AI приобретает пространственные разумные способности

Лондонская группа AI DeepMind продолжает работать в этом направлении, приближая нас все ближе к восстанию машин и собирает заголовки новостей на этом пути. В выпущенной на прошлой неделе статье, озаглавленной «DeepMind», DeepMind раскрыла новые пути к созданию искусственного интеллекта, который использует пространственные рассуждения — что можно сравнить с святым граалом информатики и источником бесконечной тоски для Стивена Хокинга и Илона Маска.

AI играет все возрастающую роль в мире, поскольку мы продолжаем передавать больше задач нашим машинам. В центре внимания документа DeepMind рассматриваются пространственные рассуждения, в частности способность понимать отношение объектов друг к другу. Это может показаться простым по сравнению с тем, чтобы стать экспертом в шахматах и т. п. Но это только потому, что люди обладают чем-то вроде «интуитивно понятного физического движка», алгоритмом экстраполяции трехмерности из плоских изображений и сравнения объектов внутри него с другими объектами. Подобное пространственное мышление оказалось сложным для компьютеров, по крайней мере до сих пор. Используя комбинацию реляционных сетей и свернутых нейронных сетей, система DeepMind может отвечать на вопросы, касающиеся отношения объектов внутри изображения.

Первое, что нужно понять при попытке проанализировать этот последний прорыв от DeepMind, — это разница между узким искусственным интеллектом и AGI (Artificial General Intelligence). Большая часть работы, ранее выполненной в области искусственного интеллекта, была связана с субдисциплиной машинного обучения под названием «контролируемое обучение», которое можно рассматривать как часть интеллекта, связанного с сопоставлением шаблонов. Хотя это, без сомнения, важная часть человеческого интеллекта, позволяющая нам осваивать такие игры, как шахматы, и для врача читать рентген и диагностировать перелом кости, среди многих других вещей, это далеко не вся история.

Пока искусственный интеллект совершенствуется, для всех остальных подойдет бесплатный калькулятор (link).

Оказывается, сопоставление образцов — это всего лишь один алгоритм внутри большого инструментального сундука алгоритмов, которые составляют общий интеллект. Мы прошли долгий путь от устаревшего понятия IQ, одного барометра интеллекта. Вместо этого когнитивные ученые теперь думают о интеллекте как о большом наборе алгоритмов, «конфедерации демонов», отточенных в течение эволюционного времени, чтобы улучшить наши шансы на выживание. Некоторые из этих алгоритмов мы разделяем с другими животными, в то время как другие, по-видимому, более специфичны для человеческого рода.

Уже компьютеры превзошли нас в подразделении разведки, связанной с сопоставлением с образцом, о чем свидетельствует поражение чемпионов шахмат. Это должно теоретически позволить компьютерам заменять большие части рабочей силы, процесс, который уже ведется, в качестве систем, таких как мышцы Уотсона, для диагностики рака и чтения рентгеновских лучей. Тем не менее, это будет просто верхушкой айсберга, если бы компьютеры получили широкое мастерство в умении, таком как пространственное мышление.

В настоящее время наше понимание пространственных рассуждений разумно. Теперь, когда DeepMind полностью поддерживает тему, это будет незадолго до того, как последуют многие другие институты, и еще один священный кусок человеческого превосходства поддается нашим машинным повелителям.

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить