بحث

يعتقد خالق المساعدين الظاهري أنهم محكوم عليهم دون نهج جديد في مجال الذكاء الاصطناعى

بوريس كاتز بنيت آلات مساعدة الوظيفيإتقان اللغة. وهو يعتقد أن تقنية الذكاء الاصطناعي الحالية ليست كافية لجعل سيري أو أليكسا ذكية حقًا. سيري ، أليكسا ، جوجل هوم - التقنيات التي تحلل اللغة ، في كثير من الأحيان تجد تطبيقاتها في الحياة اليومية. لكن بوريس كاتز ، كبير الباحثين في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، ليست مثيرة للإعجاب. على مدار الأربعين عامًا الماضية ، قدم إسهامًا رئيسيًا في القدرات اللغوية للآلات.

في الثمانينات ، طور نظام ستارت ، قادر علىالاستجابة لطلبات اللغة الطبيعية. الأفكار المستخدمة في ستارت ساعدت واتسون على الفوز في لعبة Jeopardy! ووضع الأساس ل chatbot اليوم.

ولكن الآن كاتز تشعر بالقلق من أن هذا المجاليعتمد على الأفكار التي كانت لسنوات عديدة ، وهذه الأفكار لا تقرب الذكاء الآلي من الواقع الحقيقي. معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا مراجعة Technolody بوريس كاتز. دعنا نتعرف على المكان الذي تحتاجه لتوجيه البحث لجعل السيارات أكثر ذكاءً.

كيفية جعل الذكاء الاصطناعي حقا ذكية

كيف بدأ سجل تعلم الكمبيوتر الخاص بك؟

واجهت أجهزة الكمبيوتر لأول مرة في الستينياتسنوات ، كطالب في جامعة موسكو. كانت السيارة التي استخدمتها تسمى BESM-4. يمكن استخدام الشفرة الثمانية فقط للتواصل معها. تضمن مشروع الكمبيوتر الأول الخاص بي تعليم الكمبيوتر قراءة مشاكل الرياضيات وفهمها وحلها.

ثم قمت بتطوير برنامج كمبيوتركتابة القصائد. ما زلت أتذكر كيف وقفت في غرفة الآلة ، في انتظار القصيدة التالية التي أنشأتها الجهاز. لقد ذهلت بجمال القصائد. يبدو أنه تم إنشاؤها بواسطة كائن ذكي. أدركت آنذاك ومن هناك أنني أردت لبقية حياتي العمل على إنشاء آلات ذكية وإيجاد طرق للتواصل معها.

ما رأيك في سيري ، اليكسا ومساعدي الشخصية الأخرى؟

إنه أمر مضحك أن نتحدث عن ذلك ، لأننا ، من ناحية ، فخورون جدًا بهذا التقدم المذهل - كل شخص في جيبه لديه شيء ساعدنا في خلقه منذ عدة سنوات ، وهذا شيء رائع.

ولكن من ناحية أخرى ، فإن هذه البرامج غبية بشكل لا يصدق. لذا فإن الشعور بالفخر يتخلله شعور بالعار. أنت تدير شيئًا ما يعتقد الناس أنه معقول ، لكنه ليس قريبًا.

بفضل التعلم الآلي ، تم إحراز تقدم كبير في الذكاء الاصطناعي. ألا تجعل السيارات أفضل في فهم اللغات؟

من ناحية ، هناك هذا الدراميالتقدم ، ولكن من ناحية أخرى ، جزء من هذا التقدم منتفخ. إذا نظرت إلى إنجازات التعلم الآلي ، فقد ظهرت جميع الأفكار قبل 20 إلى 25 عامًا. كنتيجة لذلك ، قام المهندسون بعمل رائع وجلبوا هذه الأفكار إلى الحياة. بغض النظر عن حجم هذه التكنولوجيا ، فلن يحل مشكلة الفهم الحقيقي - الذكاء الحقيقي.

على مستوى عال جدا ، الأساليب الحديثة -الأساليب الإحصائية ، مثل التعلم الآلي والتعلم العميق ، جيدة جدًا للعثور على الأنماط. ونظرًا لأن الأشخاص عادةً ما ينتجون الجمل نفسها معظم الوقت ، فمن السهل جدًا العثور عليها باللغة.

انظر إلى إدخال النص التنبئي. تعرف الآلة بشكل أفضل ما ستقوله. قد تسميها معقولة ، لكنها في الواقع تحسب الكلمات والأرقام. نظرًا لأننا نقول نفس الشيء باستمرار ، فمن السهل جدًا إنشاء أنظمة تلتقط الأنماط وتتصرف كما لو كانت معقولة. هذه هي الطبيعة الوهمية لمعظم التقدم الحديث.

ماذا عن أداة "خطيرة" لتوليد لغة قدمها OpenAI مؤخرًا؟

هذه الأمثلة رائعة حقًا ، لكنني لست كذلكأنا أفهم تماما ما يعلموننا. تم تدريب نموذج لغة OpenAI على 8 ملايين صفحة ويب للتنبؤ بالكلمة التالية ، مع مراعاة جميع الكلمات السابقة في نص محدد (حول نفس الموضوع). هذا الكم الهائل من التعلم يضمن بالتأكيد الاتساق المحلي (النحوي وحتى الدلالي) للنص.

لماذا تعتقد أن الذكاء الاصطناعي يسير في الاتجاه الخاطئ؟

في معالجة اللغة ، كما هو الحال في مجالات أخرى ، كانتم إحراز تقدم في نماذج التدريب على كميات هائلة من البيانات - ملايين الجمل. لكن الدماغ البشري لا يمكن أن يتعلم لغة باستخدام مثل هذا النموذج. لا نترك لأطفالنا موسوعة في السرير ، ونتوقع منهم أن يتعلموا اللغة.

عندما نرى شيئًا ما ، نصفه باللغة ؛عندما نسمع شخصًا ما يقول شيئًا ما ، فإننا نتخيل كيف تبدو الأشياء والأحداث الموصوفة في العالم. يعيش الناس في بيئة مادية مليئة بالبيانات الحسية البصرية واللمسية واللغوية ، والطبيعة الزائدة والمكملة لهذه المدخلات تتيح للأطفال فهم العالم وفي الوقت نفسه تعلم اللغة. ربما من خلال دراسة هذه الطرق بشكل منفصل ، جعلنا المشكلة أكثر صعوبة ، وليس أسهل؟

لماذا الحس السليم مهم؟

دعنا نقول الروبوت الخاص بك يساعدك على جمع الأشياء ، وأنت تقول له: "هذا الكتاب لن يتناسب مع الصندوق الأحمر ، لأنه صغير جدًا". بالطبع ، تريد أن يفهم الروبوت أن الصندوق الأحمر صغير جدًا ويمكنك متابعة المحادثة الهادفة. ولكن إذا أخبرت الروبوت: "هذا الكتاب لن يتلاءم مع الصندوق الأحمر ، لأنه كبير جدًا" ، يجب على الروبوت أن يخمن أن هذا الكتاب كبير جدًا وليس الصندوق.

فهم ما يذهب جوهر المحادثةإرسال مهم للغاية ، والناس أداء هذه المهمة كل يوم. ومع ذلك ، كما ترون من هذه الأمثلة وغيرها ، فهي تعتمد غالبًا على فهم عميق للعالم غير المتاح حاليًا لآلاتنا: فهم الحس السليم والفيزياء البديهية ، وفهم معتقدات ونوايا الآخرين ، والقدرة على التصور والتفكير حول والنتيجة ، وأكثر من ذلك بكثير.

أنت تحاول تعليم الآلات باللغة باستخدام عوالم طبيعية مقلدة. لماذا؟

لم أر طفلاً وضعه آباؤهالموسوعة في السرير وقول: "اذهب تعلم". ولكن كذلك تفعل أجهزة الكمبيوتر لدينا اليوم. لا أعتقد أن هذه الأنظمة ستتعلم كما نريد ، أو نفهم العالم كما نريد.

في حالة الأطفال ، يحصلون على الفورالأحاسيس اللمسية للعالم. ثم يبدأ الأطفال في رؤية العالم واستيعاب الأحداث وخصائص الأشياء. ثم يسمع الطفل إدخال اللغة. وبهذه الطريقة فقط يتم إنشاء سحر الفهم.

ما هو أفضل نهج؟

طريقة واحدة للمضي قدما هواكتساب فهم أعمق للذكاء البشري ، ثم استخدام هذا الفهم لإنشاء آلات ذكية. يجب أن تستند أبحاث الذكاء الاصطناعى إلى أفكار علم النفس التنموي والعلوم المعرفية وبيولوجيا الأعصاب ، وينبغي أن تعكس نماذج الذكاء الاصطناعي ما هو معروف بالفعل حول كيفية دراسة الناس للعالم وفهمه.

التقدم الحقيقي سيبدأ فقط عندماسيخرج العلماء من مكاتبهم ويبدأون في التواصل مع أشخاص في مناطق أخرى. معًا ، سوف نقترب أكثر من فهم العقل ونتعرف على كيفية إعادة إنتاجه في أجهزة ذكية يمكنها التحدث والاطمئنان والعمل في عالمنا المادي.

هل تتفق مع بوريس؟ أخبرنا في محادثتنا في Telegram.