Искусственный интеллект

Искусственный интеллект - это наука о создании умных машин, но насколько они умны и насколько умными мы хотим, чтобы они были? В этом посте я предлагаю вам немного углубиться в философию создания умных машин и помочь мне изучить границы наших знаний о мире, в котором мы живем, и о том, как ИИ может изменить этот сценарий.

«Системы искусственного интеллекта станут расширением нашего мозга так же, как машины - продолжением наших ног, они не заменят нас, они будут усиливать все, что мы делаем, увеличивая вашу память, давая вам мгновенные знания и позволяя нам сосредоточиться на делах, по-человечески ". - Facebook AI Research

Что мы делаем с ИИ?

Было много инноваций, связанных с искусственным интеллектом во многих областях, включая системы распознавания речи, автономные системы и самоуправляемые автомобили, автоматический машинный перевод, компьютерное зрение и обработку естественного языка (обнаружение и классификация объектов в фотографиях, создание подписей к изображениям) и список продолжается. Вот список некоторых распространенных случаев использования искусственного интеллекта.

Цель ИИ

Как вы думаете, как должен выглядеть ИИ, который дал бы нам полный опыт? Мы знаем, что одна из вещей, которые нам нужно, чтобы ИИ делал лучше, - это когда дело доходит до восприятия, способности видеть и понимать язык, чтобы взаимодействовать и описывать то, что нас окружает. Мы не можем отрицать нашу любовь и страсть к сверточным нейронным сетям (CNN), рекуррентным нейронным сетям, генеративным состязательным сетям (GAN) и многим более сложным алгоритмам, которые дают современные результаты как в академических кругах, так и в промышленности, но даже с все что основная проблема еще не решена. Теперь вы можете спросить меня, какова конечная цель искусственного интеллекта?

Ответ: общий искусственный интеллект (AGI)

Другие также будут утверждать, что одной из целей ИИ является сингулярность, технологическая сингулярность - это гипотеза о том, что изобретение искусственного высшего интеллекта внезапно вызовет безудержный технологический рост, что привело к непостижимым изменениям в человеческой цивилизации. Согласно этой гипотезе, обновляемый интеллектуальный агент (например, компьютер, на котором запущен программный искусственный интеллект общего характера) войдет в «неконтролируемую реакцию» циклов самосовершенствования, с появлением каждого нового и более интеллектуального поколения. все быстрее и быстрее, вызывая взрыв интеллекта и приводя к мощному сверхразуму, качественно превосходящему весь человеческий интеллект.

Общий искусственный интеллект (AGI)

AGI - это интеллект машины, которая может успешно выполнять любую интеллектуальную задачу, которую под силу человеку. Это основная цель некоторых исследовательских лабораторий искусственного интеллекта и общая тема в научной фантастике и будущих исследованиях. AGI также называют Strong AI или General Purpose AI, и вы можете найти больше на AGI Society, и это GENERAL AI CHALLENGE.

Какой у нас ИИ?

Теперь мы знаем цель ИИ, и мы еще не достигли ее, но здесь кое-чего не хватает, а именно, чтобы описать, какой ИИ в настоящее время доступен нам?

Искусственный узкий интеллект (узкий ИИ)

Узкий ИИ, также называемый Недельным ИИ, - это единственная форма искусственного интеллекта, которой человечество достигло на данный момент. Это ИИ, который хорошо выполняет одну задачу, например, играет в шахматы или го, делает предложения о покупке, прогнозы продаж и прогнозы погоды. Компьютерное зрение, обработка естественного языка все еще находятся на нынешнем этапе узкого ИИ. Распознавание речи и изображений - это узкий ИИ, даже если их достижения кажутся захватывающими. Даже движок перевода Google и многие другие ИИ, которые мы привыкли видеть и даже восхищаться, какими бы сложными они ни были, они представляют собой форму узкого искусственного интеллекта.

Почему General AI?

Я думаю, что два заявления о миссии Google DeepMind действительно помогают ответить на этот вопрос.

Миссия DeepMind

  1. Решить разведку
  2. Используйте его, чтобы решить все остальное

Предпосылка здесь заключается в том, что если человечество когда-либо достигнет точки разгадки интеллекта, мы будем использовать его для решения всего остального и, как следствие, сделать мир лучше. В своем выступлении на тему Теория всего Демис Хассабис сказал: Чтобы найти теорию всего, может оказаться, что мы должны разгадать интеллект. Это исходит из идеи, что есть еще много вещей о том, чего мы не понимаем, и человечество постоянно сталкивается с трудными проблемами (лечение болезней, межпланетные исследования и т. Д.), И есть вера в то, что ИИ поможет человечеству решать эти проблемы по-другому. и решать их намного быстрее, и с этого момента мы начнем ломать границы знаний. И пока я не забыл, AlphaGo стала огромным прорывом в науке, но еще не стала AGI.

Что делает решение разведки таким сложным?

Почему не удалось решить General Intelligence? правда в том, что на этот вопрос нет четкого ответа, но пусть эта цитата нам поможет:

«То, что я не могу построить, я не совсем понимаю», - Ричард Фейнман.

В последнее время бурный рост глубокого обучения сделал возможным множество достижений и новых открытий. Под глубоким обучением понимается набор архитектур, основанных на глубоких искусственных нейронных сетях. Теперь у вас в голове может возникнуть другой вопрос, что такое искусственные нейронные сети? искусственные нейронные сети - это алгоритмы, вдохновленные тем, как работает человеческий мозг.

Не будем вдаваться в подробности, но пока вы должны знать, что в нейробиологии биологическая нейронная сеть представляет собой серию взаимосвязанных нейронов, активация которых определяет узнаваемый линейный путь. Интерфейс, через который нейроны взаимодействуют со своими соседями, обычно состоит из нескольких терминалов аксонов, соединенных через синапсы с дендритами на других нейронах.

Многие люди ошибаются, ИНС работает не так, как наш мозг, ИНС - это простое необработанное сравнение, связи между нейронами намного сложнее, чем те, которые реализуются архитектурами Искусственных нейронных сетей, помните, наш мозг намного сложнее, и нам нужно извлечь из него больше уроков. Мы многого не знаем о нашем мозге, и это также затрудняет понимание того, как мы должны моделировать искусственный мозг, чтобы рассуждать на человеческом уровне.

Если кто-то говорит, что мозг - самая сложная машина во Вселенной, у него есть веские основания так думать.

Заключительные примечания

Может быть, заголовок здесь должен быть «Заключительные вопросы», этот пост предназначен для того, чтобы сформулировать некоторые вопросы, на которые еще нет окончательных ответов. Трудно сказать, где будет прорыв, но мы все же можем задать несколько вопросов и поразмышлять над проблемой решения настоящего ИИ.

  • Есть ли у нас уже подходящие алгоритмы для решения разведки?
  • Ограничены ли мы доступным в настоящее время оборудованием?
  • Нам все еще нужно изобрести математику интеллекта?
  • Если мы не знаем, как работает наш мозг, создание общего искусственного интеллекта также становится сложной задачей, человеческий разум - лучший инструмент, который у нас есть, чтобы понять, как происходит обучение, как хранится память? как проводится рассуждение? и как нам моделировать искусственный мозг
  • Становится все труднее понять, как глубокие нейронные сети обучаются, и многие другие ИИ рассматриваются как Черный ящик в том смысле, что мы не совсем понимаем, почему и как он работает или делает то, что делает, если один из них когда-либо достигнет интеллекта человеческого уровня, как мы узнаем?

Я лично считаю, что по этой теме еще есть много вещей, которые нужно изучить, и нет способа, чтобы один-единственный пост или даже книга могли исчерпывающе полностью охватить темы, которые я предложил здесь обсудить. Это открытое обсуждение, я очарован искусственным интеллектом и любыми вещами, которые разрабатываются всеми для улучшения жизни людей. Очевидно, что будущее искусственного интеллекта все еще неизвестно, и он все еще раздвигает границы, чтобы узнать, что еще можно сделать с помощью этой мощной технологии.

Это открытое обсуждение, я хотел бы услышать ваше мнение по этой теме и найти людей, с которыми можно было бы изучить другие идеи. не стесняйтесь отвечать на этот пост или твитнуть.

Если вам понравились статьи, оставьте аплодисменты 👏 , чтобы порекомендовать эту статью, чтобы ее могли увидеть другие.