מדוע AI מודרני הוא מבוי סתום בטכנולוגיה

המונח "בינה מלאכותית" הוא לרובאני מתכוון לרשתות עצביות הבנויות על טכנולוגיה של למידת מכונה עמוקה. יתר על כן, הטכנולוגיה של הכשרת רשתות עצביות מבוססת היטב והיא נושאת פרי. עם זאת, לא כל המדענים חולקים את הדעה כי בינה מלאכותית צריכה להתפתח בדרך זו. מישהו אפילו מאמין שמערכות כאלה אינן שוות אמון "ופיתוחן לא יביא לשום דבר טוב.

בינה מלאכותית במובן המודרני אינה מה שרבים חושבים.

מדוע למידה במכונה רע להתפתחות האדם

בעבודה רחבת היקף המתפרסמת בעמודיםTechnologyreview, פרופסור מאוניברסיטת ניו יורק, מומחה בתחום המדע הקוגניטיבי (מדע קוגניטיבי), גארי מרקוס, דיבר על פוטנציאל השימוש הנרחב ברשתות עצביות המבוססות על למידת מכונה עמוקה.

ראשית, המדען מאמין שיש לטכנולוגיהמגבלות מפורשות. בפרט, מדברים זה זמן רב על הנדרש ליצירת מה שמכונה "AI אמיתי", שמתאים לפיתרון מגוון רחב של משימות, ולא רק אחת ספציפית, כפי שקורה כעת. מערכות AI קיימות כבר הגיעו לשיא התפתחותן ולמעשה אין להן לאן לגדול. בנוסף, אתה לא יכול פשוט לקחת, ולומר, תחילה ללמד AI אחד לנהוג במכונית, והשני לאלץ אותו לתקן ואז לשלב את המערכות, ליצור עוזר אוניברסלי. אינטליקטים מלאכותיים פשוט לא יוכלו ליצור אינטראקציה, מכיוון שהם "למדו בדרכים שונות."

אתה יכול לאמן את AI כדי לשחק טוב יותר את עטריאנושי, אבל לעשות רובומוביל טוב זה לא סביר. אם כי משימה זו היא גם מיוחדת למדי. למידה מעמיקה עובדת היטב בניתוח נתונים גדולים, אך האלגוריתמים אינם רואים קשר סיבתי ותופסים רע בכל שינוי בתנאים. העבר את האלמנטים במשחק המחשב על ידי שניים לשלושה פיקסלים, וה- AI המאומן יהפוך ללא יעיל. הפוך את המגרש לא להיות מרובע, אלא מלבני, והבינה המלאכותית תאבד אפילו לשחקן מתחיל.

כיצד להפוך את AI לחכם יותר

להכנת אלגוריתמים נוספיםיעילים, עליהם "ללמד אותם אחרת." יש לוודא שהם יתחילו לראות את הקשר של חפצים ואת ההשלכות של אינטראקציה איתם. במקרה זה, אנו משמשים את הדוגמא הטובה ביותר.

לגייס סטודנטים מתמחים והם עובריםכמה ימים יתחילו לעבוד על כל בעיה - מחוק לרפואה. לא בגלל שכולם חכמים. ומהעובדה שלאנשים יש מושג כללי על העולם, ולא כזה מסוים.

פרופסור גרי מרקוס

יתר על כן, מה שמרקוס מציע אינו חדש כלל. הדוגמה שתוארה לעיל היא איך מדענים דמיינו "AI קלאסי". רק כדי ש- AI כזה יעבוד ביעילות, עלינו לתכנת מראש את כל התוצאות האפשריות. וזה כמעט לא מציאותי. אבל יש דרך. אגב, איזו דרך של פיתוח AI עדיפה לדעתך? ספר לנו על זה בצ'אט שלנו בטלגרם.

ראו גם: כיצד פועלת בינה מלאכותית

ייתכן שהפתרון הוא סוג של סימביוזה"AI קלאסי", הרואה את הקשר ומקבל החלטות בצורה מובנת, ולמידה עמוקה, המסוגל למצוא פיתרון באמצעות "ניסוי וטעייה". זו יכולה להיות מערכת בסיסית של כללים ותקנות הנוגעים לעולם. בהתבסס עליהם, מערכות AI כבר יוכלו לפתח את עצמן בתחום מסוים. בינה מלאכותית אמיתית חייבת להבין כיצד הכל עובד על מנת להבין קשרים בין סיבה-תוצאה ולעבור בקלות ממשימה למשימה אחרת. מערכות מודרניות שנוצרו תוך שימוש בטכנולוגיית למידה עמוקה אינן מסוגלות לכך.