Защо модерна AI - за технологични разработки задънена

Терминът "изкуствен интелект" често се отнася до невронна мрежа, изградена въз основа на дълбоко технология за машинно обучение. И технологията на невронна мрежа учене е добре развит и дава плод. Въпреки това, не всички учени споделят мнението, че изкуственият интелект трябва да се развива по този път. Някой дори смята, че такива системи "нямат доверие" и нищо добро няма да доведе до тяхното развитие.

Защо модерна AI - за технологични разработки задънена

изкуствения интелект в съвременния смисъл на думата - не е това, което мнозина мислят,

Защо машинно обучение - това е лошо за човешко развитие

В проучване на мащабна публикувани на страниците на публикации Technologyreview, професор в Нюйоркския университет, специалист в областта на когнитивната наука (науката за знания) Гари Маркъс се каже, отколкото изпълнен с широко разпространеното използване на невронни мрежи, базирани на дълбоко за машинно обучение.

На първо място, ученият смята, че технологията има очевидни ограничения. По-специално, говори отдавна твърди, че е необходимо да се създаде така наречената "истински изкуствен интелект", който е подходящ за широк спектър от задачи, отколкото която и да е конкретно се случва в момента. Съществуващите AI системи вече са достигнали върха на своето развитие, а това е почти "къде да се развиваме." В допълнение, не може просто да се каже, първият да преподават на AI за шофиране, а другата, за да го ремонтира и след комбинирането на системата, създаване на универсален помощник. Изкуствен интелект, няма да бъде в състояние да си взаимодействат като "да се научим по различни начини."

Може да се научи да играе AI Atari по-добър човек, но за да се направи добър robomobil - едва ли. Въпреки, че този проблем също е доста специализирана. Deep обучение е добре проявява в анализа на големи данни, но алгоритмите не виждат причинно-следствена връзка и лошо възприемат всяка промяна на условията. Плъзнете елементи в компютърна игра за двама или трима пиксел, и обучени AI става неефективна. Направи терена при първия не квадратни, правоъгълни и и изкуствен интелект ще загубят дори начинаещ играч.

Как да направите по-умен AI

За да алгоритми са станали по-ефективни, те трябва да "учат по различен начин." Трябва да се уверите, че те започват да се види връзката на обекти и ефекти, като взаимодейства с тях. В този случай, най-добрият пример, ние ще ви служи.

Dial студентски стажанти, и те ще започнат след няколко дни, за да работят по всеки проблем - от закона за медицина. Не защото всички те са умни. А фактът, че хората имат обща представа за света, а не лично.

Защо модерна AI - за технологични разработки задънена

р Gary Marcus

И това, което Маркус предлага не е нова. Горният пример - това е начинът, учените си представите "класическия AI". Само тук за AI работата ефективно, ние трябва да се пре-програма на всички възможни резултати. И това е практически невъзможно. Но има решение. Между другото, по какъв начин развитието AI е за предпочитане според вас? Разкажете ни за него в нашия чат в телеграмата. Виж също: Как изкуствен интелект

Решението може да бъде един вид симбиоза между "класическо AI", което вижда връзката и да се разтвори по разбираем начин и дълбоко обучение, възможност за намиране на алтернативни решения чрез "проба-грешка". Това може да бъде един вид основна система от правила и норми, отнасящи се до околната среда. Въз основа на тях, системата AI вече и ще бъде в състояние да се развиват в определена област. Този изкуствен интелект е да се разбере как всички около, за да разбере отношения причинно-следствени и лесно да превключвате от една задача към друга. Съвременните системи, създадени с помощта на дълбоко технология живот, за това просто не е в състояние да.

Свързани статии