Создатель виртуальных помощников считает, что они обречены без новый подход в области ИИ

Борис Кац построил карьеру, помогая машин, чтобы выучить язык. Он считает, что нынешние технологии ИИ недостаточно, чтобы сделать Siri или Alexa очень умная. Сири, Алекса, Гугл домашней технологии, которые анализируют язык, часто находят свое применение в повседневной жизни. Но Борис Кац, главный научный сотрудник Массачусетского технологического института, не впечатляет. За последние 40 лет, он сыграл ключевую роль в лингвистических способностей машины.

В 1980-е годы он разработал систему старта, способны ответить на сформулированные на естественном языке запросов. Идеи, используемые в начале, помогли Уотсон побеждать опасности! и заложил основу для сегодняшней чатботов.

Но теперь Кац обеспокоен тем, что эта область опирается на идею о том, что на протяжении многих лет, но эти идеи не принесли машинный интеллект к реальным. Комментарий технологией МИТ интервью Борис Кац. Давайте выясним, куда отправлять учиться, чтобы стать умнее.

Как сделать искусственный интеллект очень умный

Где началась ваша история обучения компьютерам использовать язык?

Я впервые столкнулся с компьютерами в 1960-х годах будучи студентом Московского университета. Автомобиль я использовал БЭСМ-4. Связаться с ней можно использовать только восьмеричном коде. Мой первый компьютер проект предусматривал обучение компьютерной чтению, пониманию и решению математических задач.

Затем я разработала компьютерную программу, или писать стихи. Я до сих пор помню, как стоял в машинном зале, ожидая следующего стихотворения, генерируемого аппаратом. Я остолбенела от красоты стихов; они, казалось, были созданы разумным существом. Тогда и там я поняла, что хочу всю оставшуюся жизнь работать над созданием интеллектуальных машин и найти способы общения с ними.

Что вы думаете о Siri, Alexa, и другие персональные помощники?

Смешно говорить об этом, потому что, с одной стороны, мы очень гордимся невероятный прогресс в каждом кармане есть то, что мы помогли создать много лет назад и это прекрасно.

Но с другой стороны, эти программы невероятно глупо. Так что чувство гордости перемежается чувство стыда. Вы запускаете что-то, что люди считают разумным, но это даже не близко к этому.

Благодаря машинного обучения, искусственного интеллекта наметился значительный прогресс. Разве это не делает машины лучше понять язык?

С одной стороны, это огромный прогресс, но с другой стороны это преувеличенные успехи. Если вы посмотрите на достижения машинного обучения, все идеи были 20-25 лет назад. Просто инженеры в конце концов проделали огромную работу и принесли эти идеи в жизнь. Что эта технология является большим, может быть, это не решит проблему такого понимания истинного разума.

На очень высоком уровне современных методов — статистических методов, таких как машинного обучения и глубокого обучения, это очень хорошо для нахождения моделей. И поскольку люди, как правило, производят тем же самым занимается большую часть времени, они очень легко найти в языке.

Посмотрите на интеллектуальный ввод текста. Машину лучше вас знает, что вы должны сказать. Можно назвать это разумным, но на самом деле она думает о словах и цифрах. Как мы постоянно говорим одно и то же, это очень легко для создания систем, которые фиксируют закономерности и ведут себя как будто они разумны. Этот фиктивный характер значительной части современного прогресса.

Как насчет «опасным» инструментом для создания языка, недавно представил OpenAI?

Эти примеры действительно впечатляют, но я не совсем понимаю, что они учат нас. Языковая модель OpenAI был обучен на 8 миллионов веб-страниц, чтобы предугадать следующее слово с учетом всех предыдущих слов в тексте (на ту же тему). Это огромное количество тренировок, конечно, оказывает местное связности (синтаксической и семантической даже) текст.

Почему вы думаете, что искусственный интеллект движется в неправильном направлении?

В языковой обработке, как и в других областях, прогресс в подготовке моделей на больших объемах данных — миллионы предложений. Но человеческий мозг не может выучить язык, используя эту парадигму. Мы не оставляем наших детей с энциклопедией в кроватке, ожидая, что они будут изучать язык.

Когда мы видим что-то, мы описали этот язык; когда мы слышим, как кто-то говорит, Мы представляем, как описаны объекты и события в мире. Люди живут в физическом среда, наполненная визуальные, тактильные и языковые сенсорные данные, и резервные и взаимодополняющий характер этих входов позволяет детям осмыслить мир и одновременно изучать язык. Возможно, изучая эти методы в отдельности, то проблема сложнее, не легче?

Почему важен здравый смысл?

Например, ваш робот поможет вам собирать вещи, тебе говорят: «Эта книга не поместится в красной коробке, потому что она слишком маленькая». Конечно, вы хотите, чтобы робот понял, что красная коробка слишком мала, и вы можете продолжать осмысленный разговор. Но если вы говорите роботу: «эта книга не вписывается в красной коробке, потому что она слишком большая», робот должен догадаться, что эта книга очень большая, и не коробка.

Понимание того, что суть разговора является ссылкой, Это очень важно и люди выполняют эту задачу каждый день. Однако, как видно из этих и других примеров, он часто опирается на глубокое понимание мира, которое в данный момент не доступен для наших машин: понимание здравого смысла и интуитивно понятный физики, понимание, убеждения и намерения других, умение визуализировать и рассуждать о причине и следствии, и многое другое.

Вы пытаетесь научить машинный язык, с помощью моделируемых физических миров. Почему?

Я не видела ребенка, чьи родители ставят энциклопедия в кроватку и сказать: «Иди и учись». Но так поступают сегодня наши компьютеры. Я не думаю, что эти системы будут учиться столько, сколько мы хотим, или понимаем мир так, как мы хотим.

В случае с детьми, они сразу же получать тактильные ощущения от мира. Затем малыш начинает видеть мир и усваивать события и свойства объектов. Затем ребенок слышит язык ввода. И только так происходит волшебство понимания.

Какой подход лучше?

Один путь заключается в получении более глубокого понимания человеческого интеллекта, а затем использовать это понимание для создания интеллектуальных машин. Изучение ИИ должен быть основан на идеях психологии, когнитивной науки и нейробиологии, и ИИ должен отражать то, что уже известно о том, как человек учиться и познавать мир.

Реальный прогресс начнется только тогда, когда ученые вышли из своих кабинетов и начать общаться с людьми в других областях. Вместе мы сможем приблизиться к пониманию разума и выяснить, как воспроизвести его в умные машины, которые могут говорить, видеть и действовать в нашем физическом мире.

admin
ales7474@mail.ru

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *