Искусственный ум очень сложноват для программистов

    Искусственный ум — собственного рода святой Грааль для Кремниевой равнины, так как гуманоидоподобные говорящие боты обязаны сконфигурировать наш мир к топовому. Как только произнес бы Стив Джобс, «this changes everything». Представьте, что вы стоите на кухне и разговаривайте: «Включи-ка свет над плитой». Заместо тамошнего дабы идти к выключателю без помощи других, вы требуйте систему включиться без помощи других. Элементарная взаимосвязь. Проще и скорее.

    Искусственный ум очень сложноват для программистов

    Задумайтесь об способностях — разве ваша традиционная речь ужаснее современного взаимодействия с клавиатурой, мышью и тачскрином? Говорящий искусственный ум мог бы значительно сконфигурировать ситуацию за штурвалом, когда ваше внимание обязано быть приковано к дороге, а уж и не к экрану.

    Бетонные блоки на пути к ИИ все время включали трудности проектирования и написания больших программ, представляющих сложноватые идеи и взаимодействие с различными типами заданных. Когда в первый раз возникли компы, оставались ограничения у аппаратного и программного обеспечения, однако быстро. Некие возлагали надежды, что машинки напишут собственное программное обеспечение «в имидже мозга», однако пока что сего и не вышло.

    Теория патома предпринимает неурядицу программирования, используя всего один метод.

    Что этакое теория патома? Теория патома утверждает, что мозги лишь хранят, сортируют и задействуют паттерны, шаблоны. Ничего все больше. Это же как только пригодный паттерн, идентифицирующий лежащий паттерн, который выступает в качестве програмки.

    В заглавии «патом» совмещены «паттерн» и «атом». Паттерны — это же неразделимые элементы, кои, подобно атомам, можно кооперировать, дабы сформировать наиболее сложноватые паттерны. Теория патома навеяна наблюдениями за комбинациями паттернов в головном мозге и языках. Она обещает предстать первым этапом в сторону машинного ума, так как предпринимает основную неурядицу: ИИ очень сложноват для программистов.

    Обучение: заядлое измеряет массовое

    Какое самое существенное различие компов от мозгов? Компьютерные программеры формулируют массовое как только хранящее заядлое, однако мозги хранят заядлое, дабы обусловить массовое. Мозги учатся таким макаром, а уж компы нет.

    Мы о этом знаем, конечно же, так как когда учим что-то, постигаем это же и оно «волшебным» образом становится изученным, плюсуется к уже знаменитому. Компьютерные программеры формулируют структуры заданных, дабы предположить общие требования. Это же следует из оформления Алана Тьюринга 1936 года, эмулирующего людские компы. Сохраняя вычисления на бумаге, человечий ум может осуществлять нескончаемо сложноватые вычисления, используя подробно спроектированные структуры заданных.

    В мозгах происходит оборотное. Мы учимся на эксперементе (заядлое) и обобщаем это же. Неполадка в фолиант, что программеры частенько и не умеют обусловить массовое. Наши мозги дают подсказку нам, чем является массовое, однако частенько это же в корне ошибочно.

    Переход к общему из непосредственного

    В действительном мире существуют не мало не плохих примеров. Что этакое птица? Птица — это же звериное размером с кулак, которое может летать. Тогда-то что этакое пингвин? Да, птица, однако уже и не с кулак размером и совсем и не умеющая летать.

    Вы видите неурядицу: дефиниции, вытекающие из общего, и не являются гибкими. Обобщение исходя из непосредственного намного предпочтительнее. Давайте спрячем пару птиц: воробья, малиновку, сокола, ястреба, голубя, эму, страуса и пингвина. Единственная ассоциация, с которой мы начинаем, это же птицы. Она не достаточно что нам разговаривает, однако нам существуют чему поучиться.

    В ходе постижения эксперимента, малиновка и ласкай остаются размером с кулак. Воробей едва все меньше, а уж ястреб едва все больше. Эму и страус намного все больше. Пингвин тоже все больше, однако все меньше эму и страуса. Любая из этих птиц имеет чешуйчатые ножки и перья. Погодите, а уж существуют ли перья у пингвина? Ежели нет, эту ассоциацию ему же и не даем. Гораздо пингвин плавает, однако все альтернативные птицы летают. Летают ли птицы? И да, и нет. Плавают ли пингвины? Да.

    Эксперимент этих взаимоотношений показывает парадигму головного мозга, когда заядлое измеряет массовое, оперируя на семантическом уровне. Сущность каждой птицы — это же комплект ассоциаций, вытекающих из эксперимента, включая и то, что она существуют, что у нее существуют и что она выполняет. Можно именовать эти ассоциации «частью паттерна», и каждый тип птицы сформировывает собственный свой «атом» паттерна. Атомы сливаются в паутину ассоциаций, сделанную на базе эксперимента и обобщения. Теория патома дозволяет атомам оживленно подразделяться и объединяться, однако и не будем забегать вперед.

    Первая ассоциация, которую мы сохранили для каждой птицы, заключалась в фолиант, что они птицы. Вторая сопряжена с них размером относительно остальных птиц. Третья ассоциация для каждой птицы — наличие перьев.

    Вопросец в фолиант, всем ли птицам надобны перья? Сможете ли вы предположить самому себе жирного пингвина, которому тепло и без перьев? Я могу. Массовое, определяющее заядлое, терпит беду при этаких конфигурациях. Кандидатура куда наиболее эластичная, так как переписывать общий художественный дизайн будет нецелесообразно. Ежели добавить жирного пингвина, он остается птицей и оставит общие сведения об птицах без конфигураций.

    Это же простейший механизм, разделяющий паттерны, который можно именовать «пересечение набора связей». Он дозволяет для вас покупать некие элементы и отыскивать общие признаки, как только в запросах к базам заданных, однако работая в паутине типа головного мозга.

    Как велосипеда птица? Ординарно прочертите взаимосвязь от «птиц» к «большим». Объемной — это объем, потому мы приобретаем последующее: а уж) у моего кулака существуют два объема; байтам) один все меньше, и с) другие все больше.

    Беря во внимание неоднозначность вопросца (неоднозначность предполагает все больше единого ответа), мы можем избрать нередкий ответ «размером с кулак». Это же вытекает из значения, которое хранит эксперимент. Скрещение набора связей — это же действенный метод находить ответы в громоздких базах заданных вроде головного мозга, без индексации. Как у нас будет ответ «размером с кулак», предстанут доступны ассоциации с голубем и малиновкой.

    Этот подход и не статистический, а уж на базе подбора паттернов. Он выдает правильные ответы из эксперимента, а уж и не из предположений.

    Джон Болл, ComputerWorld