Ниже приведена ссылка на интересное интервью с Ноамом Хомски о том, почему он считает современные подходы к искусственному интеллекту неправильными.

Ноам Хомский о том, где искусственный интеллект ошибся

К сожалению, Хомский более широко известен своими политическими взглядами, чем своими научными и философскими взглядами, так что пока просто игнорируйте эти политические взгляды, чтобы учиться у Хомского как у философа науки. Хомский сравнивает нынешнее состояние основных исследований ИИ с тем, каким была лингвистика в 1960-х годах, в частности, точно так же, как бихевиористы рассматривали действия и мысли животных как черный ящик, где статистические связи между стимулом и реакцией рассматривались как адекватное объяснение. .

Чтобы сформулировать свои собственные мысли, я рассмотрю две противоположные точки зрения (Хомский против Норвига) с моей точки зрения ученого, находящегося вне этой области. Всякий раз, когда в каждом из заголовков есть «против», первый термин в левой части связан между заголовками. Другими словами, мое намерение примерно таково:

  • Хомский = {Наука, Моделирование, Ракеты, Теория
  • Norvig = {Разработка, Эмуляция, Птицы, Приложение

1. Наука против техники

Наука стремится понять фундаментальные принципы явлений природы, причем к полному пониманию можно приблизиться только асимптотически с помощью усилий и эмпирических данных. Напротив, инженерия стремится сделать что-то полезное, даже если более фундаментальные принципы еще не полностью закреплены.

Даже при несовершенном научном понимании еще многое можно сделать с инженерной точки зрения, например, мы можем совершить такие великие подвиги, как отправка марсоходов на Марс только на основе ньютоновской механики, не принимая во внимание тонкости теории относительности и квантовой механики.

2. Симуляция и эмуляция

В частности, мне вспоминается «Дорожная карта эмуляции всего мозга», выпущенная Оксфордским институтом будущего человечества.

Дорожная карта полной эмуляции мозга

Суть дорожной карты касается того, как мы будем моделировать работу человеческого мозга, подразумевая, что когда-нибудь мы захотим создать экземпляр или перенести сознание в эту систему. Другими словами, это касается онтологических проблем, связанных с загрузкой разума.

Дихотомия между симуляцией и эмуляцией заключается в следующем. В моделировании, которое более тесно связано с наукой, человеческий разум моделируется с использованием более абстрактных принципов более высокого порядка. В эмуляции, которая более тесно связана с инженерией, существует простое взаимное копирование без понимания каких-либо принципов более высокого порядка.

По мнению Хомского, состояние исследований ИИ в настоящее время больше похоже на эмуляцию, чем на симуляцию, в том смысле, что исследователи и практики больше озабочены статистическими корреляциями в «черном ящике», чем истинным пониманием более фундаментальных принципов, на которых основаны эти статистические данные. выводятся корреляции.

3. Ракеты против птиц

Пытаясь создать летающий аппарат тяжелее воздуха, можно использовать два разных подхода. Первый — просто подражать птице, не понимая, как она летает. Во-вторых, понять принципы высокого порядка, такие как: принцип Бернулли, гидродинамика и ньютоновская механика. Вооружившись этими более обобщенными и абстрактными принципами, можно затем построить летательный аппарат, который будет летать быстрее, чем любая естественная летательная система.

Более научный подход, связанный с пониманием принципов построения ракеты, позволяет в конечном итоге достичь больших долгосрочных результатов, например, создание ракет, которые могут летать не только по воздуху, но и в космосе, то есть в системе за пределами Вселенной. ограничения, содержащиеся в исходной постановке задачи. Конечно, это требует более обдуманного и медленного процесса. Более инженерный подход к подражанию птице может создать что-то, что летает, но это нельзя улучшить, особенно в контексте, выходящем за рамки исходной проблемы.

4. Теория и применение

Неудивительно, что один человек, который категорически не согласен с позицией Хомского, — это Питер Норвиг, директор по исследованиям в Google. Норвиг пишет интересную и длинную статью, чтобы противостоять критике Хомского на симпозиуме «Мозги, разум и машины» в Массачусетском технологическом институте, озаглавленную:

О Хомском и двух культурах статистического обучения

Хомский больше заботится о том, чтобы все было правильно с научной и даже с философской точки зрения, тогда как Норвиг больше заботится о том, чтобы создать что-то, что хорошо работает и может принести много денег.

Лично я не думаю, что основная проблема заключается не в том, какой подход является более правильным абсолютно, а скорее в том, какой из них более правильный для какой цели, тем более что многие важные разработки в области искусственного интеллекта могут происходить при любом подходе. Ученый и философ во мне хочет довести дело до совершенства и закрыть онтологический и эпистемологический разрыв в основаниях. «Смертный, у которого заканчивается время и который боится умереть до Сингулярности», хочет, чтобы прогресс происходил любым возможным способом, чтобы вмешались новые технологии, чтобы продлить мою жизнь и загрузить мой разум до того, как я умру.

На практике я могу больше беспокоиться о границах теории и философии, как только появятся технологии биологического бессмертия и/или загрузки разума, но в данный момент время идет своим чередом.