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Autonomous Linguistic Emergence in neural Networks

Descrizione del progetto

Comunicazione con reti neurali profonde ispirata al linguaggio umano

Le reti neurali profonde sono algoritmi di apprendimento automatico che puntano a replicare l’elaborazione delle informazioni da parte del cervello. Queste reti costituiscono una soluzione promettente per introdurre l’IA nella nostra vita quotidiana, dalle auto a guida autonoma ai telefoni e i giochi. Il progetto ALiEN, finanziato dall’UE, si propone di migliorare l’interfaccia delle reti neurali profonde e di sviluppare un linguaggio universale che possa essere facilmente implementato su più applicazioni. Il progetto è ispirato al linguaggio umano e mira a sostituire le interfacce esistenti con protocolli di comunicazione generici. I ricercatori costruiranno un ambiente di addestramento per l’interazione di questo tipo di reti che aiuterà a migliorare quelle esistenti e a superare le complessità associate alle applicazioni reali.

Obiettivo

Deep neural networks (DNNs) are specialized computational models lacking a standard interface. If a complex task requires different DNNs, an ad-hoc connection must be laboriously designed. Inspired by human language, ALiEN wants to replace such ad-hoc interfaces with generic communication protocols optimized for ease of learning by DNNs that might have different architectures and functions. ALiEN “languages” are not hand-crafted: they emerge by training DNNs to share information through communication, offering the scalability and robustness to noise that is an asset of learned systems.

A first set of experiments will study, in tightly controlled settings, the impact of input, training community size and communication channel on the expressiveness and ease of acquisition of emergent protocols. The emergence of general protocols will be encouraged by a training environment characterized by varied inputs and interaction among numerous DNNs. The best emerged protocols will also be taught in a supervised way to new DNNs, with the final aim of establishing a “universal” DNN language. Next, I will explore how emergent protocols can help interfacing out-of-the box, state-of-the-art DNNs, only requiring the addition of light input and output layers to existing pre-trained models. Finally, a simplified home automation use case will demonstrate the usefulness of emergent protocols in a scenario that features some of the complexities to be expected in real-life applications. The project will also thoroughly analyze the emerging protocols, with the concurrent aims of i) identifying and favoring features that make them more expressive and easier to learn; ii) enhancing interpretability; and iii) gathering scientific insights into communication emergence in a non-human “species”.

All in all, ALiEN will take a first bold step towards enabling autonomous DNN interaction, and thus genuinely adaptive AI systems.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

ERC-ADG - Advanced Grant

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2020-ADG

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Istituzione ospitante

UNIVERSIDAD POMPEU FABRA
Contributo netto dell'UE
€ 2 489 541,00
Indirizzo
PLACA DE LA MERCE, 10-12
08002 Barcelona
Spagna
Regione
Este Cataluña Barcelona
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 2 489 541,00

Beneficiari (1)