DeepMind lehrt, Ihr KI zu denken menschlich
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Im vergangenen Jahr künstliche Intelligenz AlphaGo zum ersten mal gewann der Weltmeister im Spiel. Dieser Sieg war eine beispiellose und unerwartete, angesichts der hohen Komplexität der chinesischen Brettspiel. Obwohl der Sieg AlphaGo war auf jeden Fall beeindruckend, diese künstliche Intelligenz, seitdem обыгравший und anderen Champions-League-TEN, immer noch als «schmal» Typ KI — übertreffen die des Menschen nur in einem begrenzten Feld von Aufgaben.
Also obwohl wir kaum im Stande sein, den Computer zu schlagen go oder Schach, ohne die Hilfe von anderen Computer zu finden, sich auf Sie verlassen in der Routine-Aufgaben, die wir auch noch nicht können. Die KI wird nicht machen Sie zu Tee und nicht plant, ETWAS für Ihr Auto.
Im Gegensatz zu diesem, die KI wird oft dargestellt in der Science Fiction als «Allgemeine» künstliche Intelligenz. Das heißt, die künstliche Intelligenz mit dem gleichen Niveau und Vielfalt, dass auch der Mensch. Obwohl wir bereits eine künstliche Intellekt unterschiedlicher Art, die alles tun können, Diagnose von Krankheiten bis hin zur Verwaltung unserer Autos, um herauszufinden, wie integrieren Sie auf einer allgemeineren Ebene, die wir noch nicht in der Lage.
In der vergangenen Woche Forscher DeepMind stellten mehrere Werke, in denen gelegt, wie zu behaupten, die Grundlagen für die Allgemeine künstliche Intelligenz. Obwohl bisher keine Feststellungen Nein, die ersten Ergebnisse sind ermutigend: in einigen Bereichen der KI bereits übertroffen Person und Fähigkeiten.
Gegenstand der beiden Werke DeepMind wurde die relative Argumentation, kritische kognitive Fähigkeit, die den Menschen erlaubt, Vergleiche zwischen verschiedenen Objekten oder Ideen. Zum Beispiel, zu vergleichen, welches Objekt mehr oder weniger, was liegt Links und was rechts. Menschen greifen auf eine relative (oder relationale) aller berlegungen mal, wenn Sie versuchen, das Problem zu lösen, aber die Wissenschaftler noch nicht herausgefunden, wie verleihen die KI dieser täuschend einfache Fähigkeit.
Wissenschaftler aus DeepMind haben zwei verschiedene Routen. Einige lehrten neuronalen Netzwerk — Architektur Art KI, gefräste nach der Art des menschlichen Gehirns — unter Zugrundelegung der Datenbank von einfachen, statischen 3D-Objekten, die unter dem Namen CLEVR. Ein anderes neuronales Netzwerk lehrten zu verstehen, wie sich ein zweidimensionales Objekt mit der Zeit.
IN CLEVR neuronales Netz stellten eine Reihe von einfachen Projekten wie Pyramide, Würfel und Kugel. Wissenschaftler dann Fragen Natürliche Sprache, künstliche Intelligenz, wie Z. B. «besteht, ob ein Würfel aus dem gleichen Material wie der Zylinder?». Es ist erstaunlich, aber neuronales Netz konnte richtig bewerten relationale Attribute CLEVR in 95,5% der Fälle, übertraf dieser Parameter auch den Menschen mit seinen 92,6% Genauigkeit.
In der zweiten Studie der Forscher DeepMind haben ein neuronales Netzwerk Visual Interaction Network (VIN), trainiert die Vorhersage von künftigen Status des Objekts auf das Video, in Abhängigkeit von seiner früheren Bewegungen. Für die Wissenschaftler zuerst beruhigt VIN drei aufeinanderfolgende Frames des Videos, die das Netz in den Code übersetzt. In diesem Code ist eine Liste von Vektoren — Geschwindigkeit oder die Position des Objekts für jedes Objekt im Bild. Dann VIN beruhigt die Reihenfolge der anderen Codes, die in Kombination ermöglichten Vorhersagen Code für die nächste Aufnahme.
Für den Unterricht VIN verwendeten die Wissenschaftler fünf verschiedene Typen von physikalischen Systemen, in denen 2D-Objekte bewegten sich auf dem hintergrund der «natürlichen Bilder» und konfrontiert mit verschiedenen Kräften. Zum Beispiel in einem physikalischen System die modellierten Objekte interagieren untereinander in übereinstimmung mit dem Gesetz der Schwerkraft Newton. In ein anderes — neuronales Netz stellten Billard und zwangen die Position der Kugeln, die Zukunft vorauszusagen. Nach Angaben der Wissenschaftler, Netzwerk VIN erfolgreich behandelt die Vorhersage des Verhaltens von Objekten auf dem Video.
Diese Arbeit stellt einen wichtigen Schritt in Richtung der Allgemeinen KI, aber noch viel Arbeit zu leisten, bevor die künstliche Intelligenz in der Lage, die Welt zu erobern. Und außerdem superhuman Performance bedeutet nicht übermenschliche Intelligenz.
Noch nicht, jedenfalls.
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