211service.com
JAV kariuomenė nori išmokyti dirbtinio intelekto pagrindinio sveiko proto
PLAKTUKAS: DOVIDAS; TELEFONAS: ANDRIWIDODO; BANANAI: BENAS DAVISAS | Daiktavardžio projektas
Kad ir kur būtų naudojamas dirbtinis intelektas, pamatysite, kad jis kažkokiu linksmu būdu žlugo. Paimkite keistos klaidos sukurta pagal vertimo algoritmus, kurie painioja ką nors pavakarieniauti su, gerai, ką nors pavakarieniauti.
Tačiau kadangi dirbtinis intelektas naudojamas vis kritiškesnėse situacijose, pavyzdžiui, vairuojant autonominius automobilius, nustatant medicinines diagnozes arba iš žvalgybos informacijos daromos išvados apie gyvybę ar mirtį, šios gedimai nebebus juokingas dalykas. Štai kodėl DARPA , JAV kariuomenės tyrimų padalinys, sprendžia pagrindinį AI trūkumą: jis neturi sveiko proto.
Sveikas protas yra tamsioji dirbtinio intelekto materija, sako Oren Etzioni, bendrovės vadovas Alleno AI institutas , Sietle įsikūrusi ne pelno siekianti mokslinių tyrimų organizacija, kuri tiria technologijos ribas. Tai šiek tiek neapsakoma, bet matote jos poveikį viskam.
Naujoji DARPA programa „Machine Common Sense“ (MCS) vykdys konkursą, kuriame AI algoritmai bus prašomi suprasti tokius klausimus kaip šis:
Mokinys įdeda du vienodus augalus į tokio paties tipo ir kiekio dirvą. Ji duoda jiems tiek pat vandens. Vieną iš šių augalų ji padeda prie lango, o kitą – tamsiame kambaryje. Prie lango esantis augalas gamins daugiau (A) deguonies (B) anglies dioksido (C) vandens.
Norint išspręsti šį klausimą, kompiuterinei programai reikia šiek tiek suprasti, kaip veikia fotosintezė. Paprasčiausiai paduodami mašinai daug ankstesnių klausimų, problemos patikimai neišspręsite.
Šiuose etalonuose pagrindinis dėmesys bus skiriamas kalbai, nes ji gali taip lengvai sugadinti mašinas ir todėl, kad testavimas yra gana paprastas. Etzioni sako, kad klausimai yra būdas įvertinti pažangą sveiko proto supratimo link, o tai bus labai svarbu.
Technologijos įmonės yra užsiėmusios galingų, bet iš esmės ribotų mašininio mokymosi metodų komercializavimu. Pavyzdžiui, gilus mokymasis leidžia atpažinti žodžius kalboje arba objektus vaizduose, dažnai neįtikėtinai tiksliai. Tačiau šis metodas paprastai priklauso nuo didelio kiekio žymėtų duomenų – neapdoroto garso signalo arba vaizdo pikselių – įvedimo į didelį neuroninį tinklą. Sistema gali išmokti išskirti svarbius modelius, tačiau ji gali lengvai suklysti, nes neturi platesnio pasaulio sampratos.
Priešingai, žmonių kūdikiai greitai išsiugdo intuityvų pasaulio supratimą, kuris yra jų intelekto pagrindas.
Tačiau toli gražu neaišku, kaip išspręsti sveiko proto problemą. Ankstesni bandymai padėti mašinoms suprasti pasaulį buvo sutelkti į didelių žinių duomenų bazių kūrimą rankomis. Tai sudėtinga ir iš esmės nesibaigianti užduotis. Garsiausios tokios pastangos yra Cyc , projektas, kuris buvo vykdomas dešimtmečius.
Problema gali pasirodyti labai svarbi. Galų gale, sveiko proto trūkumas tam tikrose kritinėse situacijose yra pražūtingas ir galiausiai gali sulaikyti dirbtinį intelektą. DARPA jau seniai investavo į fundamentinius AI tyrimus. Ankstesni projektai padėjo sukurti šiuolaikinius savarankiškai važiuojančius automobilius ir garsiausią balsu valdomą asmeninį asistentą Siri.
Sveiko proto nebuvimas neleidžia protingai sistemai suprasti savo pasaulio, natūraliai bendrauti su žmonėmis, protingai elgtis nenumatytose situacijose ir mokytis iš naujos patirties, šį rytą paskelbtame DARPA programų vadovo Dave'o Gunningo pranešime sakoma. Šis nebuvimas yra bene svarbiausia kliūtis tarp siaurai orientuotų AI programų, kurias šiandien turime, ir bendresnių AI programų, kurias norėtume sukurti ateityje.