksi mahdollisuus juosta, hypätä, kurottautua ja kääntyä tarpeen mukaan.
Tämä avaa valtaisia mahdollisuuksia erilaisten liikkuvien robottien kehitykselle. Asiantuntijat muistuttavat, että robottien liikkeiden ei tarvitse rajoittua ihmisen kaltaisiin liikkeisiin.