Uttrycket "konstgjord intelligens" hänvisar ofta till neurala nätverk som bygger på djupa maskinteknologier. Dessutom är tekniken för utbildning av neurala nätverk väl utvecklad och bär frukt. Men inte alla forskare delar åsikten att konstgjord intelligens bör utvecklas längs denna väg. Någon tror till och med att sådana system "inte borde lita på" och deras utveckling inte kommer att leda till någonting bra.
Konstgjord intelligens i modern mening - detta är inte alls vad många tycker.
Varför maskininlärning är dåligt för människans utveckling
I ett storskaligt arbete publicerat på sidorna till Technologyreview, en professor vid New York University, en expert på området kognitiv vetenskap (vetenskapen om kognition) talade Gary Marcus om riskerna för utbredd användning av neurala nätverk baserat på djup maskininlärning.
Först tror forskaren att tekniken har tydliga begränsningar. I synnerhet har man länge talat om behovet av att skapa en så kallad "riktig AI", som är lämplig för att lösa ett brett spektrum av problem, och inte bara ett specifikt, som händer nu. De befintliga AI-systemen har redan nått toppen av sin utveckling och de har praktiskt taget "ingenstans att växa". Dessutom kan du inte bara ta och säga, först lära en AI att köra bil, och tvinga en annan att reparera den och sedan kombinera systemen och skapa en universell assistent. Konstgjorda intelligenser kan helt enkelt inte interagera, eftersom de "lärde sig på olika sätt."
Hur man gör AI smartare
Kampanjvideo:
För att algoritmer ska bli mer effektiva måste de "tränas annorlunda." Det är nödvändigt att få dem att börja se förhållandet mellan föremål och konsekvenserna av att interagera med dem. I det här fallet kommer vi att fungera som det bästa exemplet.
Professor Gary Marcus.
Vad Marcus erbjuder är inte heller nytt. Exemplet som beskrivs ovan är hur forskare föreställde "klassisk AI." Men för att en sådan AI ska fungera effektivt måste vi programmera alla möjliga resultat i förväg. Och detta är nästan orealistiskt. Men det finns en väg ut.
Lösningen kan vara en slags symbios av "klassisk AI", som ser förhållanden och får lösningar på ett förståeligt sätt, och djup inlärning, som kan hitta en lösning genom "test och fel". Det kan vara ett slags grundläggande system med regler och förordningar som rör den omgivande världen. På grundval av detta kommer AI-system redan att kunna utveckla sig inom ett visst område. Verklig konstgjord intelligens måste förstå hur allt fungerar för att förstå orsak-effekt-relationer och enkelt byta från en uppgift till en annan. Moderna system byggda med djup inlärningsteknik är helt enkelt inte kapabla detta.
Vladimir Kuznetsov