Движение к искусственному общему интеллекту
Профессор Рон Брахман, директор Института Джейкобса Техниона в Корнелле, и доктор Васим Ахтар из организации Восполняя пробелы обсуждают впечатляющий прогресс, достигнутый в области ИИ за последние годы, и исследуют, как он может перейти от узконаправленного ИИ к ИИ более общего уровня. . В этой статье кратко изложены важные выводы из интервью. Полное интервью можно найти здесь.
До сих пор область искусственного интеллекта была успешной в широком спектре приложений, решающих только узконаправленные задачи и проблемы. Несколько примеров включают Google переводчик, распознавание лиц и самоуправляемые автомобили. Любая логичная и чрезвычайно сложная задача в сочетании с алгоритмической разработкой, высокой вычислительной мощностью, объемом данных и обучающими моделями может привести к очень успешной технологии ИИ. Эти методы могут использоваться программами ИИ для обучения на практике, если речь идет о специализированной области, и могут превзойти человеческий интеллект.
Одним из больших примеров является программа для игры в шахматы с искусственным интеллектом, которая учится и тренируется на всех возможных комбинациях ходов и прогнозов, сделанных на основе данных, и способна снова и снова побеждать чемпиона мира. Это значительное достижение в этой области, но оно остается второстепенным по сравнению с более крупной целью, то есть добиться большего успеха в открытой среде и, в конечном итоге, достичь уровня человеческого интеллекта.
Важность включения способностей здравого смысла в ИИ имеет первостепенное значение. Несмотря на то, что ИИ может решать критические проблемы, ему не хватает способности исследовать, обучать, учиться, адаптироваться и принимать решения в открытой среде. По сути, это означает разработать веские причины для принятия мер и ответственности за эти действия. Миллиарды долларов, вложенные в марсоход, могут дать результаты только в той мере, в какой это возможно, но если он сталкивается с событием или ситуацией, которые полностью выходят за рамки его области, он ни к чему не годится.
По словам профессора Рона Брахмана, концепция здравого смысла должна быть представлена логически, чтобы ее можно было включить в ИИ. Он основан на способности запоминать вещи, поэтому развитие памяти в системах ИИ и использование этого экспериментального знания причин и следствий для принятия решений серьезно отсутствует, и если над этим поработать, это может дать отличные результаты в производительности систем ИИ.
Задача перевода современных систем ИИ на более обобщенные системы ИИ может быть решена путем более глубокого изучения использования распределенных систем, выяснения того, как вы накладываете все вещи на слои и заставляете их работать вместе, создавая перцептивные сенсорные системы с комбинацией символической логики и наиболее важно то, что представление интеллекта и здравого смысла таким образом, чтобы их можно было включить в системы ИИ, может преодолеть разрыв между современными системами ИИ и общим искусственным интеллектом.
Профессор Рон Брахман — автор книги Машины, подобные нам: к ИИ со здравым смыслом. Он также является профессором компьютерных наук в Корнельском университете, возглавлял Yahoo! Labs и главный научный сотрудник Yahoo!. До этого он был заместителем главы Yahoo! Лаборатории и руководитель международных лабораторий и исследовательских операций. Он опубликовал ряд исследовательских работ в области искусственного интеллекта, представления знаний и машинного обучения.
