Автор виртуальных ассистентов полагает, что они обречены без новенького подхода в области ИИ

    Борис Кац возвел карьеру, помогая машинкам обуять языком. Он полагает, что сегодняшних технологий ИИ недостаточно, дабы предпринять Siri либо Alexa по-настоящему мозговитыми. Siri, Alexa, Гугл Home — технологии, кои анализируют язык, все почаще находят свое применение в ежедневной жизни. Однако Бориса Каца, головного научного сотрудника MIT, это же и не впечатляет. За крайние 40 лет он занес главный вклад в лингвистические навыки машин.

    Автор виртуальных ассистентов полагает, что они обречены без новенького подхода в области ИИ

    В 1980-х он разработал систему START, могущую отвечать на сформулированные очевидным языком запросы. Идеи, использованные в START, посодействовали Watson одолеть в Jeopardy! и заложили базу для нынешних чатботов.

    Однако ныне Кац обеспокоен тем самым, что эта область опирается на идеи, которым не мало лет, а уж эти идеи ничуть и не приближают машинный ум к действительному. MIT Technolody Review взял интервью у Бориса Каца. Давайте узнаем, куда надо направлять научные исследования, дабы машинки стали умнее.

    Как только предпринять искусственный ум по-настоящему мозговитым

    Автор виртуальных ассистентов полагает, что они обречены без новенького подхода в области ИИ

    С чего же началась ваша история обучения компов пользованию языка?

    В первый раз я столкнулся с персональными компьютерами в 1960-х годах, будучи студентом Столичного вуза. Машинка, которой я воспользовался, называлась БЭСМ-4. Для взаимосвязи с ней можно существовало применять лишь восьмеричный код. Мой первый компьютерный проект включал обучение компа прочтению, осознанию и решению математических задач.

    Потом я разработал компьютерную программку, пишущую стихи. Я до сего времени помню, как только стоял в машинной комнате в ожидании еще одного стихотворения, сделанного машинкой. Я был ошеломлен красой стихов; казалось, что они сделаны разумным существом. Тогда и и там я осознал, что желаю всю оставшуюся жизнь трудиться над созданием умственных машин и поиском методов общения с ними.

    Что вы думаете об Siri, Alexa и остальных субъективных ассистентах?

    Смешно твердить о этом, так как, с одной стороны, мы максимально гордимся сиим неописуемым прогрессом — у каждого в кармашке существуют нечто, что мы посодействовали сделать много-много годов назад, и это же замечательно.

    Однако с альтернативный стороны, эти програмки неописуемо малоумные. Эдак что ощущение гордости перемежается ощущением стыда. Вы запускаете нечто, что люди полагают разумным, однако оно даже и близко и не этакое.

    Благодаря машинному обучению, в искусственном уме произошел изрядный прогресс. Разве это же и не выполняет машинки предпочтительнее в осознании языка?

    С одной стороны, существуют этот драматический прогресс, однако с альтернативный — часть сего прогресса раздута. Ежели вы взгляните на заслуги машинного обучения, все идеи возникли 20-25 годов назад. Ординарно инженеры напоследок сделали огромную работу и воплотили эти идеи в жизнь. Какой же бы эта разработка величавой ни существовала, она и не решит неурядицу заправдашнего осознания — заправдашнего ума.

    На максимально высочайшем уровне современные способы — статистические способы, этакие как только машинное обучение и глубочайшее обучение, максимально столь же хороши для нахождения закономерностей. И так как люди привычно создают одни и те самые предложения огромную часть времени, них совсем не сложно определить в языке.

    Взгляните на предиктивный ввод текста. Машинка предпочтительнее вас знает, что вы собираетесь сообщить. Вы сможете именовать это же разумным, однако на деле она ординарно полагает слова и числа. Так как мы всегда говорим одно и то же, совсем не сложно производить системы, кои ловят закономерности и ведут себя эдак, как будто они разумны. Это же фиктивный темперамент наибольшей части современного прогресса.

    Как только насчет «опасного» инструмента генерации языка, представленного не так давно OpenAI?

    Эти примеры вправду впечатляют, однако я и не вконец понимаю, чем они нас поучают. Языковая фотомодель OpenAI существовала обучена на 8 миллиона веб-страниц, дабы предвещать последующее слово, беря во внимание все прошлые слова в конкретном тексте (на этакую же тематику). Этот огромнейший размер обучения, непременно, обеспечивает внутрисетевую согласованность (синтаксическую и даже семантическую) текста.

    Как только вы думаете, посему искусственный ум движется в ложном направлении?

    В обработке языка, как только и в остальных областях, был достигнут прогресс в обучении моделей на больших размерах заданных — миллионах предложений. Однако человечий головной мозг и не может выучить язык, используя этакую парадигму. Мы и не оставляем наших детишек с энциклопедией в кровати, ждя, что они освоят язык.

    Когда мы лицезреем что-то, мы описываем это же языком; когда мы слышим, как только кто-то разговаривает что-то, мы представляем, как только описанные объекты и действия смотрятся во всем мире. Люди живут в физической среде, заполненной зрительными, тактильными и лингвистическими сенсорными заданными, и сверхизбыточный и взаимодополняющий темперамент этих вводов дозволяет малышам осмысливать мир и сразу учить язык. Может быть, изучая эти способы в отдельности, мы создали неурядицу труднее, а уж и не проще?

    Посему здравый смысл важен?

    Скажем, ваш бот помогает для вас коллекционировать вещи, и вы разговаривайте ему же: «Эта книжка и не поместится в красноватую коробочку, так как она очень маленькая». Конечно же, вы желаете, дабы бот осознал, что красноватая коробочка очень малеханькая и вы могли продолжить содержательный разговор. Однако ежели вы скажете боту: «Эта книжка и не поместится в красноватую коробочку, так как она очень большая», бот обязан додуматься, что это же книжка максимально объемная, а уж и не коробочка.

    Осознание, к какой же сути разговора идет отсылка, максимально немаловажно, и люди делают эту задачку каждый денек. Все же, как только вы могли созидать из этих и остальных примеров, оно частенько опирается на глубочайшее осознание мира, который в текущее время недоступен для наших машин: осознание здравого смысла и интуитивной физики, осознание убеждений и целей остальных, способность визуализировать и рассуждать об причине и следствии, и почти все альтернативное.

    Вы пытаетесь обучить машинки языку, используя симулированные физические миры. Посему?

    Я гораздо и не лицезрел подростка, предки коего кладут энциклопедию в кровать и рассказывают: «Иди учись». Однако эдак проделывают наши компы сейчас. Я и не думаю, что эти системы будут обучаться эдак, как только мы желаем, либо осознавать мир эдак, как только мы желаем.

    В случае с детками, они сразу приобретают тактильные чувства от мира. Потом малыши начинают созидать мир и впитывать действия и характеристики объектов. Потом подросток слышит языковой ввод. И лишь эдак творится мистика осознания.

    Какой же подход лучший?

    Одним из методов продвижения вперед будет получение наиболее глубочайшего осознания людского ума, а уж потом пользование сего осознания для сотворения умственных машин. Научные исследования ИИ обязаны основываться на идеях психологии развития, когнитивной науки и нейробиологии, а уж фотомодели ИИ обязаны отражать то, что уже понятно об фолиант, как только люди изучают и соображают мир.

    Настоящий прогресс начнется лишь тогда-то, когда ученые выйдут из собственных кабинетов и начнут разговаривать с людьми в остальных областях. Совместно мы приблизимся к осознанию ума и выяснению тамошнего, как только воспроизвести его в умственных машинках, кои умеют твердить, созидать и орудовать в нашем физическом мире.

    Согласны с Борисом? Поведайте в нашем чате в Телеграме.