В частности, они разработали способ, позволяющий компьютерам находить аналогии — сравнения между иногда несопоставимыми методами и проблемами, которые подчеркивают основные сходства.Любой, кому нравилось смотреть сериал «МакГайвер» по разоружению ракеты с помощью скрепки или устранение утечки серной кислоты с помощью плитки шоколада, мог бы сказать вам, что аналогии могут дать важные идеи и вдохновение для решения проблем. Обращение к огромным базам данных изобретений может стимулировать инновации, но делать это без помощи аналогий — все равно что найти иголку в стоге сена.
Ученые-компьютерщики из Карнеги-Меллона и Еврейского университета решили проблему аналогии, объединив краудсорсинг и тип искусственного интеллекта, известный как глубокое обучение. Наблюдая за тем, как люди находят аналогии, они получали идеи, которые использовали для обучения компьютерного программного обеспечения, чтобы находить еще больше аналогий.«После десятилетий попыток это первый раз, когда кто-либо получил вычислительную поддержку в решении проблемы аналогии в масштабе», — сказал Аникет Киттур, доцент Института взаимодействия человека и компьютера CMU.
«Как только вы сможете найти аналогии, вы действительно сможете ускорить темпы инноваций», — сказала Дафна Шахаф, выпускница CMU и ученый-компьютерщик из Еврейского университета. «Если вы можете ускорить темпы внедрения инноваций, это решит множество других проблем».Исследовательская группа представит свои выводы в четверг, 17 августа, на KDD 2017, конференции по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных, в Галифаксе, Новая Шотландия, где исследовательская работа уже получила награды как за лучшую работу, так и за лучшую студенческую работу.
Аналогии сыграли свою роль в любом количестве открытий. Итальянский микробиолог Сальвадор Лурия задумал эксперимент по бактериальной мутации, который позже принес ему Нобелевскую премию, во время просмотра игрового автомата. Братья Райт использовали знания о балансе и весе, полученные при постройке велосипедов, чтобы помочь им летать с приводом от двигателя.
Уловка извлечения незакрепленной пробки из винной бутылки вдохновила аргентинского автомеханика на изобретение устройства, облегчающего трудные роды.Найти аналогии не всегда легко, особенно для компьютеров, которые не понимают вещи на глубоком семантическом уровне, как это делают люди. Исследователи пытались создать структуры данных вручную, но этот подход требует много времени и средств — он не масштабируется для баз данных, которые могут включать девять миллионов патентов США или 70 миллионов научно-исследовательских работ.
Другие пытались вывести эту структуру из большого количества текста, но этот подход выявляет в первую очередь поверхностные сходства, а не глубокое понимание, полезное для решения проблем. Чтобы следовать новому подходу, Киттур, который годами изучал краудсорсинг как средство поиска аналогий, объединил усилия с Шахафом, который специализировался на вычислительных аналогиях.Наряду с доктором философии Шахаф.
Студент Том Хоуп и постдокторант CMU Джоэл Чан разработали схему, по которой рабочие, нанятые через Amazon Mechanical Turk, искали аналогичные продукты на веб-сайте инновационных продуктов Quirky.com. Основываясь на описании продуктов, они искали те, которые имели аналогичные цели или использовали аналогичные механизмы.«Мы смогли заглянуть в мозги этих людей, потому что заставили их показать свои работы», — объяснил Чан. Например, описание йогуртницы может содержать такие слова, как «концентрат», «еда» и «уменьшение», связанные с его назначением, и такие слова, как «жидкость», «насос» и «нагрев», связанные с его механизм. «С точки зрения аналогий, речь идет не о йогурте, а о концентрации», — отметил он.
Основываясь на этих выводах, компьютер может научиться анализировать дополнительные описания продуктов и определять собственные аналогии, многие из которых отражают сходство между, казалось бы, несопоставимыми продуктами, а не просто внешнее сходство. По словам Хоуп, когда толпы рабочих впоследствии использовали аналогии, чтобы предложить новые продукты, эти «далекие» аналогии породили самые новаторские идеи.Тот же подход можно использовать для адаптации компьютерных программ для поиска аналогий в патентных заявках или научных исследованиях.Национальный научный фонд поддержал это исследование, равно как и инициативу Bosch, Google и CMU Web 2020.
Инициатива CMU AI в Школе компьютерных наук продвигает исследования и образование в области искусственного интеллекта, используя сильные стороны школы в области компьютерного зрения, машинного обучения, робототехники, обработки естественного языка и взаимодействия человека с компьютером.