Исследователи из Стэнфорда исследуют появление простых языковых навыков в мета

Исследовательская группа из Стэнфордского университета добилась революционного прогресса в области обработки естественного языка (НЛП), исследуя, могут ли агенты обучения с подкреплением (RL) осваивать языковые навыки косвенно, без явного языкового контроля. Основная цель исследования заключалась в том, чтобы выяснить, могут ли агенты RL, известные своей способностью учиться, взаимодействуя со своей средой для достижения неязыковых целей, аналогичным образом развивать языковые навыки. Для этого команда разработала среду навигации по офису, предлагающую агентам находить целевой офис как можно быстрее.

Исследователи построили свое исследование вокруг четырех ключевых вопросов:

1. Могут ли агенты изучать язык без явного языкового контроля?

2. Могут ли агенты научиться интерпретировать другие модальности помимо языка, например графические карты?

3. Какие факторы влияют на появление языковых навыков?

4. Распространяются ли эти результаты на более сложные трехмерные среды с многомерными пиксельными наблюдениями?

Чтобы исследовать возникновение языка, команда обучила своего агента DREAM (агенты глубокого повторного обучения с метаобучением) в 2D-офисной среде, используя планы языковых этажей в качестве обучающих данных. Примечательно, что DREAM освоила политику исследования, которая позволяла ему перемещаться и читать план этажа. Используя эту информацию, агент успешно достиг нужного офисного помещения, добившись почти оптимальной производительности. Способность агента обобщать невидимое относительное количество шагов и новые планировки, а также его способность исследовать изученное представление плана этажа еще раз продемонстрировали его языковые навыки.

Не удовлетворившись этими первоначальными выводами, команда пошла еще дальше и обучила DREAM на 2D-варианте офиса, на этот раз используя в качестве обучающих данных графические планы этажей. Результаты были не менее впечатляющими: DREAM успешно добралась до целевого офиса, доказав свою способность читать и другие модальности, выходящие за рамки традиционного языка.

Исследование также углубилось в понимание факторов, влияющих на появление языковых навыков у агентов RL. Исследователи обнаружили, что алгоритм обучения, объем данных метаобучения и размер модели сыграли решающую роль в формировании языковых способностей агента.

Наконец, чтобы проверить масштабируемость своих результатов, исследователи расширили офисную среду до более сложной трехмерной области. Удивительно, но DREAM продолжал читать план этажа и решать задачи без прямого языкового контроля, что еще раз подтверждало надежность его способностей к овладению языком.

Результаты этой новаторской работы предоставляют убедительные доказательства того, что язык действительно может возникнуть как побочный продукт решения неязыковых задач у агентов мета-RL. Изучая язык косвенно, эти воплощенные агенты RL демонстрируют удивительное сходство с тем, как люди приобретают языковые навыки, стремясь достичь несвязанных целей.

Последствия этого исследования имеют далеко идущие последствия: они открывают захватывающие возможности для разработки более сложных моделей изучения языка, которые могут естественным образом адаптироваться к множеству задач, не требуя явного языкового контроля. Ожидается, что полученные результаты будут способствовать развитию НЛП и внесут значительный вклад в развитие систем искусственного интеллекта, способных понимать и использовать язык все более сложными способами.

ПроверьтеБумага . Вся заслуга в этом исследовании принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте присоединитьсянаш 27 тысяч+ ML SubReddit,40 тысяч+ сообществ Facebook,Дискорд-канал, иИнформационный бюллетень по электронной почте, где мы делимся последними новостями исследований в области искусственного интеллекта, интересными проектами в области искусственного интеллекта и многим другим.

Нихарика — стажер технического консалтинга в компании Marktechpost. Она учится на третьем курсе бакалавриата и в настоящее время получает степень бакалавра технических наук в Индийском технологическом институте (ИИТ) в Харагпуре. Она человек с большим энтузиазмом, проявляющий большой интерес к машинному обучению, науке о данных и искусственному интеллекту, а также заядлый читатель последних разработок в этих областях.