edu.robogeek.ru

все об обучении робототехнике

prom.robogeek.ru

все о промышленной робототехнике

Основное меню
Категории новостей

И все-таки, почему ИИ до сих пор глуповат?

Получивший популярность в научной фантастике и кинофильмах искусственный интеллект уверенно шагает в реальный мир. ИИ уже отметился своими превосходящими возможности человека успехами, начиная с чтения речи по губам и до победы в карточном турнире в покер.

Но пока, кажется, все пытаются успеть прыгнуть на подножку вагона уходящего поезда футуристического ИИ, хотелось бы понять реальное состояние передовой технологии. Почему все-таки ИИ до сих пор глуповат?

Своими соображениями на этот счет делится Igal Raichelgauz — основатель израильской компании Cortica, которая разрабатывает ИИ для распознавания изображений.

У ИИ никогда не будет полноценного интеллекта, поскольку нет никакого практического ограничения на принимаемую информацию. В то время, как человеческие существа ограничены размерами мозга и естественным процессом развития в ходе эволюции, ИИ теоретически может без ограничений продолжать масштабирование своего интеллекта. Реальное ограничение интеллекта ИИ – это наша способность воспроизводить его.

Известно, что интеллект ИИ сегодня значительно уступает интеллекту человека и других биологических организмов в решении ряда задач. Например, несмотря на значительный прогресс машинного обучения (МО) в течение последних пяти лет, эти системы не приблизились к способности человека в понимании образов. Системы ИИ выдают не осознаваемые ими ложные результаты, не понимают контекстную информацию и не достаточно детализированы.

Есть, конечно, другие задачи, такие как вычисления, игра в шахматы и го, в решении которых ИИ сегодня превосходит возможности человека. Но факт остается фактом — ИИ сильно отстает в самых тривиальных для человека задачах: во взаимодействии с физическим миром и восприятии естественных сигналов, что указывает на то, что системы ИИ – просто мощные вычислительные машины с обманчивым названием.

Для того, чтобы ИИ смог выйти на уровень человеческого интеллекта, наиболее важным является освоение основных задач, в решении которых человек превосходит всех в течение тысяч лет. Визуальное понимание и способность разумно ориентироваться в физическом мире являются для этого более верными контрольными ориентирами, чем игра в покер. Соответствующий человеческому уровень интеллекта в задачах этого типа подведет ИИ практически к превосходству над нашим интеллектом.

Чтобы оценить пропасть, которая по-прежнему лежит на пути к этой цели, мы должны рассмотреть различия между биологическими системами и технологиями МО.

Создатели технологий машинного обучения для ИИ могут похвастаться тем, что машины могут самостоятельно учиться и обрабатывать данные. Но на самом деле, технологии МО придерживаются при анализе принципа «сверху вниз», что запрещает им делать что-либо самостоятельно.

В архитектурах нисходящего типа (сверху вниз) система в первую очередь проходит обучение, ее алгоритм разработан и показан огромными маркированными наборами данных. Только затем она сможет применить эти знания к новым данным. Системы МО тренируются с использованием маркированных данных до тех пор, пока они не смогут успешно выдавать нужные переменные параметры новых данных.

Машины глубокого обучения построены с применением многослойных алгоритмов, которые обрабатывают данные, используя множество уровней абстракции. Эти нисходящие системы добились огромного прогресса, но зависимость от обучения делает их сложными, а не умными машинами

С рождения дети учатся ориентироваться в мире, постоянно поглощая огромный объем информации, чтобы осмыслить ее. Чтобы овладеть расширенным интеллектом, машины должны имитировать человеческий процесс обучения и распознавания – «снизу вверх». Тогда без обучения, наборов параметров или данных их алгоритмы и структуры будут способны поглощать и обрабатывать новые данные, выстраивать собственные функции для их понимания.

Комментарии

(0) Добавить комментарий


Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован

Новые комментарии

Ученые СибГУ им. М.Ф. Решетнева провели успешное испытание первого подводного квадрокоптера
Иван
23.01.2019
11:36:16
здравствуйте а будут ли проводится доработки данной модификации с возможностью взлета с воды на носитель (корабль)?
Нейропротезирование в лечении паралича (+видео)
Гость
23.12.2018
05:03:46
как можно попасть к ним в клинику в качестве подопытного у меня перелом шейных похвонков мучает спастика и не дает заниматься . ноги двигаются в...