В Google AI обучили нейросеть играть в «Jeopardy!»

Машина обучалась с помощью заданий из викторины «Jeopardy!», используя метод ActiveQA, основным принципом которого является переформулировка вопроса.

Разработчики из Google AI протестировали способности нейросети на вопросах из игры «Jeopardy!». С помощью агента ActiveQA нейросеть распознавала в утверждении вопрос и давала ответ в вопросительной форме. «Катализатором» для исследований в этой области стала победа компьютера Watson от IBM над двумя чемпионами мира на шоу «Jeopardy!» в 2011 году.

Как работает ActiveQA?

Агент Active Question Answering перефразирует заданный вопрос во множество вариантов. Затем он отправляет запросы в базу данных с ответами, получает несколько и выбирает среди них правильный и наиболее полный. В отличие от обычного QA, который без изменения отправляет заданный вопрос в среду с ответами, ActiveQA способен обрабатывать лексически сложные вопросы.

Как машина обучалась на «Jeopardy!»?

Успех нейросети основывался на обучении с подкреплением. ИИ стал точнее переформулировать задаваемые вопросы, получая положительную реакцию на правильные ответы.

Например, машине задаётся вопрос: «Ганди был под глубоким влиянием графа, написавшего „Войну и мир“». Нейронная сеть должна сформулировать вопрос, содержащий правильный ответ. Например: «Кто такой Лев Толстой?»

Google AI представила пакет ActiveQA на основе TensorFlow в октябре 2018 года. Пакет размещён в репозитории GitHub и доступен для всех пользователей TensorFlow от Google.