kutatás

Mesterséges intelligencia 2019-ben: Terminátor már vagy nem?

Van egy vicces pszichológiai jelenség: ismételje meg bármelyik szót sokszor, és végül minden értelmét elveszíti, nedves ronggyá alakul, fonetikus semmmé. Sokak számára a „mesterséges intelligencia” kifejezés régóta elvesztette jelentését. Az AI mindenütt megtalálható a technológiában, mindent átad a TV-től a fogkeféig, de ez nem azt jelenti, hogy mit kellene. Nem lehet ilyen.

Mesterséges intelligencia: Jó vagy gonosz

Míg a kifejezés „mesterséges intelligencia”,tagadhatatlanul visszaélve, ez a technológia minden eddiginél többet tesz - jó és rossz is. Egészségügyben és harcokban használják; Segít az embereknek zenék és könyvek írásában Felméri hitelképességét és javítja a telefonján készített fényképeket. Röviden: olyan döntéseket hoz, amelyek befolyásolják az életed, akár tetszik, akár nem.

Nehéz lehet ezt a hype-t elfogadniaz a hype, amellyel az AI megbeszélte a tech-cégeket és a hirdetőket. Vegyük például az Oral-B Genius X fogkefét, amely az egyik a CES-ben ebben az évben bemutatott sok eszköz közül, amely megmutatta az AI állítólagos képességeit. De közelebbről megvizsgálva egyértelművé válik, hogy a kefe csak visszajelzést ad arról, hogy a szükséges időtartamra és a megfelelő helyen fogmosja-e a fogait. Számos zseniális érzékelő lehetővé teszi annak meghatározását, hogy hol van ecset a szájában, de mesterséges intelligenciának hívják - ez ostobaság, semmi több.

A hype félreértést okoz. A sajtó bármilyen kutatást felfújhat és eltúlozhat, ha beilleszt egy képet a Terminátorról az AI bármely homályos történetére. Ez gyakran zavart okozza abban, hogy mi a mesterséges intelligencia. Ez a laikusok számára bonyolult téma lehet, és az emberek gyakran tévesen társítják a modern AI-t azzal a verzióval, amelyet a legjobban ismernek: egy tudatos számítógép sci-fi reprezentációja, amely sokszor okosabb, mint az ember. A szakértők ezt az AI képet általános mesterséges intelligenciának nevezik, és ha valaha is létre tudunk hozni valamit, akkor nagyon hamarosan megtörténik. Addig az AI rendszer képességeinek, intelligenciájának vagy képességeinek eltúlzása nem fog segíteni a folyamatban.

Sokkal jobb beszélni a „gépi tanulásról” és anem a mesterséges intelligenciáról. Ez a mesterséges intelligencia almezője, amely szinte minden olyan módszert magában foglal, amelyek jelenleg a legjobban befolyásolják a világot (beleértve a mély tanulást). Ebben a kifejezésben nincs „AI” misztika, de inkább elmagyarázza, hogy mit csinál ez a technológia.

Hogyan működik a gépi tanulás? Az elmúlt években Önnek és nekem több tucat magyarázatot lehetett olvasni, és a legfontosabb különbség, amelyet magamnak találtam, közvetlenül a címben rejlik: a gépi tanulás az, ami lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy önmagukban tanuljanak. De mit jelent ez valójában, egy sokkal nagyobb kérdés.

Kezdjük a problémával. Tegyük fel, hogy olyan programot akar létrehozni, amely felismeri a macskákat. Írhat régimódi módon nyilvánvaló szabályok programozásával, például „a macskáknak éles fülek” és a „macskák bolyhosak”. De mit fog tenni a program, ha megmutatja neki egy tigrisképét? Az egyes szabályok programozása sok időt vesz igénybe, és sokféle fogalmat meg kell magyaráznia, mint például a „fluffiness” és a „spotting”. Jobb, ha az autó megtanítja magát. Így hatalmas gyűjteményt ad neki macskákról, és átnézi őket, hogy megtalálja a saját mintáit abban, amit lát. Eleinte összekapcsolja a pontokat, többnyire véletlenül, de újra és újra ellenőrzi, megtartva a legjobb verziókat. És az idő múlásával elkezdi nagyon jól meghatározni, hogy mi a macska, és mi nem.

Eddig minden kiszámítható. Valójában valószínűleg hasonló magyarázatot olvasta már korábban is - sajnálom. Egy másik dolog fontos. Milyen következményei lehetnek egy ilyen döntéshozó rendszer megtanulásának?

A módszer legnagyobb előnye a legtöbbnyilvánvaló: soha nem kell programoznia ezt a rendszert. Természetesen sokat fog dolgozni, javítva a rendszer által végzett adatfeldolgozás alapelveit, miközben ésszerűbb módszereket talál az információk kinyerésére, de nem mondja meg a rendszernek, hogy mit kell keresnie. Ez azt jelenti, hogy képes lesz olyan mintákat találni, amelyeket az emberek általában kihagyhatnak, vagy akár nem is gondolnak rájuk. Mivel az összes program igénye az adatoknak van - 1 és 0 -, ezért különféle feladatok elvégzésére képezhető be, mivel a világ szó szerint tele van adatokkal. Ha a gépi tanulási kalapács van a kezedben, a digitális világ tele lesz olyan szögekkel, amelyek készen állnak az áramellátásra.

De most gondolkodjunk a hibákkal kapcsolatban. Ha nem tanít számítógépet, honnan tudja, hogyan hoz döntéseket? A gépi tanulási rendszerek nem tudják magyarázni gondolkodásukat, ami azt jelenti, hogy algoritmusa rossz okokból is jól működhet. Ugyanígy, mivel csak egy számítógép ismeri az Ön által megadott adatokat, akkor elfogult hozzáállás alakulhat ki a dolgokhoz, vagy csak szűk feladatokban lehet jó, amelyek hasonlóak az előzőekben látott adatokhoz. Nincs olyan józan ész, amelyet elvárhatnál egy embertől. Készítheti a legjobb macska-felismerő programot a világon, de soha nem fogja mondani, hogy a kiscicák nem motorozhatnak, vagy hogy a macskát valószínűleg Koschey the Immortal vagy Alexey Tolstoy néven hívják fel.

A számítógépek saját maguk számára történő megtanulása azragyogó trükk. És mint minden trükkö, ez is trükköket tartalmaz. Az AI rendszerek gondolkodnak, ha azt akarod nevezni. De ez nem egy szerves elme, és nem ugyanazon szabályok szerint működik, mint az emberek. Azt is fel lehet kérdezni: milyen okos a könyv? Milyen tapasztalatok vannak kódolva egy serpenyőben?

Hol vagyunk most, mesterségesünkkelértelem? A következő nagy áttörés után sok éven át tartó címsorok után (ami még nem történt meg, és a címsorok nem csökkennek) néhány szakértő arra a következtetésre jutott, hogy elértünk egy bizonyos fennsíkot. De ez nem zavarja az előrehaladást. Ami a kutatást illeti, hatalmas számú lehetőség nyílik a rendelkezésére álló tudással való tanulásra, és a termékkel kapcsolatban csak az algoritmikus jéghegy csúcsait láttuk.

Kai-fu Lee, a kockázatitőke-kapitalista és voltA mesterséges intelligencia kutatója a jelen pillanatot "megvalósítás korszakának" írja le, amikor a technológia "a laboratóriumból a világba ömlött". Benedict Evans összehasonlítja a gépi tanulást olyan relációs adatbázisokkal, amelyekre a 90-es években szerencséket készítettek, és amelyek megváltoztatták az egész iparágat, de ez annyira általános lesz, hogy unatkozni fog, ha elméjét elhomályosítja a mozgó műi intelligencia nagyszerűsége. Most abban a szakaszban vagyunk, amikor az AI-nek normálisnak, ismerősnek kell lennie. Nagyon hamarosan mindannyiunkban megvan a gépi tanulás, és abbahagyjuk a figyelmet.

De eddig nem történt meg.

Jelenleg a mesterséges intelligencia -A gépi tanulás még mindig valami új, gyakran megmagyarázhatatlan vagy rosszul megérthető. De a jövőben annyira ismerős és hétköznapi lesz, hogy nem fogja észrevenni őt.

Időközben azt ajánljuk, hogy észrevegye hírcsatornánkat, és feliratkozzon rá.