21:09
Почему искусственный интеллект никогда не сможет полностью раскрыть свой потенциал без физического тела

Искусственный интеллект, похоже, делает огромные успехи. Она стала ключевой технологией, стоящей за самоуправляемыми автомобилями, системами автоматического перевода, речевым и текстовым анализом, обработкой изображений и всеми видами диагностических и распознавательных систем. Во многих случаях искусственный интеллект может превзойти лучшие человеческие показатели производительности при выполнении конкретных задач.

Мы являемся свидетелями появления новой коммерческой индустрии с интенсивной деятельностью , огромными финансовыми инвестициями и огромным потенциалом. Казалось бы, нет областей, которые не могут быть улучшены с помощью ИИ – нет задач, которые не могут быть автоматизированы, нет проблем, которым не может помочь хотя бы приложение ИИ. Но так ли это на самом деле?

Теоретические исследования вычислений показали, что есть некоторые вещи, которые не поддаются вычислению . Алан Тьюринг, блестящий математик и программист, доказал, что некоторые вычисления могут никогда не закончиться (в то время как другие займут годы или даже столетия).

Например, мы можем легко вычислить несколько ходов вперед в шахматной партии, но исследовать все ходы до конца типичной шахматной партии из 80 ходов совершенно нецелесообразно. Даже при использовании одного из самых быстрых в мире суперкомпьютеров, выполняющего более ста тысяч триллионов операций в секунду, потребовалось бы больше года, чтобы исследовать лишь крошечную часть шахматного пространства. Это также известно как проблема масштабирования.

Ранние исследования ИИ часто давали хорошие результаты на небольшом количестве комбинаций задач (например, крестики и нолики, известные как игрушечные задачи), но не масштабировались до более крупных, таких как шахматы (реальные задачи). К счастью, современный искусственный интеллект разработал альтернативные способы решения подобных проблем. Они могут победить лучших игроков в мире, не смотря на все возможные ходы вперед, но глядя намного дальше, чем человеческий разум может справиться. Он делает это с помощью методов, включающих аппроксимации, оценки вероятности, большие нейронные сети и другие методы машинного обучения.

Но это действительно проблемы информатики, а не искусственного интеллекта. Существуют ли какие-либо фундаментальные ограничения на интеллектуальную работу ИИ? Серьезная проблема становится ясной, когда мы рассматриваем взаимодействие человека и компьютера. Широко ожидается, что будущие системы искусственного интеллекта будут общаться с людьми и помогать им в дружественных, полностью интерактивных социальных обменах.

Теория разума

Конечно, у нас уже есть примитивные версии таких систем. Но аудио-командные системы и обработка сценариев в стиле колл-центра просто притворяются разговорами. Необходимы правильные социальные взаимодействия, включающие в себя свободные разговоры в течение длительного времени, во время которых системы искусственного интеллекта запоминают человека и его прошлые разговоры. ИИ должен понимать намерения, убеждения и смысл того, что говорят люди.

Это требует того, что известно в психологии как теория разума – понимания того, что человек, с которым вы имеете дело, имеет способ мышления и примерно видит мир так же, как и вы. Поэтому, когда кто-то говорит о своем опыте, вы можете определить и оценить то, что он описывает и как это относится к вам, придавая смысл их комментариям.

Мы также наблюдаем за действиями человека и делаем выводы о его намерениях и предпочтениях по жестам и сигналам. Поэтому, когда Салли говорит:” Я думаю, что Джон любит Зою, но думает, что Зоя считает его неподходящим", мы знаем, что у Салли есть модель первого порядка самой себя (ее собственные мысли), модель второго порядка мыслей Джона и модель третьего порядка того, что думает Джон О Зои. Заметьте, что для того, чтобы понять это, нам нужно иметь подобный жизненный опыт.

Физическое обучение

Ясно, что все это социальное взаимодействие имеет смысл для вовлеченных сторон только в том случае, если они обладают “чувством я” и могут аналогичным образом поддерживать модель я другого агента. Чтобы понять кого-то другого, необходимо познать самого себя. “Модель себя " ИИ должна включать субъективную перспективу, включающую в себя то, как функционирует его тело (например, его визуальная точка зрения зависит от физического расположения его глаз), детальную карту его собственного пространства и репертуар хорошо понятых навыков и действий.

ИИ нуждается в теле, чтобы развить чувство собственного "я". Phonlamai Photo/Shutterstock

Это означает, что физическое тело необходимо для того, чтобы обосновать чувство собственного " я " в конкретных данных и опыте. Когда действие одного агента наблюдается другим, оно может быть взаимно понято через общие компоненты опыта. Это означает, что социальный ИИ должен быть реализован в роботах с телами. Как может программная коробка иметь субъективную точку зрения на физический мир, мир, в котором живут люди? Наши разговорные системы должны быть не просто внедрены, но и воплощены.

Дизайнер не может эффективно построить программное самоощущение для робота. Если бы субъективная точка зрения была разработана с самого начала, это была бы собственная точка зрения дизайнера, и ей также нужно было бы учиться и справляться с опытом, неизвестным дизайнеру. Итак, нам нужно разработать структуру, которая поддерживает изучение субъективной точки зрения.

К счастью, есть выход из этих трудностей. Люди сталкиваются с одними и теми же проблемами, но не решают их все сразу. Первые годы младенчества демонстрируют невероятный прогресс в развитии, в течение которого мы учимся управлять своим телом и воспринимать и переживать объекты, агентов и окружающую среду. Мы также узнаем, как действовать и каковы последствия действий и взаимодействий.

Исследования в новой области развивающейся робототехники теперь исследуют, как роботы могут учиться с нуля, как младенцы. Первые этапы включают в себя открытие свойств пассивных объектов и” физики " мира робота. Позже роботы отмечают и копируют взаимодействия с агентами (опекунами), за которыми следует постепенно более сложное моделирование себя в контексте. В своей новой книгея исследую эксперименты в этой области.

Таким образом, хотя бестелесный ИИ определенно имеет фундаментальное ограничение, будущие исследования с телами роботов могут однажды помочь создать прочные, эмпатические, социальные взаимодействия между ИИ и людьми.

Похожие материалы:

Так же рекомендуем посмотреть:

Любопытные дети: как мы можем сказать, когда вулкан собирается извергнуться?


Индия почти возвращается на Луну


Неужели индивидуалистические общества хуже реагируют на пандемии?

Категория: Тайны / Новости / Гипотеза / Наука | Просмотров: 57 | Добавил: admin | Теги: Искусственный интеллект, теория разума, система, Почему искусственный интеллект нико | Рейтинг: 0.0/0
Всего комментариев: 0
avatar