Saturs
J:
Kāpēc AI inženieriem ir jāuztraucas par "intuitīvajiem motoriem"?
A:
Cilvēka intuīcijas ideja tagad ir liela daļa no revolucionāra mākslīgā intelekta darba - tieši tāpēc AI inženieri pievērš tik lielu uzmanību “intuitīvajiem motoriem” un citiem līdzīgiem modeļiem. Zinātnieki darbā mēģina uzlauzt cilvēka intuīcijas procesu un simulēt to ar mākslīgā intelekta vienībām. Tomēr, izpētot, kā loģika un intuīcija darbojas neironu tīklos un citās AI tehnoloģijās, pati intuīcijas definīcija kļūst nedaudz subjektīva.
Viens no labākajiem piemēriem ir jauna, talantīga superdatora izmantošana, lai pārspētu cilvēku čempionus Go spēlē - spēlē, kuru bieži raksturo kā nedaudz intuitīvu, kaut arī tā balstās arī uz smagu loģiku. Tā kā Googles AlphaGo ir pārspējis ekspertus, spēlētājus, tiek daudz spekulēts par to, cik labi datori darbojas ar cilvēka stila intuīciju. Tomēr, aplūkojot Go spēles struktūru, jūs redzat, ka šo tehnoloģiju patiesajā uzbūvē ir daudz kas jānosaka, lai noskaidrotu, cik daudz viņi paļaujas uz intuīciju un cik viņi paļaujas uz plašiem loģikas modeļiem. .
Go spēlē Cilvēks var labi ievietot gājienu, balstoties uz intuitīvu uztveri vai tāldarbības loģiku vai abu sajaukumu. Tādā pašā veidā datori var izveidot ekspertu Go-playing modeļus, kuru pamatā ir plaši loģiski modeļi, kas zināmā mērā var atspoguļot vai imitēt intuitīvu spēli. Tātad, runājot par to, cik labi datori var būt ar intuitīviem modeļiem, ir svarīgi definēt intuīciju, ko zinātniskā sabiedrība nav pilnībā izdarījusi.
Marija Džolija Lisabonas universitātē atzīmē dažādus viedokļus par intuīcijas definīcijām rakstā “Intuīcijas jēdziens mākslīgā intelekta jomā”.
“Zinātnieki nav vienisprātis par jēdziena definīciju,” raksta Džolija. “Vēl nesen intuīcija nepadevās stingrām zinātniskām pētījumu metodēm, un pētnieki to parasti izvairījās no bieži sastopamām ar mistiku. Līdz šim diskusijai par šo tēmu trūka saskaņotības un metodes. ”
Ja intuīcijas jēdziens pats par sevi ir neskaidrs, tad vēl problemātiskāks būs mērījums par to, cik labi mākslīgais intelekts darbojas intuīcijas simulācijā.
Viens no grāmatas, kas saukts par “Cilvēkam līdzīga intuīcijas mehānisma ieviešanu mākslīgajā intelektā”, autoru skaidrojumiem liek domāt sekojošo:
Cilvēka intuīciju simulēja vairāki pētījumu projekti, izmantojot mākslīgā intelekta paņēmienus. Lielākajai daļai šo algoritmu vai modeļu trūkst iespēju tikt galā ar sarežģījumiem vai novirzēm. Turklāt tie arī nepaskaidro faktorus, kas ietekmē intuīciju, un šī procesa rezultātu precizitāti. Šajā rakstā mēs piedāvājam vienkāršu uz sērijām balstītu modeli cilvēciskas intuīcijas ieviešanai, izmantojot savienojamības un nezināmu entītiju principus.
Lai, iespējams, konkrētāk apskatītu cilvēka intuīcijas procesu, vadu rakstā ir citēti MIT pētījumi, izskaidrojot cilvēka prāta “intuitīvo fizikas dzinēju” - tas izskaidro, kas notiek, kad mēs skatāmies objektu kaudzi. Mēs intuitīvi varam saprast, vai objekti, visticamāk, nokrīt, vai tie ir stabili vai vienmērīgi, taču šī intuīcija ir balstīta uz plašiem loģikas noteikumiem, kas laika gaitā tiek internalizēti, kā arī uz mūsu tiešās redzes un uztveres modeļiem.
Rakstnieks Joi Ito norāda, ka sistēmas, kurās mēs intuitīvi izmantojam savus fizikas dzinējus, ir “trokšņaini” un mēs spējam izfiltrēt šo troksni. Tā ir liela daļa no mākslīgā intelekta attīstīšanas - jēgas iegūšanas no trokšņainiem modeļiem. Tomēr šiem modeļiem ir jāiet daudz tālāk, lai patiešām veiktu tāda veida prognozes un analīzes, kuras cilvēki var izmantot sarežģītās sistēmās.
Vienkāršs paņēmiens ir tas, ka, lai sasniegtu šo iznākumu, datoriem būtu jāsajauc izsmalcināta redze ar plašu loģiku un uztverošu izziņu tādā veidā, kā viņi to šobrīd nespēj. Vēl viens veids, kā to izskaidrot, ir tas, ka mēs redzam, ka cilvēka smadzenes ir “melnā kaste”, kuru tehnoloģija nav pilnībā pārveidojusi. Lai arī mūsu tehnoloģijas ir ļoti spējīgas radīt saprātīgus rezultātus, tās vēl nevar simulēt pašu cilvēka smadzeņu spēcīgo, noslēpumaino un pārsteidzošo darbību.