Quando l'intelligenza artificiale imparare a ragionare?
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Ogni giorno i più avanzati sistemi di intelligenza artificiale diventano sempre più intelligenti, ottenere nuove conoscenze e competenze. AI già ora è in grado in molti settori . Ma dietro a tutto questo «eccellenza» si nascondono solo una riga di codice e chiaramente testate algoritmi, che non consentono al programma di essere «libero nei suoi pensieri». In altre parole, la macchina non può fare ciò che in esso non previsto. AI può venire a logiche conclusioni, ma non è in grado di ragionare su un determinato argomento. E sembra che presto le cose cambieranno.
Come le persone imparano a conoscere il mondo circostante
Noi, come ogni ragionevole organismi, scopriremo dispositivo del mondo a poco a poco. Immaginate che un bambino vede come un giocattolo camion si muove con la piattaforma e si blocca in aria. Per lui in questo non ci sia niente di strano. Ma fate lo stesso esperimento di soli due-tre mesi più tardi, e il piccolo uomo poi capirà che qualcosa non va. Perché lui sa già come funziona la gravità.
«Nessuno dice al bambino che gli oggetti devono cadere», — dice yann Lecun, il capo di Facebook in direzione dello sviluppo dell'intelligenza artificiale e professore alla New York university. — «Molto di ciò che i bambini imparano a conoscere il mondo, imparano attraverso l'osservazione».
E, per quanto semplice possa sembrare, questo approccio può aiutare gli sviluppatori IA di creare una versione più avanzata intelligenza artificiale.
Perché è così difficile insegnare AI ragionare
Una Profonda machine learning (cioè, in parole povere, per tentativi ed errori) oggi consente AI di ottenere un enorme successo. Ma la cosa più importante è l'intelligenza artificiale rendere ancora non è in grado di. Non si può ragionare e trarre conclusioni sulla base di un'analisi oggettiva della realtà, in cui esiste. In altre parole, una macchina veramente non capiscono il mondo, che li rende incapaci di interagire con esso.
Questo è interessante:
Uno dei modi per migliorare l'IA può diventare una sorta di «memoria condivisa», che sarà aiutare macchine ricevere informazioni sul mondo intorno e gradualmente imparare. Ma questo non risolve tutti i problemi.
«Ovviamente, ci manca qualcosa», — dice il professor Lecun. — «il Bambino può sviluppare una comprensione di come sembrano elefanti adulti e i loro cuccioli dopo lo vedrà solo 2 foto. Mentre gli algoritmi di apprendimento profondo bisogno di sfogliare migliaia, se non milioni di immagini. Un adolescente può imparare a guidare in sicurezza la macchina, con la pratica di un paio di decine di ore e di capire come evitare gli incidenti, ma i robot devono buttar giù decine di milioni di ore».
Come insegnare AI ragionare
La Risposta, secondo il professore Лекуна, è sottovalutato sottocategorie di apprendimento profondo, conosciuta come l'apprendimento non supervisionato. Quando algoritmi basati sulla controllata e formazione avanzata, insegnano AI raggiungimento dell'obiettivo attraverso l'immissione di dati dall'esterno, incontrollabili stanno sviluppando modelli di comportamento da soli. In poche parole, ci sono 2 modi di camminare: il primo — inserire nel sistema tutti i parametri basati sulla struttura del robot. La seconda — «spiegare» i principi di ciò che è a piedi, e far robot di imparare da soli. La stragrande maggioranza degli algoritmi esistenti funzionano esattamente il primo modo. Yann Lecun ritiene che l'attenzione deve essere spostata verso il secondo metodo.
«i Ricercatori devono iniziare con l'apprendimento di algoritmi di previsione. Ad esempio, insegnare le reti neurali prevedere la seconda metà del video, guardando solo la prima. Sì, in questo caso gli errori sono inevitabili, ma così insegniamo AI ragionamento . Tornando all'esempio con il bambino e usare un camion giocattolo: ci sono 2 possibili esiti — camion cade o andrà in crash. «Lancia» нейросетям ancora centinaia di questi esempi e inizieranno a costruire connessioni logiche e alla fine impareranno a ragionare».
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