211service.com
Nemąstančios mašinos
Kai kurie dirbtinio intelekto ir pažinimo mokslo sričių įkūrėjai ir lyderiai praėjusią naktį griežtai įvertino AI pažangos trūkumą per pastaruosius kelis dešimtmečius.
Per panelinę diskusiją, kurią moderavo kalbininkas ir kognityvinis mokslininkas Stevenas Pinkeris – po kurio prasidėjo MIT „Smegenų, protų ir mašinų“ simpoziumas, komisijos nariai ragino grįžti prie tyrimų stiliaus, kuris žymėjo ankstyvuosius šios srities metus, labiau smalsumo, o ne siaurų pritaikymų.
Jums gali kilti klausimas, kodėl nėra robotų, kuriuos galėtumėte atsiųsti sutaisyti Japonijos reaktorių, sakė Marvinas Minskis , kuris šeštajame dešimtmetyje buvo neuroninių tinklų pradininkas ir padarė didelę pažangą dirbtinio intelekto ir robotikos srityse. Atsakymas yra toks, kad septintajame ir aštuntajame dešimtmečiuose buvo padaryta didelė pažanga. Tada kažkas nutiko. [Šiandien] pastebėsite, kad mokiniai jaudinasi dėl robotų, kurie žaidžia krepšinį ar futbolą, šoka ar juokingai nusijuokia. [Bet] jie nepadaro jų protingesni.
Patrikas Winstonas 1972–1997 m. MIT Dirbtinio intelekto laboratorijos direktorius, kartojo Minskis. Daugelis žmonių protestuotų prieš tokią nuomonę ne pažanga, bet nemanau, kad kas nors protestuotų, kad per pastaruosius 20 metų galėjo būti daugiau pažangos. Tai, kas nutiko, buvo negerai devintajame dešimtmetyje.
Winstonas dėl stagnacijos iš dalies kaltino pasibaigus Šaltajam karui sumažėjusį finansavimą ir ankstyvus bandymus komercializuoti AI. Tačiau didžiausias kaltininkas, anot jo, buvo mechanistinė šios srities balkanizacija, kai tyrimai buvo skirti vis siauresnėms specialybėms, tokioms kaip neuroniniai tinklai ar genetiniai algoritmai. Kai savo konferencijas skiriate mechanizmams, atsiranda tendencija spręsti ne esmines problemas, o [tik] tas problemas, kurias mechanizmai gali išspręsti, sakė Winstonas.
Winstonas teigė manantis, kad tyrėjai turėtų sutelkti dėmesį į tuos dalykus, dėl kurių žmonės skiriasi nuo kitų primatų arba netgi tuo, kuo jie skiriasi nuo neandertaliečių. Pasak jo, kai mokslininkai mano, kad nustatė dalykus, dėl kurių žmonės yra unikalūs, jie turėtų sukurti šių savybių skaičiavimo modelius, pritaikydami juos realiose sistemose, kad galėtų atrasti savo modelių spragas ir, jei reikia, juos patobulinti. Winstonas spėliojo, kad stebuklinga sudedamoji dalis, kuri daro žmones unikalius, yra mūsų gebėjimas kurti ir suprasti istorijas, naudojant gebėjimus, palaikančius kalbą. Kai turi istorijas, atsiranda toks kūrybiškumas, dėl kurio rūšys skiriasi nuo kitų.
Emilio Bizzi , vienas iš MIT McGovern smegenų tyrimų instituto įkūrėjų, sutiko, kad mokslininkai turėtų sutelkti dėmesį į svarbius žmogaus intelekto elementus, tokius kaip gebėjimas apibendrinti mokymosi patirtį arba sklandžiai planuoti judesius, kad būtų išvengta kliūčių siekiant konkretaus tikslo, pavyzdžiui, suvokimo. akinius. Esu nusiteikęs optimistiškai, kad per ateinančius kelerius metus mes padarysime didelę pažangą, o priežastis ta, kad įvairiose pasaulio vietose yra daug laboratorijų, kurios užsiima humanoidine robotika.
Du kalbininkai skydelyje, Noamas Chomskis ir Barbara Partee , abu labai prisidėjo prie mūsų kalbos supratimo, laikydami ją skaičiavimo, o ne grynai kultūriniu reiškiniu. Abu taip pat manė, kad norint sukurti tikrai mąstančias mašinas, būtina suprasti žmonių kalbą. Iš tikrųjų semantikos išmanymas yra būtina sąlyga, kad viskas būtų vadinama intelektu, sakė Partee.
Chomsky išjuokė mašininio mokymosi tyrinėtojus, kurie naudoja grynai statistinius metodus, kad sukurtų elgesį, kuris imituoja kažką pasaulyje, bet nesistengia suprasti tokio elgesio prasmės. Chomsky palygino tokius tyrinėtojus su mokslininkais, kurie galėtų ištirti į avilį grįžtančios bitės šokį ir galėtų sukurti statistiškai pagrįstą tokio šokio modeliavimą, nebandydami suprasti, kodėl bitė taip elgėsi. Tai labai nauja [mokslinės] sėkmės samprata. Aš nežinau nieko panašaus iš mokslo istorijos, sakė Chomsky.
Sidnėjus Brenneris , kuris kartu su Francisu Cricku iššifravo trijų raidžių DNR kodą ir išsiaiškino visą nervų struktūrą. c. elegantiškas kirminas ląstelių lygmeniu, sutiko, kad dirbtinio intelekto ir neurologijos tyrinėtojai gali būti priblokšti paviršiaus detalėmis, o ne ieškoti didesnių klausimų apačioje. Žvelgiant į bandymus atkartoti jo atvaizdavimą c. elegantiškas Neuronų laidų schemą su sudėtingesniais organizmais, Brenneris nerimavo, kad neurologiniai ir kognityviniai mokslininkai per daug uoliai bando. Jis sakė, kad vietoj to jie turėtų sutelkti dėmesį į aukštesnio lygio problemas. Jis panaudojo analogiją, kai kas nors fotografuoja su išmaniuoju telefonu: šiandien niekas nesivargintų aprašyti tokio veiksmo tranzistoriaus lygmeniu: daug naudingiau procesą aptarti aukštesnio lygio posistemių ir programinės įrangos požiūriu.