Pensar como o homem: o que será, se a dotar a máquina a teoria da consciência

No mês passado, a equipe, composta por самообучаемых AI-jogadores, sofreu феерическое derrota contra profissionais da comunidade de competitivo. Show o jogo, realizado no âmbito do campeonato do mundo de jogo Dota 2, The International mostrou que o controle do comando do pensamento estratégico, enquanto ainda permite que a pessoa triunfar sobre a máquina.

Participaram AI representavam vários algoritmos desenvolvidos pela empresa OpenAI, um dos fundadores do qual é Илон de Máscaras. A equipe de jogadores digitais, recebeu o nome de OpenAI Five, formado jogo Dota 2 mesmo, método de tentativa e erro, competindo entre si.

Ao contrário da mesma xadrez ou de tabuleiro de um jogo de go, popular e uma multiplayer do jogo Dota 2 é considerado muito mais grave a caixa de verificação de inteligência artificial em força. Total de dificuldade do jogo – é apenas um dos fatores. Aqui não basta muito rápido para clicar com o mouse e dando o comando do personagem que você controla. Para ganhar, você precisa ter a intuição e a compreensão de que se deve esperar do adversário, no momento seguinte, o tempo, e também de forma adequada de agir de acordo com esse conjunto de conhecimento, a fim gerais esforços para chegar a um objetivo comum — vitória. Você tem um computador desse conjunto de recursos.

"o Próximo grande passo na evolução da inteligência artificial interação", — diz o dr. Jun Wang, da Universidade college, de Londres.

Até O momento, mesmo o mais proeminente de um algoritmo de computador de aprendizagem profunda, não tem pensamento estratégico, necessário para a compreensão do propósito das tarefas de seu adversário, seja esse outro AI, ou pessoas.

De acordo com Wang, para AI foi capaz de ter sucesso, ele precisa ter uma profunda коммуникативным habilidade, que se origina de fundamental cognitiva características da pessoa – a disponibilidade da mente.

Modelo mental de um estado como a simulação

A quatro anos, as crianças geralmente começam a entender uma fundamental social característica: sua mente não é como a mente de outros. Eles começam a entender que cada um tem aquilo em que ele acredita, os seus desejos, emoções e intenções. E, mais importante, apresentando-se no lugar dos outros, eles podem começar a prever o comportamento dessas pessoas, e para explicá-los. De certa forma, seu cérebro começa a criar dentro de si múltiplas simulações de si mesmo, dar-se no lugar de outras pessoas e colocar dentro de um determinado ambiente.

O Modelo de um estado mental é essencial no conhecimento de si mesmo como pessoa, e também desempenha um papel de interacção social. O entendimento de outros — a chave para uma comunicação eficaz e alcançar objectivos comuns. No entanto, essa habilidade também pode ser a força motriz da falsa crença de ideias, que afastam-nos da verdade objetiva. Como só é quebrado capacidade de uso do modelo de estado de saúde mental, por exemplo, esse comportamento ocorre quando o autismo, o natural "dos homens", de habilidades, tais como a capacidade de explicação e a imaginação também é piorar.

De acordo com o doutor Alan Уинфилда, professor робоэтики da Universidade do Oeste da Inglaterra modelo mental de um estado ou de uma "teoria da consciência" são uma característica fundamental, uma vez que permitirá que IA de "compreender" as pessoas, as coisas e os outros robôs.

"a Idéia de implementação de simulação para dentro do robô é, na verdade, uma excelente oportunidade para dotar a sua capacidade de prever o futuro", — diz Winfield.

Em Vez de métodos de aprendizado de máquina, em que as camadas múltiplas de redes neurais removem partes específicas de informação e de "aprenderem" o enorme banco de dados, Winston se propõe a utilizar uma abordagem diferente. Em vez de depender de treinamento, Winston oferece uma pré-programação de IA com o interior do modelo de si próprio, mas também do ambiente, que irá responder a simples questões "e se?".

Por Exemplo, imagine que, por um estreito corredor se movem dois robô, a sua IA pode realizar a simulação de resultados de ações que impeçam a sua discordância: vire à esquerda, à direita ou seguir em frente. Este modelo interno de fato irá agir como um "mecanismo de impacto", atuando como uma espécie de "senso comum", que ajudará a orientar IA ainda mais as ações corretas através da previsão de posterior desenvolvimento da situação.

O estudo, publicado no início deste ano, Winston demonstrou um protótipo de robô, capaz de alcançar tais resultados. Antecipando o comportamento de outros, o robô passou pelo corredor sem colisões. Na verdade, não há nada de surpreendente, observa o autor, mas a "atenção" de um robô que usa modelado abordagem para a solução do problema, o passo a passo do corredor levou em 50 por cento mais tempo. Entretanto, Winston provou que o seu método interno de simulação funciona: "é muito poderoso e interessante o ponto de partida no desenvolvimento de uma teoria de inteligência artificial", concluiu o cientista.

Winston espera que no final IA receberá a capacidade de descrever, mentalmente reproduzir a situação. Um modelo interno de si mesmo e de outras permitirá que tal IA realizar a simulação de diferentes cenários, e, o que é mais importante, definir objetivos específicos e tarefas de cada um deles.

Este É substancialmente diferente de algoritmos de aprendizagem de profundidade, o que, em princípio, não são capazes de explicar por que eles vieram para esta ou aquela conclusão quando a resolução do problema. O modelo de "caixa preta" ao usar profunda de aprendizado é, na verdade,o problema real está no caminho de confiança a estes sistemas. Particularmente aguda esse problema pode tornar-se, por exemplo, ao desenvolvimento de robôs de funcionários de saúde para os hospitais ou para idosos.

IA armado com um modelo de estado mental poderia colocar-se no lugar de seus senhores e compreender corretamente o que querem. Em seguida, ele poderia determinar a melhor solução e, depois de explicar essas decisões a pessoa já cumpriu seria dada a ele a tarefa. Quanto menor a incerteza nas decisões, maior seria a tais robôs de confiança.

Modelo de estado de saúde mental na rede neural

A DeepMind usa uma abordagem diferente. Em vez disso, para pré-programar o algoritmo do mecanismo de efeitos, eles desenvolveram diversas redes neurais, que demonstram a semelhança do modelo коллективноого comportamento psicológico.

O AI-algoritmo ToMnet" pode ser treinado atividades, observando os outros нейтронными redes. O próprio ToMNet é uma equipe de três redes neurais: o primeiro se baseia em características para a escolha de outros AI de acordo com suas últimas ações. A segunda forma geral o conceito atual de atitude – de suas crenças e intenções em um determinado momento. Coletivo é o resultado do trabalho de dois нейросетей vem o terceiro, que prevê próximas etapas AI, com base na situação. Como é o caso com mais profundos de aprendizagem, ToMnet torna-se mais eficiente com um conjunto de práticas, observando os outros.

Em um dos experimentos ToMnet "visto", no entanto, como os três AIS-agente маневрируют digital da sala, recolhendo caixas coloridas. Cada um desses AI tinha sua característica: era um "cego" — não podia determinar a forma e o equilíbrio na sala. O outro foi "склеротиком": ele não conseguia se lembrar de seus últimos passos. O terceiro poderia ter e ver e lembrar.

Após o treinamento ToMnet começou a prever as preferências de cada um AI, observando suas ações. Por exemplo, o "cego" constantemente se movendo ao longo das paredes. ToMnet é memorizado. O algoritmo também foi capaz de prever corretamente o comportamento da IA e, mais importante, compreender, quando IA se deparar com a falsa representação de ambiente.

Em um dos testes, a equipe de cientistas programou um AI sobre a "miopia" e mudou o layout da sala. Agentes com visão normal rapidamente se adaptaram à nova disposição, no entanto, "míope" continuou a seguir o seu original rotas, falso acreditar que ele ainda está em um antigo ambiente. ToMnet rapidamente apontou essa característica e prevista com precisão o comportamento do agente, colocando-se em seu lugar.

De acordo com o doutor Alison Gopnik, um especialista na área faixa etária de psicologia da universidade da Califórnia, em Berkeley, e não também a participação desses estudos, mas ознакомившейся com as conclusões, estes resultados mostram que as redes neurais têm a incrível capacidade de desenvolver várias habilidades de forma independente, através da observação de outras pessoas. Ao mesmo tempo, na opinião do especialista, ainda é muito cedo para falar sobre o que essas AI desenvolveram artificial modelo mental do estado.

De acordo com o doutor Josh Тенебаума do Massachusetts institute of technology, também não tomou a participação no estudo, a "compreensão" ToMnet firmemente relacionado com o contexto do ambiente de aprendizagem – a mesma de banho privada e específicos AIS-agentes, cuja tarefa era a coligação de caixas. Esta rigidez de certos limites faz ToMnet menos eficaz na previsão do comportamento radicalmente novos ambientes, em contraste com as mesmas crianças, que podem se adaptar a novas situações. O algoritmo, de acordo com o cientista, não consegue lidar com a modelagem de ação completamente diferente AI, ou de uma pessoa.

Em qualquer caso, o trabalho Estatístico e a empresa DeepMind demonstra que os computadores começam a mostrar os primeiros rudimentos de "compreensão" uns aos outros, mesmo se este é o entendimento até agora, apenas rudimentar. E como eles vão continuar a melhorar esta habilidade, os melhor e compreender melhor uns aos outros, chegará um momento em que máquinas serão capazes de compreender a complexidade e a confusão de nossa própria consciência.

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