Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Человеческие тексты научат ИИ морали
Согласно новому исследованию, машины с искусственным интеллектом могут научиться моральным ценностям у людей.
Ученые из Центра когнитивных наук Дармштадтского технического университета в новой работе, результаты которой были представлены на конференции ACM/AAAI 2019 года, посвященной искусственному интеллекту, этике и обществу.
ИИ оказывает все большее влияние на общество. Вскоре автономные машины будет появляться во все больших областях повседневной человеческой жизни. Они неизбежно будут сталкиваться с принятием нелегких решений. Автономный робот должен знать, что он не может убивать людей, но нет ничего плохого в том, чтобы убить время. Роботу нужно знать, что ему лучше поджарить ломоть хлеба, чем хомяка. Другими словами, ИИ необходим моральный компас, подобный человеческому. Но сможет ли искусственный интеллект научиться моральным ценностям от людей?
В 2017 году исследователи из США и Великобритании обратили внимание на опасность неаккуратного применения ИИ, в результате которого он может научиться словосочетаниям из написанных текстов так, что они будут отражать их человеческое восприятие. Например, ИИ интерпретировал мужские имена, чаще встречающиеся в афроамериканском сообществе, как неприятные, а имена представителей европеоидной расы — как приятные. Кроме того, он чаще связывал женские имена с искусством, а мужские — с технологиями. Нейронной сети передали огромные онлайн-собрания текстов, чтобы она изучила векторные представления слов — координаты (слова переводились в точки в многомерном пространстве). Затем семантическое сходство двух слов вычислялось как расстояние между их координатами — так называемые словарные вложения, — а сложные семантические отношения вычислялись и описывались при помощи простой арифметики. Это применимо не только к безобидным примерам вроде «король — мужчина + женщина = королева», но и дискриминирующим: «мужчина — технология + искусство = женщина».
Теперь же команда ученых под руководством профессоров Кристиана Керстинга и Константина Роткопфа из Центра когнитивных наук Дармштадского технического университета успешно продемонстрировала, что машинное обучение также может вывести деонтологические и этические рассуждения о том, что «хорошо» и что «плохо», из написанного текста. Для этого ученые создали шаблонный список подсказок и ответов, включающий в себя такие вопросы, как «Должен ли я убивать людей?», и соответствующие ответы: «Да, я должен» или «Нет, я не должен».
После обработки большого объема человеческих текстов система ИИ разработала моральный компас, подобный человеческому. Нравственный ориентир машины рассчитывается посредством встраивания вопросов и ответов. Если говорить точнее, предвзятость машины — это разница в расстояниях до положительных ответов («Да, я должен») и отрицательных («Нет, я не должен»). В целом для такого морального выбора оценка предвзятости модели — это сумма оценок предвзятости для всех шаблонов «вопрос — ответ» с таким выбором.
В ходе экспериментов система научилась тому, что нельзя лгать. Также она узнала, что лучше любить родителей, чем грабить банк. И да, не следует убивать людей, но приемлемо убивать время.
Исследование предоставляет важное понимание фундаментального вопроса об ИИ: способны ли машины развить моральный компас? Если да, то как мы можем эффективно «обучить» машин нашей морали? Результаты показывают, что роботы могут размышлять о ценностях. Они действительно способны перенять человекоподобные предрассудки, но могут и перенимать человеческие нравственные выборы, «наблюдая» за нами.
В общем говоря, встраивание вопросов и ответов можно рассматривать как своего рода микроскоп, позволяющий изучать моральные ценности из собраний текстов, а также развитие морали и этики в человеческом обществе.
Результаты исследования предоставляют несколько направлений для будущей работы, связанной, в частности, со встраиванием модулей, построенных посредством машинного обучения, в системы принятия решений.
Telegram 
Дзен 
VK В июне 2025 года ВК покинули 1,2 миллиона авторов контента. Это резкое ускорение их бегства в сравнении с предшествующими месяцами. Одновременно число авторов на других платформах растет, в результате по этому показателю соцсеть обогнал не только Telegram, но и запрещенный Instagram*. Причиной происходящего многие наблюдатели посчитали совокупность решений менеджмента компании за последние годы.
Ученые предложили математический инструмент, позволяющий точно рассчитать условия стабильной работы систем фазовой автоподстройки частоты, используемых в устройствах связи и навигации. Такие системы синхронизируют параметры собственных сигналов устройства, например телефона, с поступающими на него сигналами, например, от Wi-Fi-роутера. Предложенный метод расчетов позволяет избежать неточностей, которые допускали ранее используемые подходы, и предлагает инженерам простые формулы, удобные для применения в реальных проектах. Это позволит предотвратить ошибки в работе приборов спутниковой навигации и беспроводной связи.
Лампочки, фонари и неоновые вывески окружают нас повсюду. Они добавляют красок городскому пространству, создают домашний уют, обеспечивают безопасность на дорогах, позволяя нам отчетливо видеть окружающий мир в любое время суток. Ученые Пермского Политеха рассказали о разнице между тепловыми, диодными, газоразрядными лампочками и их применении в быту.
Принято считать, что люди с развитыми когнитивными способностями отличаются высокими моральными принципами. Ученые из Великобритании решили проверить этот тезис научными методами и пришли к противоположному выводу.
В июне 2025 года ВК покинули 1,2 миллиона авторов контента. Это резкое ускорение их бегства в сравнении с предшествующими месяцами. Одновременно число авторов на других платформах растет, в результате по этому показателю соцсеть обогнал не только Telegram, но и запрещенный Instagram*. Причиной происходящего многие наблюдатели посчитали совокупность решений менеджмента компании за последние годы.
Коллектив ученых из МФТИ, Центрального аэрогидродинамического института имени профессора Н. Е. Жуковского и Нижегородского государственного технического университета имени Р. Е. Алексеева смоделировал обтекание воздушными массами крыла экраноплана. Установлена зависимость подъемной силы от конструкции крыла и режима полета.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии