के निर्माता आभासी सहायकों का मानना है कि वे बर्बाद कर रहे हैं बिना एक नए दृष्टिकोण के क्षेत्र में ऐ

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2019-03-21 03:30:22

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के निर्माता आभासी सहायकों का मानना है कि वे बर्बाद कर रहे हैं बिना एक नए दृष्टिकोण के क्षेत्र में ऐ

बोरिस Katz बनाया गया है, एक कैरियर की मदद करने की मशीन भाषा सीखने के लिए है । उनका मानना है कि वर्तमान ऐ प्रौद्योगिकी करने के लिए अपर्याप्त हैं Siri या एलेक्सा वास्तव में स्मार्ट है । सिरी, कमबख्त, घर प्रौद्योगिकी है, जो का विश्लेषण भाषा, अक्सर उनके आवेदन रोजमर्रा की जिंदगी में. लेकिन बोरिस Katz, मुख्य अनुसंधान अधिकारी के एमआईटी, प्रभावशाली नहीं है. पिछले 40 वर्षों में, वह एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई में भाषाई योग्यता की मशीन.

1980 के दशक में विकसित की एक प्रणाली शुरू करने में सक्षम हैं का जवाब करने के लिए तैयार की प्राकृतिक भाषा क्वेरीज़. विचारों का इस्तेमाल किया, शुरू में मदद की वाटसन जीत खतरे! और के लिए नींव रखी आज के chatbots.

लेकिन अब Katz चिंतित है कि इस क्षेत्र पर निर्भर करता है, विचार है कि कई वर्षों के लिए है, लेकिन इन विचारों को लाना नहीं था मशीन खुफिया के लिए । एमआईटी Technolody समीक्षा साक्षात्कार बोरिस Katz. चलो खोजने के लिए बाहर भेजने के लिए जहां अध्ययन करने के लिए होशियार हो गया है.

कैसे बनाने के लिए कृत्रिम बुद्धि वास्तव में स्मार्ट

<मजबूत>कहाँ अपनी कहानी अध्यापन शुरू करने के लिए कंप्यूटर्स का उपयोग करें भाषा है?

मैं पहली बार सामना करना पड़ा कंप्यूटर में 1960-ies में एक छात्र के रूप में मॉस्को विश्वविद्यालय है. कार मैं बुलाया गया था BESM-4. उसके संपर्क करने के लिए, आप केवल का उपयोग सकता है अष्टाधारी कोड. मेरा पहला कंप्यूटर परियोजना शामिल प्रशिक्षण के कंप्यूटर को पढ़ने, समझने और गणितीय समस्याओं को सुलझाने.

तो मैं एक कंप्यूटर प्रोग्राम विकसित किया है, या कविता लिखने. मैं अभी भी याद है, खड़े इंजन कक्ष में के लिए इंतजार कर के अगले कविताओं के द्वारा उत्पन्न की मशीन है । मैं दंग रह गया था की सुंदरता से छंद, वे लग रहा था के द्वारा बनाई गई एक बुद्धिमान जा रहा है. और फिर वहाँ मुझे एहसास हुआ कि मैं चाहता था मेरे जीवन के आराम के लिए के निर्माण पर काम बुद्धिमान मशीनों और तरीके खोजने के लिए उन लोगों के साथ संवाद.

क्या आपको लगता है कि के बारे में सिरी, Alexa, और अन्य निजी सहायक है?

यह अजीब बात है यह कहने के लिए है, क्योंकि, एक हाथ पर, हम बहुत गर्व कर रहे हैं की अविश्वसनीय प्रगति हर जेब में कुछ है, हम मदद की बनाने के लिए कई साल पहले और यह अद्भुत है ।

लेकिन दूसरे हाथ पर, इन कार्यक्रमों में कर रहे हैं अविश्वसनीय रूप से बेवकूफ है । तो गर्व की भावना द्वारा punctuated एक शर्म की भावना है । आप शुरू है कि कुछ लोगों के विचार में उचित है, लेकिन यह भी बंद नहीं करने के लिए है कि.

<मजबूत>धन्यवाद करने के लिए मशीन सीखने, कृत्रिम बुद्धि में वहाँ गया है एक महत्वपूर्ण प्रगति है । नहीं करता है कि बनाने के लिए मशीनों पर बेहतर समझ की भाषा है?

एक हाथ पर, वहाँ है इस नाटकीय प्रगति की है, लेकिन अन्य पर इस का हिस्सा अतिरंजित प्रगति पर है । अगर तुम देखो की उपलब्धियों पर मशीन सीखने, सभी विचारों के थे 20-25 साल पहले. सिर्फ इंजीनियरों अंत में एक महान काम किया है और लाया करने के लिए इन विचारों जीवन है । जो भी इस प्रौद्योगिकी महान है, हो सकता है, यह समस्या का समाधान नहीं वर्तमान की समझ के इस बुद्धि ।

पर एक बहुत ही उच्च स्तर के आधुनिक तरीकों में से एक — सांख्यिकीय तरीकों में इस तरह के रूप में मशीन सीखने और गहरी सीखने, बहुत अच्छा है खोजने के लिए पैटर्न. और के बाद से लोगों को आम तौर पर एक ही उत्पादन सौदों के अधिकांश समय, वे कर रहे हैं खोजने के लिए बहुत आसान भाषा में.

<पी>देखो, भविष्य कहनेवाला पाठ इनपुट. मशीन की तुलना में बेहतर जानता है कि क्या आप कहने के लिए है. आप कॉल कर सकते हैं यह उचित है, लेकिन वास्तव में वह सिर्फ सोचता है कि शब्दों की संख्या । के रूप में हम लगातार एक ही बात कहते हैं, यह बहुत आसान बनाने के लिए सिस्टम पर कब्जा कि regularities और व्यवहार के रूप में यदि वे उचित हैं । इस काल्पनिक चरित्र के बहुत से आधुनिक प्रगति.

<मजबूत>कैसे के बारे में "खतरनाक" उपकरण उत्पन्न भाषा है ?

ये उदाहरण हैं वास्तव में प्रभावशाली है, लेकिन मैं काफी समझ में नहीं आता कि वे क्या हमें सिखाने. OpenAI भाषा मॉडल प्रशिक्षित किया गया था पर 8 मिलियन वेब पन्नों की भविष्यवाणी करने के लिए अगले शब्द दिए गए सभी पिछले एक पाठ में शब्दों (एक ही विषय पर). इस विशाल राशि के प्रशिक्षण, ज़ाहिर है, प्रदान करता है स्थानीय जुटना (वाक्यात्मक और यहां तक कि अर्थ) के पाठ है ।

आपको क्यों लगता है कि कृत्रिम बुद्धि है, गलत दिशा में बढ़ रहा है?

प्रसंस्करण में भाषा, के रूप में अन्य क्षेत्रों में, प्रगति में किया गया है के प्रशिक्षण के मॉडल पर बड़ी मात्रा में डेटा के लाखों लोगों के लिए उपयुक्त है. लेकिन मानव मस्तिष्क नहीं कर सकते हैं जानने के लिए एक भाषा का उपयोग कर इस प्रतिमान है । हम नहीं छोड़ अपने बच्चों के साथ एक विश्वकोश में पालना है, उम्मीद है कि वे भाषा सीखने के लिए है ।

जब हम देखते हैं कुछ है, हम वर्णन इस भाषा; जब हम किसी को सुनने के बोलता है, हम वर्तमान में कैसे वर्णित वस्तुओं और घटनाओं की दुनिया में दिखाई देते हैं. लोग रहते हैं एक भौतिक वातावरण के साथ भरा दृश्य, स्पर्श, और भाषाई संवेदी डेटा है, और निरर्थक और पूरक प्रकृति के इन आदानों की अनुमति देता है बनाने के लिए बच्चों की दुनिया की भावना और साथ ही साथ भाषा सीखने के लिए है । शायद अध्ययन करके इन तरीकों में अलगाव, हम समस्या कठिन, आसान नहीं है?

<मजबूत>क्यों है आम भावना महत्वपूर्ण है?

उदाहरण के लिए, अपने रोबोट में मदद करता है आप चीजों को इकट्ठा, आप कहते हैं: "इस पुस्तक में फिट नहीं होगा लाल बॉक्स है, क्योंकि यह बहुत छोटा है". बेशक, आप चाहते हैं कि रोबोट का एहसास है कि लाल बॉक्स बहुत छोटा है और आप जारी रख सकता है एक सार्थक बातचीत है । लेकिन अगर आप रोबोट को बताता है: "इस किताब में फिट नहीं होगा लाल बॉक्स है, क्योंकि यह भी,", रोबोट लगता है कि यह पुस्तक बहुत बड़ी है, और एक बॉक्स नहीं है.

समझ क्या का सार बातचीत एक संदर्भ है, यह बहुत महत्वपूर्ण है और लोगों को इस कार्य के लिए हर दिन है । हालांकि, के रूप में आप देख सकते हैं, इन और अन्य उदाहरणों में, यह अक्सर पर निर्भर करता है की एक गहरी समझ नहीं है, जो दुनिया के लिए वर्तमान में उपलब्ध हमारे मशीनों:की समझ, सामान्य ज्ञान और सहज ज्ञान युक्त भौतिकी की समझ के विश्वासों और दूसरों के इरादे, कल्पना करने की क्षमता और कारण के बारे में कारण और प्रभाव, और अधिक.

आप की कोशिश कर रहे हैं सिखाने के लिए मशीन भाषा का उपयोग कर, नकली भौतिक दुनिया । क्यों?

मैं नहीं देखा है, जिनके माता पिता एक बच्चे को डाल विश्वकोश में पालना और कहते हैं, "जाओ और जानने के लिए". लेकिन ऐसा हमारे कंप्यूटर आज. मुझे नहीं लगता कि इन प्रणालियों को जानने के लिए होगा के रूप में ज्यादा के रूप में हम चाहते हैं, या दुनिया को समझने का जिस तरह से हम चाहते हैं ।

<पी>बच्चों के मामले में, वे तुरंत प्राप्त स्पर्श उत्तेजना से दुनिया. तो बच्चे शुरू होता है, दुनिया को देखने के लिए और अवशोषित घटनाओं और वस्तुओं के गुणों. तो बच्चे को सुनता भाषा इनपुट. और एक ही रास्ता जादू होता है समझ ।

<मजबूत>सबसे अच्छा तरीका क्या है?

एक तरीके से आगे प्राप्त करने के लिए है की एक गहरी समझ मानव खुफिया, और फिर इस समझ का उपयोग करने के लिए बनाने के लिए बुद्धिमान मशीनों. अध्ययन के एअर इंडिया आधारित होना चाहिए पर विचार के विकासात्मक मनोविज्ञान, संज्ञानात्मक विज्ञान और तंत्रिका जीव विज्ञान, और एअर इंडिया को प्रतिबिंबित करना चाहिए क्या है पहले से ही जाना जाता है के बारे में कैसे लोगों को जानने के लिए और दुनिया को समझते हैं.

वास्तविक प्रगति शुरू हो जाएगा केवल जब वैज्ञानिकों से बाहर आने के लिए अपने कार्यालयों और करने के लिए शुरू, लोगों के साथ चैट में अन्य क्षेत्रों में । एक साथ हम करेंगे के दृष्टिकोण को समझने की बुद्धि और पता लगाना कैसे यह पुन: पेश करने में बुद्धिमान मशीनों बात कर सकते हैं कि देखते हैं, और हमारे भौतिक दुनिया.

मैं के साथ सहमत बोरिस? हमें बताओ ।

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