Mit jedem Tag die am weitesten entwickelten Systeme der künstlichen Intelligenz werden immer intelligenter und klüger, indem Sie neue Kenntnisse und Fähigkeiten. Die KI bereits jetzt in der Lage, in vielen Bereichen . Aber hinter all dem «überlegenheit» lauern nur eine Zeile Code und eindeutig verifiziert algorithmen, die nicht zulassen, dass das Programm sein «frei in seinen Gedanken». Mit anderen Worten, die Maschine kann nicht tun, was Sie nicht veranlagt. Die KI kann kommen zu logischen Schlussfolgerungen, aber nicht in der Lage, vernünftig zu einem bestimmten Thema. Und es scheint, dass bald wird sich das ändern.
Wir, wie alle sind empfindungsfähige Organismen, erfahren wir über das Gerät der Außenwelt allmählich. Stellen Sie sich vor, dass das Baby ein Jahr alt ist sieht wie ein Spielzeug-LKW fährt mit der Plattform und hängt in der Luft. Für ihn wird sich nichts ungewöhnliches. Aber machen Sie das gleiche Experiment nur zwei oder drei Monate später, und der kleine Mann sofort erkennt, dass etwas nicht stimmt. Weil er bereits weiß, wie die Schwerkraft funktioniert.
«Niemand sagt dem Kind, dass die Objekte müssen fallen», — sagt Jan Лекун, Kapitel Facebook Entwicklung in Richtung künstliche Intelligenz und Professor an der New York University. — «Vieles von dem, was Kinder lernen über die Welt, Sie lernen durch Beobachtung».
Und so einfach, wie es klingen mag, dieser Ansatz kann helfen, die Entwickler der KI zu erstellen, um erweiterte Versionen der künstlichen Intelligenz.
Tiefe maschinelles lernen (das heißt, grob gesagt, durch Versuch und Irrtum) heute können die KI enorme Fortschritte erzielen. Aber das wichtigste künstliche Intelligenz machen bisher nicht in der Lage ist. Er kann nicht argumentieren und Schlüsse auf der Grundlage der Analyse der objektiven Realität, in der er existiert. Mit anderen Worten, die Maschinen wirklich die Welt nicht verstehen, was macht Sie unfähig, mit Ihr zu interagieren.
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Eine der Möglichkeiten für die Verbesserung der KI kann eine Art «gemeinsames Gedächtnis», das wird helfen, die Maschinen erhalten Informationen über die Welt um sich herum und allmählich, es zu studieren. Aber es löst nicht alle Probleme.
«es ist Offensichtlich, dass wir etwas übersehen», — sagt Professor Лекун. — «das Kind kann Verständnis dafür zu entwickeln, wie sehen die Erwachsene Elefanten und Ihre Jungen, nachdem sieht nur 2 Fotos. Während die Deep-learning-algorithmen durchsuchen müssen Tausende, wenn nicht Millionen von Bildern. Teenager lernen kann, sicher Auto zu fahren, durch ständiges ein paar Dutzend Stunden und zu verstehen, wie sich Unfälle vermeiden lassen, aber die Roboter müssen stürzen ab zehn Millionen Stunden».
Die Antwort, laut Professor Лекуна, besteht darin, unterbewertete Unterkategorie Deep learning, bekannt als unkontrollierten Ausbildung. Wenn die algorithmen basieren auf einer kontrollierten und verstärkten lernen, lehren KI Ziele zu erreichen durch die Eingabe von Daten von außen, Unkontrollierbare Verhaltensmuster entwickeln selbst. Einfach ausgedrückt, es gibt 2 Möglichkeiten gehen: die erste — in das System eingeben, alle Optionen, basierend auf der Struktur des Roboters. Das zweite — «erklären» Prinzipien der Tatsache, dass walking ist, und zwingen den Roboter selbst zu lernen. Dabei ist die überwiegende Mehrheit der vorhandenen algorithmen arbeiten genau auf dem ersten Weg. Jan Лекун glaubt, dass der Akzent muss verschoben werden in Richtung des zweiten Verfahrens.
«die Forscher müssen beginnen mit der Ausbildung Vorhersage-algorithmen. Zum Beispiel lehren neuronale Netze Vorhersage die zweite Hälfte des Videos ist nur der erste Blick. Ja, in diesem Fall unvermeidlichen Fehler, aber so lernen wir die KI-Argumentation . Kehren wir zum Beispiel mit dem Kind und einem Spielzeug-LKW: bei uns gibt es 2 mögliche Ergebnisse — LKW fallen oder hängen. «Подкиньте» нейросетям noch hundert andere solcher Beispiele und Sie lernen, wie man bauen logische Zusammenhänge und schließlich lernen, die Vernunft».
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