人工知能は物事を想像できますか？ 想像力は複雑なプロセスです。 架空のシナリオを構成できる要素の数について考えるのをやめると、この精神的な手順がどれほど深遠であるかという概念に近づき始めるのが簡単になります。
米国南カリフォルニア大学の研究者チームは、既知の要素に基づいて新しい概念を作成できるシステムを実装するために、AIに同様の品質を与えることを目指すプロジェクトを発表しました。
人工知能が想像できる新しいシステム
一見、「人間の能力」を備えた人工知能システムを訓練するという考えは奇妙に聞こえるかもしれません。 ただし、これには実用的で、興味深く、親しみやすい目的があります。
想像力のプロセスは、一般的に、以前に認識された要素に基づいて、新しい精神的なイメージが構築される創造的なプロセスとして定義されます。 これをAIプレーンに持ち込むと、たとえば、多数の薬の処方を習得するシステムは、新しいレシピのテストを開始するために、それらのコンポーネントと機能を分解する可能性があります。
この種のメカニズムは以前に提示されていますが、その作用は、先ほど述べた薬物の例など、特定の状況に限定されています。 それらとは異なり、USCの研究者によって開発されたAIは、さまざまなアプリケーションに外挿することができます。 これは、さまざまなシナリオで、このシステムが独自のルールと変数を定義して、可能な限り多くの属性の組み合わせを構成できる必要があることを意味します。
この多様性を実現するために、研究者たちはディープフェイクの生成に使用されたのと同様のメカニズムを使用しました。 これらのだまされた視聴覚作品の場合と同じように、アルゴリズムは人の顔とジェスチャーを識別して、デジタル的に置き換えられた顔でそれらをエミュレートすることができます。 この人工知能の場合、システムは分析された各シナリオのコンポーネントを認識することができます。
彼の研究室との会話の中で、この開発の背後にあるチームの一員である学生のユンハオ・ゲは、映画トランスフォーマーに基づいてこのプロセスを例示しました。 「それはメガトロン車の形、黄色のバンブルビー車の色とポーズ、そしてニューヨークのタイムズスクエアの背景をとることができます。 その結果、トレーニングセッション中にこのサンプルが目撃されなかったとしても、タイムズスクエアを走行する色付きのバンブルビーメガトロンカーになります」と彼はコメントしました。
同じ例で、このチームの別のメンバーであるLaurent Itti教授は、次のようにコメントしています。各オブジェクトをユニークにします」と付け加え、「この新しい解きほぐしのアプローチは、初めてAIシステムの新しい想像力を解き放ち、人間の世界理解に近づけます。」
このようなシステムにより、自動運転車は天候や環境要因に基づいて可能な限り多くのシナリオを想像し、安全性を強化することができます。 したがって、このシステムが提供するものと互換性のあるニーズが特定されるにつれて、可能なアプリケーションのカタログは増え続ける可能性があります。
この研究の詳細は、今年の表現学習国際学会で発表された「グループ教師あり学習によるゼロショット合成」というタイトルの論文で公開されました。