0 просмотров

Общий искусственный интеллект (AGI): шаги к настоящему ИИ

Общий искусственный интеллект (AGI): шаги к настоящему ИИ

Если вы родились в 1960-х или ранее и смотрели какую-нибудь хорошую научную фантастику, вы, вероятно, чувствуете себя немного ограбленным. Здесь нет ни лунных колоний, ни ховербордов, ни летающих машин. Если бы вы родились позже, вы, вероятно, были бы очень счастливы, потому что ваша мечта исчезнуть в вашем смартфоне почти сбылась. При этом мы отказываемся от мечты Тьюринга об искусственном общем интеллекте (AGI).

Что такое АГИ? AGI — это, по сути, следующий шаг после искусственного интеллекта.

ИИ позволяет относительно тупому компьютеру делать то, что сделал бы человек, используя большой объем данных. Такие задачи, как классификация, кластеризация и рекомендации, выполняются алгоритмически.Ни один внимательный человек не должен обманываться, думая, что ИИ — это больше, чем просто математика.

ОИИ — это то, где компьютер может «в целом» выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнять человек, и даже общаться на естественном языке так, как это может делать человек.

Эта идея не нова. Хотя термин «AGI» восходит к 1987 году, первоначальное видение ИИ было в основном тем, что сейчас называется AGI. Ранние исследователи думали, что ОИИ (тогда еще ИИ) был ближе к воплощению в жизнь, чем это было на самом деле. В 1960-х они думали, что до этого осталось 20 лет. Итак, Артур Кларк был консервативен в отношении сроков 2001: Космическая одиссея.

Ключевая проблема заключалась в том, что эти ранние исследователи начинали с вершины и спускались вниз. На самом деле наш мозг работает иначе, и это не та методология, которая научит компьютер «думать». По сути, если вы начнете с реализации разума и дойдете до инстинкта, вы не получите «ум». Сегодня исследователи в основном начинают больше снизу вверх.

Статья в тему:  Какое оборудование используется для создания искусственного интеллекта

Есть еще препятствия, которые нужно преодолеть, прежде чем мы достигнем ОИИ. Основная проблема — интуиция. Одна из причин, по которой машинное обучение и глубокое обучение требуют больших объемов данных для выполнения задач, которые вы, вероятно, сможете выполнять с меньшими объемами данных, заключается в том, что вы можете «видеть это». Ваш мозг совершает интуитивные скачки. Хотя этот интуитивный скачок является своего рода догадкой и проверкой, это не совсем машинный эквивалент, называемый симуляцией отжига, который часто высмеивают как «кипячение океана».

Сравните машинное обучение или глубокое обучение с тем, как человеческий мозг пропускает часть тренировочного набора и совершает скачок интуиции, который позволяет вам выполнять задачу, не выполняя ее на 10 000 строк данных. Фактически, делать это с 10 000 строк данных не очень полезно для органического компьютера (то есть мозга); ваши дендриты не растут так быстро, и ваш мозг на самом деле запрограммирован на забвение мелочей.

Если AGI решит проблему интуиции, компьютеры смогут делать то же самое, минуя мелочи.Именно так Google AlphaZero обыграл действующего чемпиона по вычислительным шахматам.

Еще одна ключевая проблема — обучение без учителя. Как выразился один исследователь, «Компьютеры должны быть больше похожи на младенцев». В настоящее время большая часть машинного обучения основана на данных и задачах, подаваемых с ложки по определенному алгоритму. Так люди не учатся. Младенец начинает с того, что кладет все в рот, наблюдая за ощущениями и тем, что происходит, когда он что-то делает. Компьютеры вообще этого не делают.

Статья в тему:  Энергоавтоматизация что такое искусственный интеллект

Видео по теме: Машинное обучение и ИИ расшифрованы

Преодолев шумиху вокруг машинного обучения и искусственного интеллекта, наша панель расскажет об определениях и последствиях этой технологии.

Другая проблема заключается в том, что компьютеры не очень креативны. Вы когда-нибудь слышали, как Watson от IBM пытается рассказать анекдот? В лучшем случае он ищет в Интернете, и то, что он находит, не очень смешно. (Опять же, последний специальный выпуск Криса Рока на Netflix только наполовину смешной, а остальное было немного грустным.)

Между тем, многое из того, что происходит с глубоким обучением и машинным обучением, связано с тем, что я называю механикой бытия: «Что это за штука там?» Facebook открыл доступ к некоторым интересным программам в этой области. Прежде чем компьютеры смогут больше походить на младенцев, они должны распознавать бутылку, когда видят ее. Если вы пользовались социальными сетями, то знаете, что в этой области достигнут огромный прогресс.

Предположительно, все это ведет к «Сингулярности» или, может быть, к Скайнету. Утопическая идея состоит в том, что этот сверхразум возвысит все общество. Конечно, есть разные взгляды на то, что это за возвышение. Некоторые люди хотят загрузить свой мозг в компьютер, чтобы достичь своего рода бессмертия. Другие хотят, чтобы компьютеры и люди смешались и стали меньше отличаться друг от друга. Сегодня вы можете увидеть это по тому, как люди относятся к своим телефонам и как они чувствуют себя с ними умнее, потому что могут гуглить то, чего не знают.

Статья в тему:  Как пишется искусственный интеллект

Итак, как разработчик, с чего начать? Как ребенок, выберите то, что вам интересно, и поиграйте с этим. Может быть, вы хотите поиграть с детектором Facebook и что-то обнаружить. Может быть, вы хотите проанализировать, как вы используете свой телефон или ноутбук, и запрограммировать его, чтобы порекомендовать вам что-то еще. Для всего этого есть замечательные ресурсы на Udemy, Edx и Coursera. Я также рекомендую следить за некоторыми исследователями, такими как Карлос Перес, на Medium. Достигнем ли мы Сингулярности? Удивительно, но революция в ИИ, безусловно, идет полным ходом.

  • Искусственный интеллект
  • Машинное обучение
  • Аналитика

Эндрю С. Оливер — обозреватель и разработчик программного обеспечения с большим опытом работы с открытым исходным кодом, базами данных и облачными вычислениями. Он основал Apache POI и входил в совет директоров Open Source Initiative. Оливер также помогал с маркетингом стартапам, включая JBoss, Lucidworks и Couchbase. В настоящее время он является старшим директором по маркетингу продуктов в корпорации MariaDB.

Следовать

Авторское право © 2018 IDG Communications, Inc.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector