Меню сайта
Наши теги
Полезные статьи
Комплексное продвижение
Как выбрать хостинг
Сервисный бизнес
Заработать на форекс
Как выбрать франчайзера
История селфи
Продвижение ссылками
Сделать ремонт в офисе
Зачем планшету чехол
Продажа часов
Как устроен инфобизнес
Как выбрать копиры
Как выиграть тендер
Выбрать спутниковое тв
Как продавать обувь
Бесплатно привлечь пользователей
Попробуйте писать
Копирайтинг для новичков
Что такое СРО
Как заработать дома
Паспорт безопасности
Бесплатные объявления
Аренда сервера
Аренда строй-техники
Новый бизнес в интернет
Заработать на атрибутах Дота
Новости Интернет
Новое на форуме
Свежие статьи
Хостинг для сайта |
ТРУДНОСТИ И ПОДВОДНЫЕ КАМНИ КАК ИЗБЕЖАТЬ ОШИБОК В SMM |
Аренда бензовоза - быстро и доступно |
Выявлена новая опасность смартфонов |
Как зарегистрировать товарный знак и не попасть в суд |
Получение свидетельства о регистрации не конец процесса |
Как вам помогут Пресс Воллы |
Чем важен экономический календарь |
Друзья сайта
Рассылка "Зарабатывай легко!" | |
|
Архив
- 2011 Январь
- 2011 Декабрь
- 2012 Январь
- 2012 Февраль
- 2012 Март
- 2012 Апрель
- 2012 Май
- 2012 Июнь
- 2013 Июнь
- 2013 Июль
- 2013 Август
- 2013 Сентябрь
- 2013 Октябрь
- 2014 Январь
- 2014 Февраль
- 2014 Март
- 2014 Апрель
- 2014 Июль
- 2014 Август
- 2014 Октябрь
- 2015 Январь
- 2015 Апрель
- 2015 Май
- 2015 Июнь
- 2015 Август
- 2015 Сентябрь
- 2016 Январь
- 2016 Февраль
- 2016 Июль
- 2016 Август
- 2016 Сентябрь
- 2016 Октябрь
- 2016 Ноябрь
- 2016 Декабрь
- 2017 Январь
- 2017 Февраль
- 2017 Март
- 2017 Апрель
- 2017 Май
- 2017 Июнь
- 2017 Июль
- 2017 Август
- 2017 Сентябрь
- 2017 Октябрь
- 2017 Ноябрь
- 2017 Декабрь
- 2018 Январь
- 2018 Февраль
- 2018 Март
- 2018 Апрель
- 2018 Июнь
- 2018 Сентябрь
- 2018 Ноябрь
- 2018 Декабрь
- 2019 Январь
- 2019 Март
- 2019 Сентябрь
Поиск
Обо всем:
Главная » 2016 Ноябрь 20 » ЧЕТЫРЕ ТИПА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ОТ РЕАКТИВНЫХ РОБОТОВ ДО СОЗНАТЕЛЬНЫХ СУЩЕСТВ
18:27 ЧЕТЫРЕ ТИПА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ОТ РЕАКТИВНЫХ РОБОТОВ ДО СОЗНАТЕЛЬНЫХ СУЩЕСТВ | ||||||||||
Недавно выпущенный отчет Белого дома на тему искусственного интеллекта принимает скептическую позицию. В нем говорится, что в ближайшие 20 лет мы вряд ли увидим машины, «демонстрирующие интеллектуальные возможности, сопоставимые с человеческими или превосходящие их», однако в грядущие годы «машины будут достигать человеческих возможностей выполнения все большего числа задач». Однако этот отчет упускает несколько важных вещей. Исследователь искусственного интеллекта Аренд Хинтце утверждает, что отчет сосредоточен исключительно на «скучном типе ИИ». Он обрывает на полуслове целую гигантскую ветвь исследований ИИ, как эволюция помогает разрабатывать все более качественные системы ИИ и как вычислительные модели помогают нам понимать эволюцию нашего собственного человеческого интеллекта. В докладе основное внимание уделяется, как говорит ученый, основным инструментам ИИ: машинному обучению и глубокому обучению. Такого рода технологии позволили роботам хорошо играть в викторины и обыгрывать мастеров игры в го. Эти системы могут обрабатывать колоссальные объемы данных и производить сложные вычисления очень быстро. Но им не хватает элемента, который будет иметь ключевое значение в создании разумных машин, которые мы хотели бы иметь в будущем. Нам нужно больше, чем научить машины учиться. Нам нужно преодолеть границы, которые определяют четыре различных типа искусственного интеллекта. Барьеры, которые отделяют машин от нас — и нас от них. I тип ИИ: реактивные машины Самые базовые типы систем ИИ сугубо реактивны и не могут ни формировать воспоминания, ни использовать прошлый опыт для информирования текущих решений. Deep Blue, играющий в шахматы суперкомпьютер IBM, который обыграл гроссмейстера Гарри Каспарова в конце 1990-х, — это прекрасный пример такого типа машин. Deep Blue может идентифицировать фигуры на шахматной доске и знает, как они двигаются. Он может делать прогнозы ходов, как своих, так и оппонента. И выбирает наиболее оптимальные ходы из возможных. Однако он не имеет никакого представления о прошлом и памяти произошедшего. Если не считать редко используемого специфического для шахмат правила не повторять один и тот же ход три раза, Deep Blue игнорирует все, что было до текущего момента. Он просто смотрит на фигуры на шахматной доске и выбирает следующий ход. Такой тип интеллекта включает компьютер, непосредственно воспринимающий мир и действующий на основании того, что он видит. Он не опирается на внутреннюю концепцию мира. В своей работе исследователь ИИ Родни Брукс утверждал, что мы должны строить только такие машины. По его мнению, люди не очень хороши в программировании точных моделируемых миров для компьютеров, как говорят, в создании «репрезентации», представления мира. Современные интеллектуальные машины, которыми мы восхищаемся, либо не имеют такой концепции мира, либо она очень ограничена и касается определенных задач. Инновации в дизайне Deep Blue заключались не в том, чтобы расширить число возможных ходов, которые рассматривает компьютер. Вместо этого разработчики нашли способ сузить его видение, чтобы отказаться от некоторых возможных ходов в будущем в зависимости от того, как они оцениваются. Точно так же и AlphaGo Google, который обыграл чемпиона мира по го, не может оценивать возможные будущие ходы. Его метод анализа более изощренный, чем у Deep Blue: он использует нейронную сеть для оценки разворачивания игры. Эти методы улучшают возможности систем ИИ, позволяют лучше играть в определенные игры, но их непросто изменить или применить к другим ситуациям. Эти компьютерные типы воображения не имеют концепции мира в целом — и значит, они не могут выходить за рамки выполнения определенных задач, для которых их сделали, и их легко одурачить. Они не могут интерактивно участвовать в мире, а нам хотелось бы однажды увидеть именно такие системы ИИ. Вместо этого машины будут вести себя точно так же, как и всегда, сталкиваясь с одной и той же ситуацией. Если мы хотим сделать систему ИИ надежной и заслуживающей доверия, то это хорошо: вы хотели бы, чтобы ваш автономный автомобиль был надежным. Но если мы хотим, чтобы машины взаимодействовали с нами и с миром, это плохо. Простейшие системы ИИ никогда не заскучают, их нельзя заинтересовать или расстроить. II тип ИИ: ограниченная память II тип включает машины, которые могут заглядывать в прошлое. Самоуправляемые автомобили уже немного способны на это. К примеру, они наблюдают скорость и направление других автомобилей. Это нельзя делать одномоментно, для этого нужно идентифицировать конкретные объекты и наблюдать за ними с течением времени. Эти наблюдения добавляются к заранее запрограммированным у самоуправляемых автомобилей репрезентациям мира, которые включают дорожную разметку, светофоры и другие важные элементы. Они подключаются, когда автомобиль решает изменить полосу движения и не столкнуться с другим. Но эти простые частички информации о прошлом лишь временные. Они не будут сохранены как часть библиотеки опыта автомобиля, в которой он сможет учиться, как это делают люди-водители, накапливая опыт в течение многих лет за рулем. Как же нам построить системы ИИ, которые выстраивают полные представления, помнят о своем опыте и учатся справляться с новыми ситуациями? Брук был прав в том, что сделать это очень сложно. Возможно, стоит поискать вдохновения в дарвиновской эволюции? III тип ИИ: теория разума Здесь нужно сделать небольшую остановку и назвать этот момент важным разрывом между машинами, которые у нас есть, и машинами, которые мы хотели бы строить в будущем. Тем не менее сперва стоит конкретнее очертить представления, которые придется создавать машинам. Машины следующего, более продвинутого класса не только формируют представления мира, но и других агентов или сущностей мира. В психологии это называется «теория разума» — понимание того, что у людей, существ и предметов в мире могут быть мысли и эмоции, которые влияют на их собственное поведение. Это важно для того, как мы, люди, формируем общество, поскольку обеспечивает нам социальные взаимодействия. Без понимания мотивов и намерений друг друга и не принимая во внимание то, что кто-то еще знает обо мне или об окружающей среде, работать вместе в лучшем случае трудно, а в худшем — невозможно. Если системы ИИ действительно когда-нибудь будут бродить среди нас, они должны будут понимать, что мы думаем и чувствуем, хотя бы на уровне предположений. И соответственно подстраивать свое поведение. IV тип ИИ: самосознание Конечная цель развития искусственного интеллекта — создание систем, которые могут формировать представления о себе. В конечном счете исследователи ИИ должны не только понять сознание, но и создать машин с сознанием. Это в некотором смысле расширение «теории разума», которая упоминалась в предыдущем типе ИИ. Говоря о сознании, также имеют в виду и самосознание. «Я хочу эту вещь» отличается от «я знаю, что хочу эту вещь». Сознательные существа осознают себя, знают о своих внутренних состояниях и могут предчувствовать поведение или чувства других. Мы предполагаем, что кто-то сигналящий нам в пробке зол или нетерпелив, потому что именно так мы могли бы чувствовать себя на его месте. Без теории разума мы не могли бы делать таких умозаключений. Хотя мы, вероятно, далеки от создания самосознательных машин, мы должны сосредоточить наши усилия на пути к пониманию памяти, обучения и способности принимать решения относительно прошлого опыта. Это важный шаг к пониманию человеческого разума самого по себе. И это очень важно, если мы хотим разрабатывать или развивать машины, которые могут не только классифицировать то, что видят перед собой, но и многое другое. Еще статьи:
Поделитесь статьей с друзьями: | ||||||||||
|
Всего комментариев: 0 | |