Niekada neturėsime tikrojo AI, prieš tai nesuprasdami smegenų

Patrickas T Powersas

Dirbtinio intelekto paieška visada buvo susijusi su bandymu sukurti mašinas, kurios mąstytų – bent jau tam tikra prasme. Tačiau klausimas, kiek dirbtinis ir biologinis intelektas turėtų būti panašus, dešimtmečius nesutaria. Ankstyvosios pastangos kurti AI apėmė sprendimų priėmimo procesus ir informacijos saugojimo sistemas, kurios buvo laisvai įkvėptos žmonių mąstymo. Ir šiandienos gilieji neuroniniai tinklai yra laisvai įkvėpti to, kaip smegenyse užsidega tarpusavyje susiję neuronai. Tačiau palaidas įkvėpimas paprastai būna kiek įmanoma.

Susijusi istorija

Bendrasis dirbtinis intelektas: ar esame artimi ir ar net prasminga bandyti?

Mašina, galinti mąstyti kaip žmogus, nuo seniausių laikų buvo pagrindinė AI tyrimų vizija ir tebėra labiausiai skaldanti idėja.

Daugumai dirbtinio intelekto žmonių per daug nerūpi detalės, sako Jeffas Hawkinsas, neurologas ir technologijų verslininkas. Jis nori tai pakeisti. Hawkinsas beveik 40 metų aprėpia du neurologijos ir AI pasaulius. 1986 m., po kelerių metų dirbdamas „Intel“ programinės įrangos inžinieriumi, jis atvyko į Kalifornijos universitetą Berklyje ir pradėjo neurologijos mokslų daktaro laipsnį, tikėdamasis išsiaiškinti, kaip veikia intelektas. Tačiau jo ambicijos atsitrenkė į sieną, kai jam buvo pasakyta, kad niekas nepadės įgyvendinti tokio didelio projekto. Nusivylęs jis iškeitė Berklį į Silicio slėnį ir 1992 m. įkūrė Palm Computing, kuri sukūrė PalmPilot – šiandieninių išmaniųjų telefonų pirmtaką.

Tačiau jo susižavėjimas smegenimis niekada neišnyko. Po penkiolikos metų jis grįžo į neuromokslą ir įsteigė Redvudo teorinės neurologijos centras (dabar Berklyje). Šiandien jis bėga Numenta , neurologijos tyrimų bendrovė, įsikūrusi Silicio slėnyje. Ten jis ir jo komanda tyrinėja neokorteksą – smegenų dalį, atsakingą už viską, ką mes siejame su intelektu. Po to proveržių virtinė per pastaruosius kelerius metus „Numenta“ pakeitė savo dėmesį nuo smegenų prie AI, taikydamas tai, ką sužinojo apie biologinį intelektą, mašinose.

Hawkinso idėjos įkvėpė didelius dirbtinio intelekto vardus, įskaitant Andrew Ng, ir sulaukė pagyrų iš Richardo Dawkinso, kuris parašė entuziastingą pratarmę naujai Hawkinso knygai. Tūkstantis smegenų: nauja intelekto teorija , paskelbtas kovo 2 d.

Ilgai kalbėjausi su Hawkinsu „Zoom“ apie tai, ką jo žmogaus smegenų tyrimai reiškia mašininiam intelektui. Jis nėra pirmasis Silicio slėnio verslininkas, manantis, kad turi visus atsakymus, ir greičiausiai ne visi sutiks su jo išvadomis. Tačiau jo idėjos gali supurtyti AI.

Mūsų pokalbis buvo redaguotas siekiant ilgumo ir aiškumo.

Kodėl, jūsų manymu, AI šiuo metu eina neteisinga kryptimi?

Tai sudėtingas klausimas. Ei, aš nesu šiandieninio AI kritikas. Manau, kad tai puiku; tai naudinga. Aš tiesiog nemanau, kad tai protinga.

Mano pagrindinis interesas yra smegenys. Aš įsimylėjau smegenis prieš dešimtmečius. Ilgą laiką laikiausi tokio požiūrio, kad prieš kurdami AI, pirmiausia turime išsiaiškinti, kas iš tikrųjų yra intelektas, o geriausias būdas tai padaryti yra ištirti smegenis.

Dar 1980 m., ar kažkas panašaus, maniau, kad požiūris į AI neduos tikro intelekto. Tą patį jaučiau visuose AI etapuose – man tai nėra naujiena.

Žiūriu į pažangą, kuri pastaruoju metu buvo padaryta giliai mokantis, ir ji yra dramatiška, gana įspūdinga, bet tai nereiškia, kad jos iš esmės trūksta. Manau, kad žinau, kas yra intelektas; Manau, kad žinau, kaip tai daro smegenys. Ir AI nedaro to, ką daro smegenys.

Ar norite pasakyti, kad norėdami sukurti AI, turime kažkaip iš naujo sukurti smegenis?

Ne, nemanau, kad kursime tiesiogines smegenų kopijas. Aš visiškai nemėgstu smegenų emuliacijos. Tačiau mums reikės sukurti mašinas, kurios veiktų pagal panašius principus. Vieninteliai intelektualių sistemų pavyzdžiai yra biologinės sistemos. Kodėl tu to nestudijuoji?

Atrodo, pirmą kartą parodžiau tau kompiuterį ir tu sakai: tai nuostabu! Aš statysiu kažką panašaus. Tačiau užuot žiūrėję į tai, bandydami išsiaiškinti, kaip tai veikia, tiesiog nueini ir pradedi bandyti ką nors padaryti nuo nulio.

Taigi, ką smegenys daro itin svarbiu intelektui, jūsų manymu, dirbtinis intelektas taip pat turi daryti?

Egzistuoja keturi minimalūs intelekto atributai, savotiškas pradinis lygis. Pirmasis yra mokymasis judant: negalime pajusti visko aplink mus vienu metu. Turime judėti, kad sukurtume psichinį dalykų modelį, net jei tai tik judina mūsų akis ar rankas. Tai vadinama įsikūnijimu.

Susijusi istorija

Psichologijos koncepcija padeda AI geriau naršyti mūsų pasaulyje

Be to, šį jutiminį įvestį užima dešimtys tūkstančių žievės stulpelių, kurių kiekviena turi dalinį pasaulio vaizdą. Jie konkuruoja ir derinasi per savotiška balsavimo sistema sukurti bendrą požiūrį. Tai yra tūkstančio smegenų idėja . Dirbtinio intelekto sistemoje tai gali apimti mašiną, valdantį skirtingus jutiklius – regėjimą, prisilietimą, radarą ir pan., kad gautų išsamesnį pasaulio modelį. Nors paprastai kiekvienam pojūčiui, pavyzdžiui, regėjimui, bus daug žievės stulpelių.

Tada vyksta nuolatinis mokymasis, kai išmoksti naujų dalykų, nepamirštant ankstesnių dalykų. Šiandieninės AI sistemos to negali padaryti. Ir galiausiai mes struktūrizuojame žinias naudodami atskaitos rėmai , o tai reiškia, kad mūsų žinios apie pasaulį yra susijusios su mūsų požiūriu. Jei slysiu pirštu virš kavos puodelio krašto, galiu nuspėti, kad pajusiu jo kraštą, nes žinau, kur yra mano ranka puodelio atžvilgiu.

Jūsų laboratorija neseniai perėjo nuo neurologijos prie AI. Ar tai atitinka jūsų tūkstančio smegenų teoriją?

Gana daug. Prieš dvejus metus, jei įeidavote į mūsų biurą, visa tai buvo neuromokslai. Tada padarėme perėjimą. Jautėmės, kad pakankamai išmokome apie smegenis, kad pradėtume jas taikyti dirbtiniam intelektui.

Kokius AI darbus dirbate?

Vienas iš pirmųjų dalykų, į kuriuos žiūrėjome, buvo retumas. Vienu metu tik 2% mūsų neuronų šaudo; veikla menka. Šią idėją pritaikėme gilaus mokymosi tinkluose ir gauname dramatiški rezultatai , pavyzdžiui, 50 kartų pagreitinta esamuose tinkluose. „Sparity“ taip pat suteikia tvirtesnius tinklus ir mažesnes energijos sąnaudas. Dabar mes dirbame prie nuolatinio mokymosi.

Įdomu tai, kad judėjimą įtraukiate kaip į intelekto pagrindą. Ar tai reiškia, kad AI reikia kūno? Ar tai turi būti robotas?

Manau, kad ateityje skirtumas tarp AI ir robotikos išnyks. Tačiau šiuo metu man labiau patinka žodis įsikūnijimas, nes kai kalbate apie robotus, susidaro į žmones panašių robotų vaizdai, apie kuriuos aš nekalbu. Svarbiausia, kad dirbtinis intelektas turės turėti jutiklius ir sugebėti juos perkelti, palyginti su savimi ir modeliuojamais dalykais. Bet jūs taip pat galite turėti virtualų AI, kuris juda internete.

Ši idėja gerokai skiriasi nuo daugelio populiarių idėjų apie intelektą, bekūnes smegenis.

Judėjimas tikrai įdomus. Smegenys naudoja tuos pačius mechanizmus, kad judintų mano pirštą virš kavos puodelio arba judintų akis arba net tada, kai galvojate apie konceptualią problemą. Jūsų smegenys juda per atskaitos rėmus, kad prisimintų faktus, kuriuos saugo įvairiose vietose.

Svarbiausia, kad bet kuri protinga sistema, nesvarbu, kokia jos fizinė forma, suvokia pasaulio modelį, jausdama skirtingas jo dalis, judėdama jame. Tai pamatinė uoliena; tu negali nuo to pabėgti. Nesvarbu, ar tai atrodo kaip robotas humanoidas, robotas gyvatė, automobilis, lėktuvas ar, žinote, tiesiog kompiuteris, sėdintis ant jūsų stalo ir besiblaškantis internete – jie visi vienodi.

Kaip dauguma AI tyrinėtojų mano apie šias idėjas?

Didžioji dauguma AI tyrinėtojų iš tikrųjų nepripažįsta minties, kad smegenys yra svarbios. Aš turiu galvoje, taip, žmonės prieš kurį laiką suprato neuroninius tinklus ir juos tarsi įkvėpė smegenys. Tačiau dauguma žmonių nesistengia atkartoti smegenų. Tiesiog viskas, kas veikia, veikia. Ir šiandieniniai neuroniniai tinklai veikia pakankamai gerai.

Susijusi istorija

AI pradininkas Geoffas Hintonas: Išsamus mokymasis padės padaryti viską Prieš trisdešimt metų Hintono tikėjimas neuroniniais tinklais buvo prieštaringas. Dabar sunku rasti žmonių, kurie nesutiktų, sako jis.

Ir dauguma dirbtinio intelekto žmonių labai mažai supranta neuromokslą. Tai nenuostabu, nes tai tikrai sunku. Tai nėra kažkas, ko tiesiog sėdite ir praleidote keletą dienų skaitydami. Neuromokslai patys stengėsi suprasti, kas po velnių vyksta smegenyse.

Tačiau vienas iš didžiausių šios knygos rašymo tikslų buvo pradėti pokalbį apie intelektą, kurio mes neturime. Turiu omenyje, kad mano ideali svajonė yra tai, kad kiekviena pasaulio AI laboratorija perskaitytų šią knygą ir pradėtų aptarti šias idėjas. Ar mes juos priimame? Ar mes nesutinkame? Anksčiau tai tikrai nebuvo įmanoma. Aš turiu galvoje, šis smegenų tyrimas yra mažesnis nei penkeri metai. Tikiuosi, kad tai bus tikras lūžis.

Kaip, jūsų nuomone, šie pokalbiai keičia AI tyrimus?

AI, kaip sritis, neturėjo apibrėžimo, kas yra intelektas. Tu žinai, Tiuringo testas yra vienas iš blogiausių dalykų, kurie kada nors nutiko, mano nuomone. Net ir šiandien mes tiek daug dėmesio skiriame etalonams ir sumanioms gudrybėms. Nesistengiu sakyti, kad tai nenaudinga. DI, galintis aptikti vėžines ląsteles, yra puikus. Bet ar tai intelektas? Ne. Knygoje naudoju pavyzdį, kai robotai Marse kuria buveinę žmonėms. Pabandykite įsivaizduoti, koks AI reikalingas tai padaryti. Ar tai įmanoma? Tai visiškai įmanoma. Manau, kad šimtmečio pabaigoje tokių mašinų turėsime. Kyla klausimas, kaip išsisukti nuo, pavyzdžiui, „Štai dar vienas triukas, skirtas pagrindams, kurių reikia ateities kūrimui“.

Ką Turingas suklydo pradėdamas pokalbį apie mašinų intelektą?

Noriu pasakyti tik apie tai, kad jei grįšite ir perskaitysite jo originalų darbą, jis iš esmės bandė priversti žmones nustoti su juo ginčytis, ar galite sukurti protingą mašiną. Jis pasakė: Štai keletas dalykų, apie kuriuos reikia pagalvoti – nustok manęs varginti. Tačiau problema ta, kad jis sutelktas į užduotį. Ar mašina gali padaryti tai, ką gali padaryti žmogus? Ir tai buvo išplėsta į visus AI tikslus. Taigi žaidimas „Go“ buvo puikus DI pasiekimas. Tikrai? [ juokiasi ] Aš turiu galvoje, gerai.

Visų našumu pagrįstų metrikų, o Turingo testas yra vienas iš jų, problema yra ta, kad jis tiesiog vengia pokalbio ar didelio klausimo apie tai, kas yra protinga sistema. Jei galite ką nors apgauti, jei galite išspręsti užduotį naudodami tam tikrą protingą inžineriją, tada jūs pasiekėte tą etaloną, bet nebūtinai padarėte pažangą giliau suvokdami, ką reiškia būti protingam.

Ar dėmesys žmogiškiems pasiekimams taip pat yra problema?

Manau, kad ateityje daugelis protingų mašinų nepadarys nieko, ką daro žmonės. Daugelis jų bus labai paprasti ir maži – žinote, kaip pelė ar katė. Taigi, norint išlaikyti Turingo testą, sutelkti dėmesį į kalbą, žmogaus patirtį ir visa tai nėra svarbu kuriant protingą mašiną. Tai aktualu, jei norite sukurti žmogišką mašiną, bet nemanau, kad mes visada to norime.

Knygoje pasakojate istoriją apie delninių kompiuterių pristatymą „Intel“ viršininkui, kuris nesuprato, kam jie skirti. Taigi, ką darys šie būsimi AI?

Nežinau. Niekas nežino. Tačiau neabejoju, kad rasime daugybę naudingų dalykų išmaniosioms mašinoms, kaip tai padarėme telefonams ir kompiuteriams. 1940-aisiais ar šeštajame dešimtmetyje niekas nesitikėjo, ką darys kompiuteriai. Taip bus ir su AI. bus gerai. Kai kurie blogi, bet dažniausiai geri.

Tačiau man labiau patinka galvoti apie tai ilgalaikėje perspektyvoje. Užuot klausę, kokia nauda kurti išmaniąsias mašinas? Klausiu koks gyvenimo tikslas? Mes gyvename didžiulėje visatoje, kurioje esame maži nieko taškeliai. Šis klaustukas mano galvoje buvo nuo mažens. Kodėl mums kas nors rūpi? Kodėl mes visa tai darome? Koks turėtų būti mūsų, kaip rūšies, tikslas?

Manau, kad tai ne apie genofondo išsaugojimą, o apie žinių išsaugojimą. Ir jei taip galvojate, išmaniosios mašinos yra būtinos tam. Mes nebūsime amžinai, bet mūsų mašinos gali būti.

Man tai įkvepia. Aš noriu savo gyvenimui tikslo. Manau, DI – toks, kokį aš įsivaizduoju, o ne šiandieninis DI – yra būdas iš esmės išsaugoti save tam laikui ir vietai, kurios dar nežinome.

paslėpti