Zakaj sodobna AI - razvoj tehnologija slepa

Izraz "umetna inteligenca", pogosto se nanaša na nevronske mreže, ki temelji na globok strojnega učenja tehnologije. In je nevronska mreža učenje tehnologija razvita in je obrodila sadove. Vendar pa niso vsi znanstveniki se strinjajo, da bi morala AI razvoj v tej smeri. Nekdo je celo prepričan, da taki sistemi "ne zaupajo", in ni dobro, ne bo imelo za posledico njihov razvoj.

Umetna inteligenca v modernem smislu - to ni tisto, kar mnogi mislijo

Zakaj strojno učenje - to je slabo za človekov razvoj

V študiji velikih objavljenega na straneh publikacije Technologyreview, profesor na New York University, specialist na področju kognitivne znanosti (v znanosti znanja) Gary Marcus reči kot preobremenjeno z razširjeno uporabo nevronskih mrež, ki temeljijo na globokem strojnega učenja.

Prvič, znanstvenik je prepričan, da ima tehnologija očitne omejitve. Še posebej se je govorilo dolgo trdila, da je treba oblikovati tako imenovano "pravi AI", ki je primeren za širok spekter nalog, kot pa neko se dogaja zdaj. Obstoječi sistemi AI so že dosegle vrhunec razvoja, in to je skoraj "nikjer, da raste." Poleg tega ne moreš kar reči, prvi naučiti AI za vožnjo in drugo, da se ne popravi in ​​nato združite sistem, ki ustvarja univerzalne pomočnika. Umetna inteligenca ne bodo mogli sodelovati kot "učijo na različne načine."

lahko nauči AI, da igrajo Atari boljši človek, ampak, da bi dober robomobil - komaj. Čeprav ta problem je tudi precej specializirano. Deep učenje je dobro kaže v analizi velike količine podatkov, vendar so algoritmi ne vidi vzročne zveze in slabo zaznavajo vsako spremembo pogojev. Slide elementov v računalniški igri za dve ali tri piko, in usposobljeni AI postane neučinkovita. Naredite igrišče na prvi ne kvadratni, in pravokotne in umetne inteligence, bodo izgubili tudi novice predvajalnika.

Kako kar se tiče AI

Da so algoritmi postali bolj učinkoviti, morajo »naučiti drugače." Prepričati se morate, da so že videli odnos predmetov in učinkov, ki v stiku z njimi. V tem primeru je najboljši primer bomo postregli.

Dial študentov stažisti, in bodo začeli nekaj dni za delo na katerem koli problemu - od prava do medicine. Ne zato, ker so vsi pametni. In dejstvo, da imajo ljudje, splošno predstavo o svetu, ne pa zasebna.

prof Gary Marcus

In kaj Markus ponuja, ni nič novega. Zgornji primer - to je, kako znanstveniki zamisliti "klasično AI". Samo tukaj za AI delo učinkovito, moramo predhodno programsko vsi možni rezultati. In to je praktično nemogoče. Toda obstaja rešitev. Mimogrede, v katero smer je razvoj AI želeno po vašem mnenju? Povejte nam o tem v našem klepetu v telegramu. Glej tudi: Kako umetno inteligenco

Rešitev je lahko neke vrste sožitje med "klasične AI", ki vidi odnos in dobili rešitve na razumljiv način, in globoka učenja, sposobnost najti alternativne rešitve z "poskusov in napak". To je lahko neke vrste osnovni sistem pravil in predpisov, ki se nanašajo na okolje. Na podlagi njih, sistem AI že in bodo lahko, da se razvije v določenem območju. Ta umetna inteligenca je razumeti, kako je vse okoli, da bi razumeli odnose z vzročno-posledičnih, in enostavno preklapljanje iz ene naloge na drugo. Sodobni sistemi, ustvarjene s pomočjo globokega učne tehnologije, za to preprosto ne more.