Pensare come un uomo: che sarà, se dotare la macchina di una teoria della coscienza

Il mese scorso un team composto da самообучаемых AI giocatori, ha subito un magico sconfitta contro professionisti di questo evento. Lo spettacolo-incontro, tenutosi nell'ambito del campionato del mondo di gioco Dota 2 The International ha rivelato che il comando di un pensiero strategico, mentre ancora permette all'uomo il sopravvento sopra la macchina.

Hanno Partecipato AI rappresentavano diversi algoritmi sviluppati dalla società OpenAI, uno dei fondatori di cui è Elon Musk. Il collettivo dei giocatori digitali, ha ricevuto il titolo di OpenAI Five, addestrato gioco a Dota 2 da solo, tentativi ed errori, in competizione tra di loro.

A differenza di quelle stesse scacchi o da tavolo gioco di logica°, popolare e in rapida crescita del multiplayer gioco Dota 2 è considerato molto più grave di un campo per il controllo di intelligenza artificiale per forza. La complessità generale del gioco – questo è solo uno dei fattori. Qui non basta molto rapidamente fare clic con il mouse e dare ordini a un personaggio di cui ti occupi. Per vincere è necessario avere l'intuizione e la comprensione di ciò che si dovrebbe aspettare da un avversario in un successivo momento, e anche adeguatamente agire secondo questo insieme di conoscenze, di sforzi comuni per giungere ad un obiettivo comune — la vittoria. Si dispone di un computer di questo set di funzionalità.

«il Prossimo grande passo nello sviluppo di IA – interazione», — dice il dottor Giugno Vang dell'University college di Londra.

Al momento anche il più eccezionale di un algoritmo di apprendimento profondo non ha pensiero strategico, necessaria per capire gli obiettivi dei manager del suo avversario, che si tratti di un altro IA o persone.

Secondo Wang, per IA potuto avere successo, deve possedere una profonda comunicativi abilità, che proviene da un importante cognitiva caratteristiche dell'uomo – la disponibilità della mente.

Modello dello stato mentale come simulazione

A quattro anni i bambini di solito iniziano a capire una fondamentale funzione sociale: la loro mente non è così, come la mente degli altri. Cominciano a capire che ognuno ha quello che si crede, i suoi desideri, le emozioni e le intenzioni. E, soprattutto, presentare se stessi al posto di altri, possono iniziare a prevedere un ulteriore comportamento di queste persone e spiegare loro. In qualche modo il loro cervello inizia a creare dentro di sé multipli di simulazione di se stesso, di sostituire al posto di altre persone e inserito all'interno di un altro ambiente.

Il Modello di stato mentale è essenziale alla conoscenza di sé come persona, e svolge anche un ruolo di interazione sociale. La comprensione degli altri — la chiave per una comunicazione efficace e il raggiungimento di obiettivi comuni. Tuttavia questa capacità può anche essere la forza trainante dietro false credenze – idee, che ci allontanano dalla verità oggettiva. Una volta violata la capacità di utilizzare un modello di stato mentale, ad esempio, questo accade quando autismo, naturali «umani» abilità, come la possibilità di spiegazioni e di rappresentazione anche peggiorare.

Secondo il dottor Alan Уинфилда, il professor робоэтики dell'Università del west of England modello dello stato mentale o «teoria della mente» sono una caratteristica fondamentale, che una volta permetterà AI «capire» le persone, le cose e gli altri robot.

«l'Idea di introdurre la simulazione all'interno del robot è in realtà una grande opportunità di dotare la sua capacità di predire il futuro», — dice Winfield.

Invece di metodi di machine learning, in cui gli strati multipli di reti neurali recuperato alcuni frammenti di informazioni e «studiano» basi di dati enormi, Winston propone di utilizzare un approccio diverso. Invece di fare affidamento sulla formazione, Winston offre in anticipo la programmazione IA interno del modello stesso, nonché di ambiente, che consentirà di rispondere a semplici domande «e se?».

Ad Esempio, supponiamo che in uno stretto corridoio si muovono due robot, la loro IA possono effettuare una simulazione dei risultati di ulteriori azioni, che impediranno loro scontro: girare a sinistra, a destra o proseguire dritto. Questo modello interno infatti è di agire come un meccanismo di «conseguenze», nel ruolo di una sorta di «buon senso», che aiuterà a guidare l'IA ulteriori azioni giuste attraverso la previsione di un ulteriore sviluppo della situazione.

In uno studio pubblicato all'inizio di quest'anno Winston ha mostrato un prototipo di robot in grado di raggiungere tali risultati. Anticipando il comportamento degli altri, il robot ha superato con successo lungo il corridoio senza collisioni. In realtà questo non è sorprendente, osserva l'autore, ma «attento» del robot, utilizza un approccio modellistico per risolvere il problema, il passaggio del corridoio ci sono voluti 50 per cento in più di tempo. Tuttavia Winston ha dimostrato che il suo metodo interna simulazione funziona: «e ' molto potente e interessante punto di partenza nello sviluppo della teoria della mente artificiale», ha concluso lo scienziato.

Winston spera che alla fine l'IA avrà la capacità di descrivere, riprodurre mentalmente la situazione. Modello interno di sé e degli altri permette allo IA di effettuare la simulazione di diversi scenari, e, cosa più importante, di definire obiettivi specifici e attività per ciascuno di essi.

Questo è molto diverso da algoritmi di apprendimento approfondito, che in linea di principio non sono in grado di spiegare perché sono venuti a questo o quel conclusione risolvere il problema. Il modello di «scatola nera» quando si utilizza un apprendimento approfondito – è in realtàil vero problema, in piedi sulla strada fiducia a tali sistemi. Particolarmente acuto il problema può diventare, ad esempio, nello sviluppo di robot-badanti per gli ospedali o per gli anziani.

IA armato di un modello di stato mentale potrebbe mettersi a posto i loro padroni e capire correttamente ciò che vogliono da lui. Poi si potrebbe definire soluzioni adeguate e, spiegando queste soluzioni l'uomo, già svolto avrebbe affidato a lui il compito. Minore è l'incertezza nelle decisioni, più sarebbe a tali robot di fiducia.

Modello dello stato mentale in rete neurale

La Società DeepMind utilizza un approccio diverso. Invece di programmare in anticipo l'algoritmo del meccanismo di conseguenze, hanno sviluppato diverse reti neurali, che dimostrano la somiglianza del modello коллективноого comportamento psicologico.

IA-algoritmo «ToMnet» può studiare azioni, guardando le altre reti di neutroni. Stesso ToMNet è un collettivo di tre reti neurali: il primo si basa su caratteristiche di scegliere altri IA secondo la loro ultima azione. La seconda forma il concetto generale di quest'atteggiamento – loro convinzioni e intenzioni in un determinato momento. Il risultato collettivo di lavoro di due нейросетей arriva terzo, che prevede ulteriori azioni IA, in base alla situazione. Come è il caso con profonda formazione, ToMnet diventa più efficiente con una serie di esperienze, monitorando gli altri.

In uno degli esperimenti ToMnet «osservato» come tre IA-agente di manovra in digitale stanza, raccogliendo le caselle colorate. Ognuno di questi AI possedeva una sua caratteristica: uno era «cieco» — non poteva determinare la forma e la disposizione della stanza. Un altro è stato «склеротиком»: non riusciva a ricordare i suoi ultimi passi. Il terzo potuto vedere e ricordare.

Dopo la formazione ToMnet iniziato a prevedere le preferenze di ogni AI, osservando le sue azioni. Ad esempio, «alla cieca» in continuo movimento da solo lungo le pareti. ToMnet lo ricordo. L'algoritmo è anche in grado di prevedere correttamente il comportamento ulteriore IA e, cosa più importante, capire quando l'IA ha incontrato una falsa rappresentazione dell'ambiente.

In uno dei test team di scienziati ha programmato una IA sulla «miopia» e ha cambiato il layout della stanza. Gli agenti con la visione normale rapidamente adattato alla nuova pianificazione, tuttavia, «miope», ha continuato a seguire la sua originale rotte, falsamente credere che egli si trova ancora nel vecchio ambiente. ToMnet veloce ha sottolineato questa caratteristica e previsto con precisione il comportamento dell'agente, mettendo al suo posto.

Secondo il dottor Alison Gopnik, un esperto nel campo della fascia di psicologia dell'università della California a Berkeley, di non aver partecipato a questi studi, ma ознакомившейся con le conclusioni, questi risultati mostrano che le reti neurali hanno una straordinaria capacità di imparare una varietà di competenze autonomamente, attraverso l'osservazione degli altri. Allo stesso tempo, secondo gli esperti, è ancora molto presto per parlare di ciò che queste IA artificiale sviluppato un modello di stato mentale.

Secondo il dottor Josh Тенебаума del Mit, anche non sede di partecipazione alla ricerca «comprensione» ToMnet saldamente collegato con il contesto dell'ambiente di apprendimento – lo stesso privato e specifici IA-agenti, il cui compito era al raduno di scatole. Questa rigidità entro certi limiti fa ToMnet meno efficace nel predire il comportamento radicalmente nuovi ambienti, a differenza dagli stessi bambini, che possono adattarsi a nuove situazioni. L'algoritmo, secondo lo studioso, non può far fronte con lo stile d'azione completamente diverso IA o di una persona.

In ogni caso il lavoro di Winston e società DeepMind dimostra che i computer cominciano a mostrare i primi rudimenti di «comprensione» della vicenda, anche se questa comprensione mentre solo рудиментарно. E poichè essi continueranno a migliorare questa abilità, sempre meglio capirsi, arriverà il momento in cui le macchine saranno in grado di capire la complessità e la confusione della nostra coscienza.

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