Der Schöpfer des virtuellen Assistenten ist der Auffassung, dass Sie verurteilt wurden, ohne einen neuen Ansatz im Bereich der KI

Boris Katz baute Karriere, helfen Maschinen beherrschen. Er glaubt, dass die gegenwärtigen Technologien die KI nicht ausreicht, um Siri oder Alexa sind wirklich intelligent. Siri, Alexa, Home — Technologie, analysieren die Sprache, immer häufiger finden Ihre Anwendung im täglichen Leben. Aber Boris Katz, Chief Research Officer MIT, das ist nicht beeindruckend. In den letzten 40 Jahren hat er leistete einen wichtigen Beitrag zu den sprachlichen Fähigkeiten der Maschinen.

In den 1980er Jahren entwickelte er das System der START, das reagieren auf natürlicher Sprache formulierten Anfragen. Ideen, die in START, half Watson Jeopardy gewinnen! und legte den Grundstein für die heutigen чатботов.

Aber jetzt Kats besorgt, dass dieser Bereich stützt sich auf die Ideen, denen viele Jahre, und diese Ideen nicht näher maschinelle Intelligenz an der Wirklichkeit. MIT Technolody Review interviewte Boris Katz. Lasst uns herausfinden, wohin Sie führen Studien, um die Maschinen schlauer geworden.

Wie man die künstliche Intelligenz wirklich intelligent

was war Ihre Geschichte der Ausbildung von Computern um den Gebrauch der Sprache?

Zum Ersten mal begegnete ich mit Computern in den 1960er Jahren, als Student der Moskauer Universität. Die Maschine, die ich benutzte, hieß BESM-4. Für die Kommunikation mit Ihr war der Achtfache Code. Mein Erster Computer-Projekt beinhaltete die Ausbildung des Computers Lesen, das Verständnis und die Lösung von mathematischen Aufgaben.

Dann entwickelte ich ein Computerprogramm, Schreibmaschine Gedichte. Ich erinnere mich noch, wie Stand die Maschine in einem Raum in der Erwartung des nächsten Gedichtes erstellten Maschine. Ich war überwältigt von der Schönheit der Verse; es schien, dass Sie intelligenten Wesen geschaffen. Und damals und dort Verstand ich, was ich will den Rest seines Lebens zu arbeiten an der Entwicklung von intelligenten Maschinen und die Suche nach Möglichkeiten der Kommunikation mit Ihnen.

Was denken Sie über Siri, Alexa und andere persönliche Assistenten?

Lustig, darüber zu sprechen, denn einerseits sind wir sehr stolz auf dieses unglaubliche Fortschritte — hat jeder in der Tasche gibt es etwas, was wir dazu beigetragen haben vor vielen, vielen Jahren, und es ist wunderbar.

Aber auf der anderen Seite, diese Programme sind unglaublich dumm. So dass das Gefühl des Stolzes unterbrochen von ein Gefühl der Scham. Sie führen etwas, was die Menschen denken vernünftig, aber es ist noch nicht einmal nahe ist.

Durch machine learning, künstliche Intelligenz gab es erhebliche Fortschritte. Ist das nicht die Maschinen besser in die Sprache zu verstehen?

Einerseits gibt es diesen dramatischen Fortschritt, aber auf der anderen — Teil dieses Fortschritts ist aufgebläht. Wenn man sich die Erfolge des maschinellen Lernens, alle Ideen gab es vor 20-25 Jahren. Nur die Ingenieure schließlich einen tollen Job und bringen diese Ideen in das Leben. Was auch immer diese großen Technologie auch sein mag, es löst nicht das Problem der vorliegenden Verständnis — dieser Intelligenz.

Auf einem sehr hohen Niveau mit modernen Methoden — statistische Methoden wie machine learning und Deep learning sehr gut für die Suche nach Gesetzmäßigkeiten. Und da Menschen in der Regel produzieren die gleichen Vorschläge die meiste Zeit, Sie sind einfach in der Sprache.

Ein Blick auf die textvorerkennung. Die Maschine ist besser Sie weiß, was Sie sagen wollen. Sie können es nennen vernünftig, aber in Wirklichkeit ist es einfach nur die Wörter und zahlen. Weil wir reden immer dasselbe, sehr leicht zu schaffen-Systeme, die fangen Gesetzmäßigkeiten und Verhalten sich so, als ob Sie angemessen sind. Dieser fiktive Charakter eines großteils der modernen Fortschritts.

Wie wäre es mit «gefährlichen» Werkzeug der Erzeugung der Sprache ?

Diese Beispiele sind wirklich beeindruckend, aber ich verstehe nicht ganz, was Sie uns lehren. Sprachmodell OpenAI ausgebildet wurde auf 8 Millionen Web-Seiten, um das folgende Wort vorherzusagen, unter Berücksichtigung aller bisherigen Wörter in einem bestimmten Text (auf das gleiche Thema). Diese riesige Menge des Lernens, auf jeden Fall bietet lokale Konsistenz (syntaktische und auch semantische) Text.

was denken Sie, warum die künstliche Intelligenz bewegt sich in die falsche Richtung?

In der Behandlung der Sprache, wie auch in anderen Bereichen, die Fortschritte in der Lehre von Modellen auf riesigen Datenmengen — Millionen von Vorschlägen. Aber das menschliche Gehirn kann nicht die Sprache zu lernen, mit einem solchen Paradigma. Lassen wir unsere Kinder mit einem Lexikon in der Krippe, in der Erwartung, dass Sie lernen die Sprache.

Wenn wir sehen etwas, wir beschreiben die Sprache ist; wenn wir hören, wie jemand sagt etwas, wir stellen uns vor, wie die beschriebenen Objekte und Ereignisse aus der Welt. Menschen Leben in der physischen Umgebung, gefüllt mit visuellen, taktilen und sprachlichen sensorische Daten, und übergewicht und dem komplementären Charakter dieser Eingaben können Kinder begreifen die Welt und gleichzeitig die Sprache zu lernen. Vielleicht, indem Sie diese Methoden im einzelnen, wir haben das Problem komplizierter und nicht einfacher?

Warum der gesunde Menschenverstand ist wichtig?

Sagen wir, Ihr Roboter hilft Ihnen, Dinge zu sammeln, und Sie sagen zu ihm: «Dieses Buch passt in die rote Schachtel, weil Sie zu klein». Natürlich, Sie wollen, dass der Roboter erkannte, dass die Red Box ist zu klein und Sie können weiterhin wesentliche Gespräch. Aber wenn Ihr sagt der Roboter: «Dieses Buch passt in die rote Schachtel, weil Sie zu groß», der Roboter muss sich vorstellen, dass dieses Buch eine sehr große, und nicht die Box.

Ein Verständnis, zu welcher Entität des Gesprächs Ausgang geht, ist es sehr wichtig, Menschen und erfüllen diese Aufgabe jeden Tag. Dennoch, wie Sie sehen können aus diesen und anderen Beispielen ist es oft stützt sich auf ein tiefes Verständnis der Welt, die derzeit nicht verfügbar ist für unsere Maschinen:das Verständnis des gesunden Menschenverstandes und der intuitiven Physik, Verständnis für die Vorstellungen und Absichten anderer, die Fähigkeit zu visualisieren und zu streiten über Ursache und Wirkung und vieles mehr.

Sie versuchen zu lehren-Maschinen-Sprache, unter Verwendung der simulierten physikalischen Welten. Warum?

Ich habe noch kein Kind gesehen, dessen Eltern legen die Enzyklopädie in der Krippe und sagen: «Geh lernen». Aber so machen unsere Computer heute. Ich glaube nicht, dass diese Systeme lernen so, wie wir wollen, oder verstehen die Welt so, wie wir wollen.

In Fall mit den Kindern, Sie erhalten sofort eine taktile Empfindung von der Welt. Dann die Babys beginnen, die Welt zu sehen und zu absorbieren die Ereignisse und Eigenschaften der Objekte. Dann das Kind hört die sprachliche Eingabe. Und nur so geschieht die Magie verstehen.

Welche Vorgehensweise ist die beste?

Einer der Wege vorankommen wird immer mehr ein tiefes Verständnis der menschlichen Intelligenz, und dann die Nutzung dieses Verständnisses für die Erstellung von intelligenten Maschinen. Die KI-Forschung sollten auf der Grundlage von Ideen Entwicklungspsychologie, Kognitionswissenschaften und Neurobiologie und KI Modelle müssen das widerspiegeln, was bereits bekannt ist darüber, wie Menschen lernen und verstehen die Welt.

Ein echter Fortschritt beginnt nur, wenn die Wissenschaftler kommen aus Ihren Büros und beginnen zu kommunizieren mit Menschen in anderen Bereichen. Gemeinsam werden wir uns nähern dem Verständnis der Intelligenz und Aufklärung, wie es zu reproduzieren in intelligenten Maschinen, die reden, sehen und handeln in unserer physischen Welt.

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