В настоящее время искусственный интеллект достиг заметных результатов в области анализа данных, однако ему еще далеко до человеческого понимания контекста и общего смысла. В разрабатываемой игре необходимо визуализировать фразу таким образом, чтобы она была понятна компьютеру.
Согласно MIT Technology Review, в то время как программы ИИ могут победить лучших игроков во многих играх, включая шахматы, го и — с недавних пор — StarCraft, их обучение ограничивается использованием лишь ограниченных возможностей искусственного интеллекта. Иными словами, освоение игры в шахматы не позволит компьютеру улучшить свои навыки в решении судоку. Специалисты из Института искусственного интеллекта Аллена (Ai2) утверждают, что их игра, получившая название Iconary, способна преодолеть текущие ограничения искусственного интеллекта. Возможности использования этой технологии позволяют этой ссылке.
Суть заключается в предоставлении игрокам простого текстового описания или фразы, которую необходимо изобразить. После этого алгоритм анализирует полученный рисунок, стремясь определить исходное описание получить детальное понимание художественного контекста, которое дало бы будущему ИИ понимание общих смыслов.
В настоящий момент игрокам приходится идти на существенные компромиссы. Например, добиться успеха невозможно без преобразования каждого элемента фразы в соответствующее изображение в виде эмодзи. Так, для фразы «человек рубит дрова» представляется, что достаточно нарисовать фигурку, держащую топор, втиснутый в бревно. Однако на такое ИИ пока не способен. Вместо этого следует рисовать фразу по частям: фигурку человека, изображение топора и дров по отдельности, после чего нужно выбрать эмодзи в выпадающем меню и уже из них «собрать» фразу.
В настоящее время в игру интегрировано более 1200 иконок, 75 000 потенциальных фраз и словарь, насчитывающий 20 000 слов. Кроме того, предусмотрены два режима: упрощенный и сложный. В планах разработчиков – создание таблицы рекордов, стимулирование состязательности между игроками и повышение эффективности обучения искусственного интеллекта.
По мнению ведущего разработчика проекта Али Фахади (Ali Farhadi), для развития искусственного интеллекта такие игры оказываются более эффективными, чем го или шахматы, поскольку для них требуется более развитый интеллект. В конце концов, говорит он, игру можно использовать как новый вид теста Тьюринга: участники могут попытаться угадать, кто их товарищ по команде — человек или машина.