211service.com
Planas tobulinti AI tyrinėjant vaikų mintis
Josho Tenenbaumo nuotrauka priešais judrią lentą
Kiti dideli dirbtinio intelekto proveržiai gali priklausyti nuo mūsų pačių protų tyrinėjimo.
Taip sako Joshas Tenenbaumas , kuris vadovauja MIT Kompiuterinio pažinimo mokslo laboratorijai ir yra didelio naujo AI projekto, vadinamo MIT Quest for Intelligence .
Projektas sujungia kompiuterių mokslininkus ir inžinierius su neurologais ir kognityviniais psichologais, kad ištirtų mokslinius tyrimus, galinčius paskatinti esminę dirbtinio intelekto pažangą. Tenenbaumas pristatė projektą ir savo AI pažangos viziją EmTech konferencijoje, kurią šią savaitę surengė MIT. MIT technologijų apžvalga .
„Įsivaizduokite, kad galėtume sukurti mašiną, kuri pradeda veikti kaip kūdikis ir mokosi kaip vaikas“, – sakė jis. „Jei galėtume tai padaryti, tai būtų pagrindas dirbtiniam intelektui, kuris iš tikrųjų yra protingas, mašininiam mokymuisi, kuris iš tikrųjų galėtų mokytis.
Pastaraisiais metais dirbtinio intelekto srityje buvo padaryta stulbinanti pažanga, tačiau tai daugiausia buvo pagrįsta keliais pagrindiniais mašininio mokymosi proveržiais, ypač dideliuose ar giliuose neuroniniuose tinkluose. Pavyzdžiui, gilus mokymasis suteikė kompiuteriams galimybę atpažinti žodžius kalboje ir veidus vaizduose taip tiksliai, kaip gali žmogus. Išsamus mokymasis taip pat prisideda prie įspūdingos žaidimų programų, įskaitant „DeepMind's AlphaGo“, pažangos, taip pat prisidėjo prie savarankiškai vairuojančių transporto priemonių ir robotikos tobulinimo. Bet jiems visiems kažko trūksta.
„Nė viena iš šių sistemų nėra tikrai protinga“, – sakė jis. „Nė vienas iš jų neturi tokio lanksčios, sveiko proto, bendro intelekto kaip dvejų metų ar net vienerių metų amžiaus. Taigi ko trūksta? Koks skirtumas?'
Tenenbaumo tyrimai skirti pažinimo mokslo tyrinėjimui, siekiant suprasti žmogaus intelektą. Pavyzdžiui, jo darbas ištyrė, kaip net maži vaikai gali vizualizuoti pasaulio aspektus, naudodami įgimtą 3-D modelį. Tai suteikia žmonėms instinktyvesnį fizinio pasaulio supratimą nei kompiuteris ar robotas. „Vaikų žaidimai yra tikrai rimtas reikalas“, – sakė jis. „Jie yra eksperimentai. Ir tai daro žmones protingiausiais besimokančiais žinomoje visatoje.
Tenenbaumas taip pat atliko novatorišką darbą kurdamas kompiuterines programas, galinčias imituoti kai kuriuos sunkiausius žmogaus proto aspektus, dažnai naudodamas tikimybinius metodus. Pavyzdžiui, jis ir dar du tyrėjai 2015 m sukurtos kompiuterinės programos galintis išmokti atpažinti naujus ranka rašytus simbolius, taip pat tam tikrus objektus vaizduose, pamačius vos kelis pavyzdžius. Tai svarbu, nes geriausioms mašininio mokymosi programoms paprastai reikia didžiulio mokymo duomenų kiekio. matau , savarankiškai vairuojančių automobilių įmonė, kuri įkvėpimo semiasi iš šio tyrimo, praėjusiais metais buvo išskirta iš Tenenbaumo laboratorijos.
Vasario mėnesį paskelbtas „The Quest for Intelligence“ taip pat siekia ištirti dirbtinio intelekto poveikį visuomenei. Tai reiškia, kad reikia atsižvelgti į esminius technologijos apribojimus ar trūkumus, taip pat į tokias problemas kaip algoritminis šališkumas ir paaiškinamumas.
Tenenbaumas pažymi, kad pradinė dirbtinio intelekto vizija, kuriai dabar jau daugiau nei 50 metų, siekė įkvėpimo semtis iš žmogaus intelekto, tačiau be didelio mokslinio pagrindo. Kognityvinių mokslų ir neurologijos sritys dabar yra labiau subrendusios, sako jis. Tai turėtų padaryti šį projektą ypatingu.