На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Пропорции счастья

17 593 подписчика

Свежие комментарии

  • Никита Шатунов
    Ненавижу слово гомофобия. Это далеко не фобия. С чего это вы взяли чт я буду боятся кого то там пидора?15 звезд, выступа...
  • Андрей Баканин
    Когда шедевры искусства погибают в огне - это прискорбно. Но в данном случае, может, не о чем жалеть?«Картины для унив...
  • Алеся Кутушова
    Спасибо огромное! Я обожаю резню (но законы понимаю, всё впорядке). Мне было очень приятно читать этот хорошо оформле...Топ-10 изощренных...

Почему для искусственного интеллекта элементарное оказывается самым сложным

История технологий полна предсказаний, которые сейчас звучат смешно. Один из самых известных примеров приписывается Биллу Гейтсу, который в 1981 году заявил, что «640 килобайт должно хватить любому». Предсказания об искусственном интеллекте в этом плане ничем не отличаются. Почему для искусственного интеллекта элементарное оказывается самым сложным

Первые исследователи ИИ (искусственного интеллекта) верили, что у нас появится робот, который будет ходить, разговаривать и думать как человек спустя лишь несколько десятилетий.

Конечно, несмотря на некоторые впечатляющие достижения в обучении машин, ИИ еще далеко до такого прорыва. В соответствии с принципом, известным как парадокс Моравека, мы можем научить машины решать сложные задачи, но в то же самое время они не могут справиться с самыми простыми задачами.

Ну-ка, Сири, думай, как малыш


В 1957 году экономист и пионер информатики Герберт Саймон сказал: «Я не ставлю перед собой цель удивить или шокировать вас, но я могу подвести итог, сказав, что в мире сейчас есть машины, которые могут думать, учиться и создавать. Кроме того, их способность выполнять эти действия будет быстро расти до тех пор, пока (в обозримом будущем) круг проблем, с которыми смогут справиться машины, будет сопоставим с тем кругом проблем, где до сих пор был нужен человеческий разум». Саймон умер в 2001 году, и до его «видимого будущего», в котором машины могут мыслить как люди, еще далеко. Конечно, искусственный интеллект хорошо зарекомендовал себя в плане выполнения конкретных задач, таких как классификация далеких галактик или имитация голосов знаменитостей или создание произведений искусства, но простое мышление — концепция, известная как общий искусственный интеллект — кажется, ставит в тупик самые передовые системы машинного обучения.
Подумать только, даже ходьба на двух ногах — сложная задача для машин. Возможно, они смогут победить великого чемпиона по шахматам, но они не смогут опередить малыша и взять нужную игрушку с полки. Это не новая проблема. В 1980-х годах ученый-компьютерщик Ханс Моравек представил именно эту проблему, которую сейчас называют «парадоксом Моравека», — и объяснил, почему именно этого мы должны ожидать от машин, которые не подвержены воздействиям естественного отбора. «Закодированное в больших, высокоразвитых сенсорных и моторных частях человеческого мозга — это миллиарды лет опыта о природе мира и о том, как выжить в нем», — писал он в своей книге «Дети разума» в 1988 году. То есть то, что для людей кажется простым, совершенствовалось тысячелетиями в процессе эволюции. То, что людям кажется сложнее всего, сложно только потому, что оно новое для них — мы размышляем о шахматной стратегии немногим более тысячи лет, но мы учимся взаимодействовать с окружающей средой с тех пор, как наши предки были еще одноклеточными организмами. Навыки, которые закреплены в процессе эволюции, не требуют осознанного мышления, а когда вам не нужно думать о чем-то, сложнее понять, как же научить машину делать это.

Познавай машины, познавая себя


Так как же научить машину по-настоящему мыслить? Моравек считает, что машинам не хватает эволюции. Однако, ситуация улучшается день ото дня. Инженеры обучают искусственный интеллект алгоритмам, например, учат роботов играть в видеоигры. Но прежде чем мы сможем научить машины мыслить как люди, мы сами должны лучше понять, как думают люди, понимание ограниченности машинного обучения может помочь ответить на вопросы о том, как действительно работает наш разум. Также возможно, что парадокс заключается в том, что ИИ никогда не будет по-настоящему независимым и всегда будет полагаться на помощь людей. Но в любом случае мы все должны ценить суперкомпьютеры, работающие внутри наших черепов. Они заставляют самые сложные задачи в мире выглядеть легкими.

источник

Если вам понравился пост, пожалуйста, поделитесь им со своими друзьями!



Ссылка на первоисточник
наверх