211service.com
Pamirškite „AlphaGo“ – „DeepMind“ žengia įdomesnį žingsnį bendrojo AI link
„AlphaGo“ ir savarankiškai važiuojantys automobiliai yra nuostabiai protingi, tačiau nė vienas nėra labai didelis šuolis bendro dirbtinio intelekto link. Laimei, kai kurie AI tyrėjai kuria būdus, kaip išplėsti mašinų intelektą.
„DeepMind“ mokslininkai, sukūrę čempioną „Go-playing“ robotą „AlphaGo“, kuria metodą, kuris galėtų būti reikšmingas siekiant, kad mašinos būtų tokios pat protingos kaip mes.
Į du popieriai paskelbta šią savaitę ir pranešė pateikė Naujasis mokslininkas, dukterinės įmonės „Alphabet“ tyrėjai aprašo pastangas išmokyti kompiuterius reliacinio samprotavimo, pažinimo gebėjimo, kuris yra žmogaus intelekto pagrindas.
Paprasčiau tariant, santykinis samprotavimas yra gebėjimas apsvarstyti ryšius tarp skirtingų psichinių vaizdų, tokių kaip objektai, žodžiai ar idėjos. Toks samprotavimas yra labai svarbus žmogaus pažinimo raidai ir gyvybiškai svarbus sprendžiant beveik bet kokią problemą.
Dauguma esamų mašininio mokymosi sistemų nesistengia suprasti sąvokų santykio. Pavyzdžiui, regos sistema gali atpažinti šunį ar katę paveikslėlyje, tačiau ji nežino, kad šuo vejasi katę.
Dvi DeepMind sukurtos sistemos tai išsprendžia modifikuodami esamus mašininio mokymosi metodus, kad jie galėtų sužinoti apie fizinius ryšius tarp statinių objektų, taip pat apie judančių objektų elgesį laikui bėgant.
Jie demonstruoja pirmąsias galimybes naudodami CLEVR – paprastų objektų duomenų rinkinį. Po treniruotės jie gali paklausti sistemos, ar vienas objektas yra priešais kitą, ar kuris objektas yra arčiausiai. Jų rezultatai yra žymiai geresni nei bet kas anksčiau pasiektas, kai kuriais atvejais netgi viršija žmogaus rezultatus.
Antrajame darbe mokslininkai parodo, kaip panašiai modifikuota mašininio mokymosi sistema gali išmokti numatyti paprastų objektų elgesį dviem matmenimis. Mes nuolat tokius dalykus darome trimis matmenimis, pavyzdžiui, gaudydami kamuolį ar vairuodami automobilį. Tiesą sakant, psichologiniai eksperimentai rodo, kad žmonės, numatydami veiksmo poveikį objektams, naudoja intuityvų fizikos variklį. Tai daug sudėtingiau ir galingiau nei tiesiog atpažinti objektus scenoje.
Nors pažanga gali būti ne akį rėžianti proveržis, jie yra būtent tokie tyrimai, kurių reikia. Kad ir koks įspūdingas būtų šiandieninis dirbtinis intelektas, dažniausiai mašina išmoksta atlikti neįtikėtinai siaurą užduotį. Be naujų idėjų AI sistemos išliks nepajėgios, pavyzdžiui, palaikyti tikrą pokalbį ar pačios išspręsti sudėtingas problemas.
Samas Gershmanas , Harvardo psichologijos profesorius, studijuojantis intelektą, sako, kad turime atidžiau galvoti apie žmogaus intelekto pamėgdžiojimą, jei norime, kad dirbtinis intelektas būtų panašus į mūsų.
Jis sakė, kad mūsų smegenys reprezentuoja pasaulį pagal santykius tarp objektų, agentų ir įvykių MIT technologijų apžvalga el. paštu. Pasaulio vaizdavimas tokiu būdu labai apriboja išvadas, kurias darome iš duomenų, todėl kai kuriuos dalykus išmokti sunkiau, o kitus – lengviau. Taigi šiuo požiūriu šis darbas yra žingsnis teisinga kryptimi: sukuriami į žmones panašūs apribojimai, leidžiantys mašinoms lengviau išmokti užduotis, kurios yra natūralios žmonėms.
Tačiau Gershmanas perspėjo nepervertinti „DeepMind“ darbo reikšmės. Jis sakė, kad superžmogiškas darbas atliekant bet kokią konkrečią mašininio mokymosi užduotį nereiškia, kad jis turi viršžmogišką intelektą.
Santykinis samprotavimas taip pat yra tik vienas iš žmogaus intelekto elementų. Gershmanas ir kiti rašė popierius praėjusiais metais, kuriame nagrinėjami kiti žmogaus intelekto aspektai, kurių šiuo metu trūksta AI. Be samprotavimų apie santykius, pavyzdžiui, jie pažymėjo, kad žmonės geba kurti kompozicijas arba kurti naujas idėjas iš turimų žinių, kad galėtų išspręsti problemas.
Gershmanas sakė, kad santykinis samprotavimas yra būtina, bet nepakankama sąlyga į žmogų panašiam intelektui.
(Skaityti daugiau: „DeepMind“ neuroninis tinklas moko AI mąstyti apie pasaulį )