Il creatore virtuali degli assistenti ritiene che essi sono condannati senza un nuovo approccio nel campo dell'intelligenza artificiale

Boris Katz ha costruito una carriera, contribuendo macchine a padroneggiare la lingua. Egli ritiene che le attuali tecnologie di intelligenza artificiale non è sufficiente per rendere Siri o Alexa veramente intelligenti. Siri, Alexa, Home — tecnologia, che analizzano il linguaggio, sempre più spesso trovano la loro applicazione nella vita quotidiana. Ma Boris Katz, capo ricercatore del MIT, non è impressionante. Negli ultimi 40 anni ha dato un contributo fondamentale alla abilità linguistiche macchine.

Nel 1980 ha sviluppato un sistema di START, capace di rispondere alle formulati linguaggio naturale le richieste. Idee, utilizzati in START, aiutato da Watson vincere in Jeopardy! e ha gettato le basi per oggi чатботов.

Ma ora Katz è preoccupato del fatto che questa zona si basa su idee, che per molti anni, e queste idee non si avvicinano l'intelligenza delle macchine al reale. MIT Technolody Review ha intervistato Boris Katz. Vediamo dove dobbiamo guidare la ricerca, per le macchine sono diventate più intelligenti.

Come fare una intelligenza artificiale davvero intelligente

Con cui è iniziata la vostra storia di formazione di computer uso della lingua?

La Prima volta che ho incontrato con i computer nel 1960, essendo uno studente dell'università di Mosca. La macchina di cui ho goduto, si chiamava БЭСМ-4. Per la comunicazione con lei è stato possibile utilizzare un solo codice ottale. Il mio primo computer il progetto prevedeva la formazione di un computer la lettura, la comprensione e la risoluzione di problemi di matematica.

Quindi ho sviluppato un programma per computer, macchina da scrivere poesie. Ricordo ancora, come si trovava in macchina la stanza in attesa del prossimo poesia creato la macchina. Ero sbalordito dalla bellezza di versi; sembrava, che hanno creato una creatura ragionevole. E allora e là ho capito che voglio per tutta la vita a lavorare per la creazione di macchine intelligenti e la ricerca di modi per comunicare con loro.

Cosa ne pensate di Siri, Alexa e altri aiutanti personali?

E ' Strano parlare di questo, perché, da un lato, siamo molto orgogliosi di questo incredibile progresso — ognuno ha in tasca c'è qualcosa che abbiamo contribuito a creare molti, molti anni fa, e questo è meraviglioso.

Ma d'altra parte, questi programmi sono incredibilmente stupidi. Quindi un senso di orgoglio scandito da un senso di vergogna. Si avvia qualcosa che le persone considerano ragionevole, ma è anche vicino, non è così.

Grazie apprendimento automatico, in intelligenza artificiale si è verificato un significativo progresso. Non è questo che fa la macchina meglio a comprendere il linguaggio?

Da un lato, c'è questo drammatico progresso, ma con un'altra parte di questo progresso è gonfiato. Se guardate i risultati di apprendimento automatico, tutte le idee emerse 20-25 anni fa. Solo gli ingegneri alla fine ha fatto un ottimo lavoro e hanno realizzato queste idee alla vita. Quale sarebbe questa tecnologia è grande sia, non risolve il problema di comprensione del presente — presente intelligenza.

Ad un livello molto alto moderni metodi — metodi statistici, come l'apprendimento e l'apprendimento profondo, molto buoni per trovare i modelli. E perché la gente di solito producono le stesse offerte la maggior parte del tempo, è molto facile da trovare in lingua.

Guardate la scrittura intuitiva. La macchina meglio di voi sa che si sta per dire. Si può chiamare è ragionevole, ma in realtà pensa solo che le parole e i numeri. Perché diciamo sempre la stessa cosa, è molto facile creare un sistema che catturano i modelli e si comportano come se fossero ragionevoli. È un personaggio fittizio maggior parte del moderno progresso.

che ne dici di «pericoloso» strumento di generazione di lingua ?

Questi esempi sono davvero impressionanti, ma non ho ben capito, quella che ci insegnano. Il modello di lingua OpenAI è stata addestrata a 8 milioni di pagine web, per la predizione della parola successiva, considerando tutte le precedenti parole in un testo (sullo stesso tema). Di questa enorme quantità di formazione, fornisce certamente un locale di coerenza (sintassi e anche semantica) del testo.

Come si pensa, perché l'intelligenza artificiale si muove nella direzione sbagliata?

Nell'elaborazione del linguaggio, come in altri settori, sono stati compiuti progressi nell'apprendimento di modelli su enormi volumi di dati — milioni di offerte. Ma il cervello umano non può imparare la lingua, facendo uso di tale paradigma. Non lasciamo i nostri figli con una enciclopedia in culla, in attesa di loro di imparare la lingua.

Quando vediamo qualcosa, descriviamo questo linguaggio; quando sentiamo, come qualcuno dice qualcosa, ci presentiamo, come descritti gli oggetti e gli eventi sembrano in tutto il mondo. Le persone vivono in un ambiente fisico, pieno di effetti visivi, tattili e linguistici sensoriali, e l'eccesso e la complementarietà di queste entrate permette ai bambini di comprendere il mondo e contemporaneamente imparare la lingua. Forse, studiando questi metodi singolarmente, abbiamo fatto il problema più difficile, non più facile?

Perché il buon senso è importante?

Per esempio, il robot aiuta a raccogliere le cose, e gli dici: «Questo libro non si inserisce in una scatola rossa, perché è troppo piccolo». Naturalmente, si desidera che il robot capito che la scatola rossa è troppo piccola e si potrebbe continuare significativa conversazione. Ma se mi dite che il robot: «Questo libro non si inserisce in una scatola rossa, perché è troppo grande», il robot deve intuire che si tratta di un libro molto grande, e non la scatola.

Capire a quale entità conversazione va invio di informazioni, è molto importante, e la gente esegue questa operazione ogni giorno. Tuttavia, come si può vedere da questi e altri esempi, spesso si basa su una profonda comprensione del mondo, che è attualmente disponibile per le nostre macchine:la comprensione di buon senso e intuitiva fisica, la comprensione delle credenze e delle intenzioni degli altri, la capacità di prevedere e di ragionare sulla causa e l'effetto, e molto altro ancora.

Si sta cercando di insegnare alle macchine a linguaggio, utilizzando симулированные mondi fisici. Perché?

Io non Ho ancora visto un bambino i cui genitori mettono enciclopedia culla e dicono: «Vai a imparare». Ma così fanno i nostri computer di oggi. Non credo che questi sistemi potranno imparare come vogliamo, o capire il mondo così come noi vogliamo.

In caso di bambini, hanno immediatamente ricevono la sensazione tattile da tutto il mondo. Poi i bambini iniziano a vedere il mondo e di assorbire gli eventi e le proprietà degli oggetti. Poi il bambino sente la lingua di input. E solo così nasce la magia di comprensione.

Qual è l'approccio migliore?

Uno dei modi per andare avanti è quello di ottenere una più profonda comprensione dell'intelletto umano, e quindi utilizzare tale conoscenza per creare macchine intelligenti. La ricerca di intelligenza artificiale dovrebbe essere basata sulle idee di psicologia dello sviluppo, scienze cognitive e neuroscienze, e il modello di intelligenza artificiale dovrebbe riflettere ciò che è già noto su come le persone imparano e capiscono il mondo.

Il Vero progresso inizierà solo quando gli scienziati escono dai loro uffici e inizierà a comunicare con persone di altri settori. Insieme ci avviciniamo alla comprensione di intelligenza e di chiarire come riprodurlo in macchine intelligenti, che possono parlare, di vedere e di agire nel nostro mondo fisico.

Sono d'Accordo con Boris? Dì .