211service.com
Marvinas Minskis apie sveiką protą ir emocijas sukeliančius kompiuterius
Populiariausi kompiuterių mokslininkai iš viso pasaulio šiandien susitinka Dartmuto koledže Hanoveryje, NH, minint dirbtinio intelekto 50-metį. Dar 1956 m. Johnas McCarthy, tuometinis Dartmuto matematikos fakulteto narys, išrado terminą esminiam šios srities susibūrimui – Dartmuto vasaros dirbtinio intelekto tyrimų projektui. McCarthy ir dar keturi 1956 m. projekto dalyviai, įskaitant Marviną Minsky iš MIT, dalyvauja šios savaitės susitikime, kuriame pagrindinis dėmesys skiriamas AI ateinančius 50 metų .
Marvinas Minskis, MIT žiniasklaidos menų ir mokslų profesorius emeritas, buvo vienas iš pirmųjų Dartmuto vasaros dirbtinio intelekto tyrimų projekto dalyvių 1956 m. Šiandien jis kartu atidarys 50-mečio minėjimo konferenciją Dartmute. (Coveney / MIT sutikimu.)
Matematiniai ir filosofiniai Alano Turingo, Johno von Neumanno, Herberto Simono, Alleno Newello ir kitų kompiuterių mokslo milžinų pasiekimai šeštąjį dešimtmetį pavertė didelio optimizmo mašinų intelekto atžvilgiu. Tyrėjai tikėjo, kad netrukus galės užprogramuoti kompiuterius, kad jie imituotų daugybę žmogaus samprotavimo formų. Ekspertų sistemos įkūnytų ir manipuliuotų žiniomis simbolinės logikos pavidalu. Dirbtiniai neuroniniai tinklai būtų mokomi vystytis siekiant teisingų atsakymų.
Šis optimizmas netgi persimetė į populiariąją kultūrą, kur HAL – protingas (ir labai sutrikęs) kompiuteris Stanley Kubricko 1968 m. 2001: Kosminė odisėja , išaukštino veikėjus žmones.
Tačiau septintojo dešimtmečio pabaigoje buvo aišku, kad net į vaikišką žmogaus samprotavimą kompiuteryje prireiks labai sudėtingų loginių lygčių arba neuronų jungčių tinklų. Taigi tyrėjai atsitraukė. Jie pradėjo spręsti problemas, daugiausia dėmesio skirdami paprastų žmogaus žygdarbių atkartojimui, pavyzdžiui, vaikiškų kaladėlių perkėlimui (Stanfordo kompiuterių mokslininko Terry Winogrado dabar žinomos programos SHRDLU tema, kuri naudojo instrukcijas natūralia kalba manipuliuoti roboto ranka).
Minskis, kuris su McCarthy atidarys Dartmuto konferenciją, žavėjosi Winogrado darbais. Tačiau jis ilgai vengė redukcionistinių demonstracijų, siekdamas ištirti tikrus žmogaus mąstymo mechanizmus. Pavyzdžiui, dirbdamas su Seymour Papert MIT AI laboratorijoje, Minskis aštuntajame dešimtmetyje pradėjo kurti proto visuomenės teoriją, kuri teigia, kad kryptingų, bet beprotiškų agentų sluoksniai dirba kartu, kad sukurtų sąmonę.
„Technology Review“ pertraukė Minskį liepos 11 d., kai jis bando ruoštis savo būsimai knygai, Emocijų mašina , kuris iš naujo interpretuoja žmogaus protą kaip resursų debesį arba mini mašinas, kurios įsijungia ir išsijungia priklausomai nuo situacijos ir sukelia įvairias mūsų emocines bei psichines būsenas.
Technologijų apžvalga : Ar galite patikėti, kad praėjo 50 metų nuo pirmojo Dartmuto AI susitikimo? Ar atrodo, kad praėjo penki dešimtmečiai?
Marvinas Minskis : Aš nepatyriau daug 50 metų intervalų, todėl man sunku pasakyti.
TR: Pakankamai teisingas. Taigi, ką manote apie AI tyrimų būklę šiandien, palyginti su 1956 m.?
MM: Mane stebina tai, kad mažai žmonių dirba su aukštesnio lygio teorijomis, kaip veikia mąstymas. Tai buvo didelis nusivylimas. Aš ką tik išleidžiu didelę naują knygą apie tai, apie ką turėtume galvoti: kaip trejų ar ketverių metų vaikas sveiku protu mąsto, kad jiems taip gerai ir, atrodo, jokia mašina negali to padaryti. daryti? Pagrindinis skirtumas yra tas, kad jei jums sunku ką nors suprasti, paprastai galvojate: „Kas su manimi negerai? arba kam gaišau laiką? arba Kodėl toks mąstymo būdas neveikia? Ar yra koks nors kitas mąstymo būdas, kuris galėtų būti geresnis?
Tačiau tokie DI projektai, kurie vyksta pastaruosius 30 ar 40 metų, beveik neturėjo atspindinčio mąstymo. Visa tai yra reakcija į situaciją ir statistikos rinkimas. Prieš trejus metus surengėme konferenciją apie sveiko proto mąstymą ir visame pasaulyje pavyko rasti tik apie tuziną tuo besidominčių tyrinėtojų.
TR: Kodėl žmonės vengia sveiko proto problemos?
MM: Manau, kad žmonės apsižvalgo, kokia sritis šiuo metu populiari, o paskui švaisto tam savo gyvenimą. Jei tai populiaru, tai, mano galva, tu nedaryk nori prie to dirbti. Dabar fizika yra kitokia. Ten žmonės sako, kad ši populiari teorija veikia gana gerai, bet ji nepaaiškina to ar ano – todėl turėčiau pažvelgti į tai. Tačiau kai žmonės rašo AI dokumentus, jie tik pasakoja, ką padarė jų programa, o ne kaip ji nepavyko ar kokių problemų nepavyko išspręsti. Žmonės nemano, kad svarbi problema yra jų sistema neturi išspręsta. Žmonės įprato neuroninius tinklus atpažinti, kad jei, pavyzdžiui, ieškote taksi, turėtumėte ieškoti geltono judančio objekto. Tačiau jie neklausia, kodėl šie tinklai negali atsakyti į kitokius klausimus.
TR: Tačiau sveiko proto supratimas yra daug sunkesnė problema, ar ne? Ar tai negali paaiškinti, kodėl tiek daug dirbtinio intelekto tyrinėtojų eina į kitas sritis?
MM: Tai tiesa. Dar kai rašiau Proto draugija , porą metų dirbome, kad kompiuteris suprastų paprastą vaikišką istoriją: Marija buvo pakviesta į Džeko vakarėlį. Ji svarstė, ar jam patiks aitvaras. Jei užduotumėte klausimą Kodėl Marija susimąstė apie aitvarą? visi žino atsakymą – tikriausiai gimtadienis, o jei ji eina, vadinasi, ji buvo pakviesta, o visi pakviesti turi atnešti dovaną, ir tai turi būti dovana jaunam berniukui, taigi ji turi būti kažkas patinka berniukams, o berniukams patinka tam tikri žaislai, pavyzdžiui, šikšnosparniai, kamuoliai ir aitvarai. Jūs turite visa tai žinoti, kad atsakytumėte į klausimą. Mums pavyko sukurti nedidelę duomenų bazę ir programa suprasti keletą paprastų klausimų. Bet mes išbandėme tai kitoje istorijoje ir nežinojome, ką daryti. Kai kurie iš mūsų padarė išvadą, kad jūs turite pažinti porą milijonas dalykų, prieš priversdami mašiną mąstyti sveiku protu.
TR: Kadangi žmonės suprato, kaip sunku priversti kompiuterį suprasti net paprastas sveiko proto situacijas, ar galėtumėte pasakyti, kad dalis optimizmo, susijusio su PG galimybėmis XX amžiaus šeštajame ir septintajame dešimtmečiuose, išsisklaidė?
MM: Nemanau, kad optimizmas yra tinkamas žodis. Manau, kad mes uždavėme gerus klausimus, bet kažkodėl dauguma žmonių, dirbančių su tuo, ką jie vadino AI, pradėjo ieškoti vieno iš šių universalių sprendimų. Fizikoje tai veikė; buvo Niutono lygtys, tada Maksvelo, o vėliau reliatyvumo ir kvantų teorija. Dauguma AI žmonių bando tai imituoti ir rasti bendrą teoriją. Tačiau žmonės turi 100 skirtingų smegenų centrų, kurie visi veikia šiek tiek skirtingai. Jūs neturėtumėte dirbti ties vienu sprendimu; turėtumėte dirbti su daugybe programėlių.
TR: Didelė dalis AI finansavimo buvo skirta Gynybos pažangių tyrimų projektų agentūrai (DARPA), kurioje yra gana aiškus praktinių rezultatų poreikis. Tiesą sakant, jie yra vienas iš Dartmouth AI konferencijos rėmėjų. Kaip DARPA suformavo AI tyrimų kryptį?
MM: Iš pradžių DARPA rėmė žmones, o ne pasiūlymus. Nuo 1963 m. pradžios buvo padaryta didelė pažanga; apie dešimt metų tokie dalykai, apie kuriuos kalbu, klestėjo. Ir tada aštuntojo dešimtmečio pradžioje įvyko savotiška juokinga avarija. Senatorius Mike'as Mansfieldas, gana liberalus, nusprendė, kad Gynybos departamentas neturėtų remti civilinių tyrimų. Taigi jis buvo atsakingas už tai, kad ARPA taptų DARPA, ir stengėsi nekonkuruoti su pramoniniais ir civiliniais tyrimais. Taigi jiems tapo daug sunkiau palaikyti tyrėjus vizionierius.
Tuo pačiu metu aštuntojo dešimtmečio pradžioje pradėjo nykti Amerikos įmonių tyrimų bendruomenė. „Bell Labs“, RCA ir kiti iš esmės išnyko iš tokios veiklos. Ir atsitiko dar vienas dalykas: užklupo verslininko klaida. Devintajame dešimtmetyje daug žmonių pradėjo bandyti patentuoti daiktus, kurti startuolius ir gaminti produktus, o tai sutapo su bendru jaunų mokslininkų išnykimu. Žmonės, kurie galėjo tapti produktyviais mokslininkais, dabar eina į teisę ir verslą.
Taigi nėra galimybės paremti šio tyrimo. Jei turite gerą idėją, sunku ją paskelbti, nes žmonės sako, kur jūsų eksperimentas? Tačiau sveiko proto mąstymo problema yra ta, kad negalite eksperimentuoti, kol neturite didelės sveiko proto duomenų bazės. Yra vienas „Cyc“, kurį 1985 m. įkūrė Dougas Lenatas. Ir mes turime Plačių pažiūrų duomenų bazė, kuri yra viešai prieinama, bet dar nelabai gerai struktūrizuota. Tačiau tai yra visas tyrimo projektas, skirtas išsiaiškinti, kaip atidaryti atviro proto duomenų bazę.
TR: Minėjote, kad kompiuteris turi žinoti keletą milijonų dalykų, kad užmegztų sveiko proto ryšius. Tačiau Lenatas ir jo kolegos dirbo būtent ties tuo, daugelį metų skirdami sveiko proto žinias į Cyc. Kodėl reikalinga kita duomenų bazė?
MM: Kai 1985 m. Lenatas pradėjo „Cyc“, jis buvo gana ambicingas ir kito tokio projekto nebuvo. Mano kolegos ir aš pasakėme, palaukime ir pažiūrėkime, kaip tai veikia. Ir tada kurį laiką nieko neįvyko.
Lenatas padarė labai gerų dalykų. Bėda ta, kad Cyc yra labai sunku naudoti ir jis yra patentuotas, todėl mokslininkai jo nenaudoja daug. Ir su jo sistema yra daug problemų, kurios nepasirodė anksčiau, nes nebuvo konkurencijos.
Jie padarė tai nuoseklų, todėl iš tikrųjų nežino daug. Ar banginis turėtų būti laikomas žinduoliu ar žuvimi? Banginiai turi daug žuvims būdingų savybių, todėl dauguma žmonių nustemba išgirdę, kad tai žinduolis. Tačiau tikrasis atsakymas yra tas, kad tai turėtų būti abu. Sveiko proto duomenų bazė nebūtinai turi būti logiškai nuosekli. Galiausiai Lenatas suprato, kad jie turėtų pertvarkyti Cyc, numatydami skirtingus kontekstus, kuriuose gali kilti klausimas. Tačiau iš pradžių duomenų bazė buvo sukurta taip, kad viskas būtų labai logiška, o jos kalba yra predikatinis skaičiavimas. Tikimės, kad „Open Mind“ sistema naudotų natūralią kalbą – kuri, žinoma, pilna dviprasmybių, tačiau dviprasmybės yra ir geros, ir blogos.
TR: Kokie yra pagrindiniai argumentai ar tyrimų rekomendacijos būsimoje knygoje, Emocijų mašina ?
MM: Pagrindinė knygos mintis yra tai, ką aš vadinu išradingumu. Jei ko nors nesuprasite keliais skirtingais būdais, greičiausiai įstrigsite. Taigi pirmas dalykas knygoje yra tai, kad jūs turite turėti skirtingus dalykus apibūdinti. Aš sukūriau žodį: panalogija. Kai ką nors atstovaujate, turėtumėte tai reprezentuoti keliais skirtingais būdais, kad galėtumėte negalvodami pereiti nuo vieno prie kito.
Antras dalykas yra tai, kad turėtumėte turėti keletą mąstymo būdų. DI bėda ta, kad kiekvienas žmogus sako, kad sukurs sistemą, pagrįstą statistinėmis išvadomis, genetiniais algoritmais ar bet kuo, ir kiekviena sistema yra tinkama tam tikroms problemoms, bet ne daugumai kitų. Pavadinimo priežastis Emocijų mašina yra tai, kad mes turime šiuos dalykus, vadinamus emocijomis, ir žmonės juos laiko paslaptingais racionalaus mąstymo priedais. Mano nuomone, emocinė būsena yra kitoks mąstymo būdas.
Kai pykstate, atsisakote ilgalaikių planų ir greičiau galvojate. Keičiate aktyvuojamų išteklių rinkinį. Mašinai reikės šimto mąstymo būdų. Ir mes turime šimtą pavadinimų emocijoms, bet ne mąstymo būdams. Taigi knygoje aptariama apie 20 skirtingų žmonių mąstymo krypčių. Tačiau jie turi turėti papildomų metažinių apie tai, koks mąstymo būdas yra tinkamas kiekvienoje situacijoje.
TR: Sakote, kad kompiuteriai turėtų pykti?
MM: Jei kas nors yra jūsų kelyje ir nepasitrauks iš jūsų kelio, turite juos įbauginti arba išgąsdinti arba priversti bijoti. Tai yra visiškai pagrįstas būdas išspręsti problemą, jei skubate ir jei negalite jų apeiti, atsitiks kažkas blogo. Siūlau, kad šiems mąstymo būdams reikėtų apie 20 skirtingų žodžių. Tada galite išmesti racionalų.
Minskio Emocijų mašina: sveiko proto mąstymas, dirbtinis intelektas ir žmogaus proto ateitis planuojama išleisti Simon & Schuster kietu viršeliu 2006 m. lapkritį. Minskis išleido juodraštis knygos internete.