In un post sul blog, DeepMind, una sussidiaria di Google, ha parlato di un esperimento per testare modelli di intelligenza artificiale per la generalizzazione e le capacità di pensiero astratto. Gli esperti hanno sviluppato un generatore che pone domande basate sul concetto di progressione, proprietà del colore, forme o dimensioni e loro relazioni. Compiti simili si trovano nei test del QI per gli esseri umani.
Precisione del test IQ
La maggior parte dei modelli ha risposto alle domande con una precisione del 75%. In tal modo, i ricercatori hanno trovato una forte correlazione tra le prestazioni del compito e la capacità di identificare le astrazioni sottostanti. Sono riusciti ad aumentare l'efficienza addestrando algoritmi per spiegare le loro risposte, per mostrare quali relazioni e proprietà devono essere considerate in un particolare problema.
Tuttavia, alcuni modelli non riescono a "trasferire" le relazioni studiate a nuove proprietà, ad esempio, se si è allenata a identificare sequenze logiche in relazione al colore degli oggetti, e nel compito è necessario stabilire una dipendenza dalla loro forma.
Il team ha scoperto che se la rete neurale estrapolava correttamente la sua conoscenza delle relazioni a una nuova combinazione di valori, la precisione delle attività aumentava all'87%. In caso di estrapolazione errata, è sceso al 32%.
Il progresso dettagliato della ricerca e i risultati sono stati pubblicati dagli sviluppatori nell'articolo.
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Nel febbraio 2018, gli sviluppatori di Facebook AI Research hanno anche addestrato l'intelligenza artificiale per spiegare le sue azioni. In generale, questa tecnica consente di tracciare la logica della risoluzione di un problema e identificare i problemi che impediscono di affrontarlo.
