Четверо типа искусственного ума: от реактивных ботов перед началом сознательных созданий

    Обширно всераспространено воззрение, что благодаря новым достижениям в области исследовательских работ искусственного ума живы и мозговитые машинки вскоре покажутся на горизонте. Машинки соображают команды голосом, отличают картины, водят авто и играются в игры предпочтительнее нас. Сколько осталось ожидать, пока что они и не начнут ходить посреди нас?

    Не так давно выпущенный отчет Белоснежного особняки на тематику искусственного ума воспринимает скептическую позицию. В нем говорится, что в наиблежайшие 20 лет мы навряд ли увидим машинки, «демонстрирующие умственные способности, сопоставимые с людскими либо превышающие их», но в будущие годы «машины будут достигать человечьих способностей исполнения все заглавного цифры задач». Но этот отчет упускает несколько немаловажных вещей.

    Исследователь искусственного ума Аренд Хинтце утверждает, что отчет сосредоточен только на «скучном типе ИИ». Он обрывает на полуслове целую огромную отрасль исследовательских работ ИИ, как только эволюция помогает разрабатывать все наиболее высококачественные системы ИИ и как только вычислительные фотомодели помогают нам осознавать эволюцию нашего своего людского ума.

    В докладе главное внимание уделяется, как только разговаривает ученый, главным инструментам ИИ: машинному обучению и глубочайшему обучению. Этакого рода технологии дозволили ботам ладно играться в викторины и обыгрывать мастеров игры в го. Эти системы умеют возделывать колоссальные объемы заданных и осуществлять сложноватые вычисления максимально резво. Однако им же и не хватает элемента, который будет иметь ключевое значение в разработке разумных машин, кои мы жаждили бы иметь в дальнейшем.

    Нам надо все больше, чем обучить машинки обучаться. Нам надо преодолеть границы, кои формулируют четверо разнообразных типа искусственного ума. Барьеры, кои отделяют машин от нас — и нас от их.

    Содержание

    • 1 I тип ИИ: реактивные машинки
    • 2 II тип ИИ: консервативная память
    • 3 III тип ИИ: теория ума
    • 4 IV тип ИИ: самосознание

    I тип ИИ: реактивные машинки

    Самые базисные типы систем ИИ чисто реактивны не умеют ни сформировывать впечатления, ни применять прошедший эксперимент для информирования текущих решений. Deep Blue, играющий в шахматы суперкомпьютер IBM, который обыграл гроссмейстера Гарри Каспарова в финале 1990-х, — это же великолепный пример этакого типа машин.

    Deep Blue может идентифицировать фигурки на шахматной доске и знает, как только они двигаются. Он может выполнять прогнозы ходов, как только собственных, эдак и оппонента. И выбирает более рациональные ходы из потенциальных.

    Но он и не имеет никакого мнения об минувшем и памяти произошедшего. Ежели и не полагать изредка эксплуатируемого специфичного для шахмат руководила и не повторять один и этот же ход трижды, Deep Blue игнорирует все, что существовало перед началом текущего момента. Он ординарно глядит на фигурки на шахматной доске и выбирает последующий ход.

    Этакий тип ума включает персональный компьютер, конкретно воспринимающий мир и действенный на основании тамошнего, что он лицезреет. Он и не опирается на внутридомовую концепцию мира. В собственной работе исследователь ИИ Родни Брукс утверждал, что мы обязаны возводить лишь этакие машинки. По его воззрению, люди и не максимально столь же хороши в программировании четких моделируемых миров для компов, как только рассказывают, в разработке «репрезентации», мнения мира.

    Современные умственные машинки, которыми мы восхищаемся, или и не имеют этакий концепции мира, или она максимально ограничена и касается конкретных задач. Инновации в художественном дизайне Deep Blue заключались и не в фолиант, дабы расширить число потенциальных ходов, кои разглядывает персональный компьютер. Заместо сего создатели отыскали метод сузить его видение, дабы отрешиться от энных потенциальных ходов в дальнейшем зависимо от тамошнего, как только они оцениваются.

    Определенно эдак же и AlphaGo Гугл, который обыграл чемпиона мира по го, и не может оценивать вероятные грядущие ходы. Его способ анализа наиболее утонченный, чем у Deep Blue: он употребляет нейронную паутину для оценки разворачивания игры.

    Эти способы совершенствуют способности систем ИИ, дозволяют предпочтительнее играться в конкретные игры, однако них тяжело сконфигурировать либо применить к иным ситуациям. Эти компьютерные типы воображения и не имеют концепции мира в целом — и означает, они и не умеют вынянчить за рамки исполнения конкретных задач, для которых них создали, и них не сложно обмануть.

    Они и не умеют интерактивно участвовать во всем мире, а уж нам хотелось бы в один прекрасный момент узреть конкретно этакие системы ИИ. Заместо сего машинки будут яизвестия себя определенно эдак же, как только и все время, сталкиваясь с одной и той самой же ситуацией. Ежели мы желаем предпринять систему ИИ надежной и заслуживающей доверия, то это же ладно: вы жаждили бы, дабы ваш автономный седан был надежным. Однако ежели мы желаем, дабы машинки вели взаимодействие с нами и с миром, это же никудышно. Простые системы ИИ ни разу и не соскучатся, них нельзя заинтриговать либо расстроить.

    II тип ИИ: консервативная память

    II тип включает машинки, кои умеют заглядывать в прошедшее. Самоуправляемые авто уже малость способны на это же. Например, они наблюдают скорость и направление остальных каров. Это же нельзя выполнять мгновенно, для сего надо идентифицировать объективные объекты и следить за ними со временем.

    Эти наблюдения добавляются к заблаговременно запрограммированным у самоуправляемых каров репрезентациям мира, кои включают дорожную разметку, светофоры и альтернативные принципиальные элементы. Они подключаются, когда седан предпринимает сконфигурировать полосу не столкнуться с иным.

    Однако эти ординарные частицы инфы об минувшем только временные. Они и не будут спасены как только часть библиотеки эксперимента седана, в какой он сумеет обучаться, как только это же проделывают люди-водители, накапливая эксперимент в течение почти всех лет за штурвалом.

    Как нам выстроить системы ИИ, кои выстраивают тотальные мнения, помнят об собственном эксперементе и обучаются наводить справку с новенькими ситуациями? Брук был прав в фолиант, что предпринять это же максимально мудрено. Может быть, стоит ли выискать вдохновения в дарвиновской эволюции?

    III тип ИИ: теория ума

    Тут надо предпринять маленькую остановку и именовать этот момент немаловажным разрывом меж машинками, кои у нас существуют, и машинками, кои мы жаждили бы возводить в дальнейшем. Все же первым делом стоит ли конкретнее очертить мнения, кои придется производить машинкам.

    Машинки последующего, наиболее продвинутого класса не совсем только сформировывают мнения мира, да и остальных агентов либо сущностей мира. В психологии это же именуется «теория разума» — понимание тамошнего, что у граждан, созданий и предметов во всем мире умеют быть мысли и эмоции, кои оказывают влияние на них собственное поведение.

    Это же немаловажно для тамошнего, как только мы, люди, формируем сообщество, так как обеспечивает нам социальные взаимодействия. Без осознания мотивов и целей друг дружку не принимая во внимание то, что кто-то гораздо знает обо лично мне либо о окружающей среде, ишачить совместно в наилучшем случае тяжело, а уж в худшем — невозможно.

    Ежели системы ИИ вправду когда-нибудь будут бродить посреди нас, они обязаны будут осознавать, что мы думаем и ощущаем, хотя бы на уровне догадок. И соответственно подстраивать свое поведение.

    IV тип ИИ: самосознание

    Конечная миссию развития искусственного ума — создание систем, кои умеют сформировывать мнения об самому себе. В конечном счете исследователи ИИ обязаны не совсем только осознать сознание, да и сделать машин с сознанием.

    Это же в неком смысле расширение «теории разума», которая упоминалась в предшествующем типе ИИ. Говоря об сознании, а также имеют в образу и самосознание. «Я желаю эту вещь» различается от «я знаю, что желаю эту вещь». Сознательные существа понимают себя, знают об собственных внутридомовых состояниях и умеют предчувствовать поведение либо ощущения остальных. Мы предполагаем, что кто-то сигналящий нам в пробке злобен либо нетерпелив, так как конкретно эдак мы могли бы ощущать себя на его месте. Без теории ума мы и не могли бы выполнять этаких умозаключений.

    Хотя мы, возможно, далеки от сотворения самосознательных машин, мы обязаны сосредоточить наши усилия на пути к осознанию памяти, обучения и навыки воспринимать решения относительно минувшего эксперимента. Это же важнейший этап к осознанию людского ума самого по самому себе. И это же максимально немаловажно, ежели мы желаем разрабатывать либо развивать машинки, кои умеют не совсем только систематизировать то, что лицезреют впереди себя, да и почти все альтернативное.