Termenul de „inteligență artificială” se referă adesea la rețelele neuronale construite pe baza tehnologiilor profunde de învățare automată. Mai mult, tehnologia de formare a rețelelor neuronale este bine dezvoltată și dă roade. Cu toate acestea, nu toți oamenii de știință împărtășesc opinia că inteligența artificială ar trebui să se dezvolte pe această cale. Cineva chiar crede că astfel de sisteme „nu ar trebui să fie de încredere” și dezvoltarea lor nu va duce la nimic bun.
Inteligența artificială în sensul modern - acest lucru nu este deloc ceea ce cred mulți.
De ce învățarea automată este proastă pentru dezvoltarea umană
Într-o lucrare pe scară largă publicată pe paginile revistei Technologyreview, un profesor la Universitatea New York, expert în domeniul științei cognitive (știința cunoașterii) Gary Marcus a vorbit despre riscurile utilizării pe scară largă a rețelelor neuronale bazate pe învățarea profundă a mașinilor.
În primul rând, savantul consideră că tehnologia are limitări clare. În special, s-a vorbit de mult timp că este necesar să se creeze o așa-numită „AI reală”, care să fie potrivită pentru rezolvarea unei game largi de probleme și nu doar una specifică, așa cum se întâmplă acum. Sistemele de AI existente au atins deja apogeul dezvoltării lor și nu au „nicăieri să crească”. În plus, nu puteți doar să luați și, să spunem, mai întâi să învățați un AI să conducă o mașină și să forțați o alta să o repare și apoi să combinați sistemele, creând un asistent universal. Inteligențele artificiale pur și simplu nu vor putea interacționa, deoarece „au învățat în diferite moduri”.
Cum să faci AI mai inteligent
Video promotional:
Pentru ca algoritmii să devină mai eficienți, ei trebuie „instruiți diferit”. Este necesar să-i facem să înceapă să vadă relația dintre obiecte și consecințele interacțiunii cu acestea. În acest caz, vom servi drept cel mai bun exemplu.
Profesorul Gary Marcus.
Mai mult, ceea ce Marcus oferă nu este deloc nou. Exemplul descris mai sus este modul în care oamenii de știință au conceput „AI-ul clasic”. Dar pentru ca o astfel de IA să funcționeze eficient, trebuie să programăm în avans toate rezultatele posibile. Iar acest lucru este aproape nerealist. Există însă o cale de ieșire.
Soluția poate fi un fel de simbioză a „AI clasicului”, care vede relațiile și obține soluții într-un mod inteligibil, și învățare profundă, care este capabilă să găsească o soluție prin „încercare și eroare”. Poate fi un fel de sistem de reguli de bază cu privire la lumea înconjurătoare. Pe baza lor, sistemele de AI vor putea deja să se dezvolte într-o anumită zonă. Inteligența artificială reală trebuie să înțeleagă cum funcționează totul pentru a înțelege relațiile cauză-efect și trece cu ușurință de la o sarcină la alta. Sistemele moderne construite folosind tehnologia de învățare profundă nu sunt pur și simplu capabile de acest lucru.
Vladimir Kuznetsov
