Pencipta pembantu maya berkata mereka pasti tanpa pendekatan baru dalam bidang AI

Boris Katz telah membina kerjaya dengan membantu mesin untuk menguasai bahasa tersebut. Beliau percaya bahawa teknologi AI semasa tidak cukup untuk membuat Siri atau Alexa benar-benar pintar. Siri, Alexa, Google Home - teknologi yang menganalisis bahasa, semakin mendapati permohonan mereka dalam kehidupan seharian. Tetapi Boris Katz, ketua penyelidik daripada MIT, ia tidak menarik. Sejak 40 tahun yang lalu beliau telah membuat sumbangan utama kepada kebolehan bahasa mesin.

Pencipta pembantu maya berkata mereka pasti tanpa pendekatan baru dalam bidang AI

Pada 1980-an, beliau membangunkan sistem START yang boleh bertindak balas kepada permintaan dirumuskan dalam bahasa asli. Idea-idea yang digunakan dalam START, membantu Watson untuk memenangi Jeopardy! dan meletakkan asas bagi chatbot hari ini.

Tetapi sekarang, Katz prihatin bahawa kawasan ini adalah berdasarkan idea bahawa selama bertahun-tahun, dan idea-idea ini tidak lebih dekat dengan perisikan mesin sebenar. MIT Technolody Ulasan ditemuramah Boris Katz. Mari kita mengetahui di mana untuk mengarahkan penyelidikan untuk menjadi mesin lebih bijak.

bagaimana untuk membuat kecerdasan buatan benar-benar bijak

Pencipta pembantu maya berkata mereka pasti tanpa pendekatan baru dalam bidang AI

di mana untuk memulakan komputer sejarah latihan menggunakan bahasa?

Saya mula-mula menemui komputer pada tahun 1960, manakala seorang pelajar di Universiti Moscow. Mesin, yang saya dinikmati, dipanggil BESM-4. Untuk berkomunikasi dengan ia hanya boleh digunakan kod perlapanan. projek komputer pertama saya termasuk arahan komputer dalam membaca, memahami dan menyelesaikan masalah matematik.

Kemudian saya membangunkan program komputer yang menulis puisi. Saya masih ingat lagi berdiri di dalam bilik mesin pada menjangkakan puisi seterusnya, mencipta mesin. Saya terpegun dengan keindahan ayat-ayat; ia seolah-olah bahawa mereka mencipta kecerdasan. Dan kemudian di sana saya menyedari bahawa saya mahu sepanjang hayat untuk bekerja pada penciptaan mesin pintar dan pencarian cara untuk berkomunikasi dengan mereka. Apa yang anda fikir tentang Siri, Alexa dan pembantu peribadi yang lain?

Ia agak melucukan untuk membincangkan perkara itu, kerana, dalam satu tangan, kami amat berbangga dengan kemajuan yang luar biasa ini - setiap poket adalah sesuatu yang kami telah membantu mewujudkan banyak, bertahun-tahun yang lalu, dan ia indah.

Tetapi di sisi lain, program-program ini adalah sangat bodoh. Begitu berbangga diselangi dengan rasa malu. Anda menjalankan sesuatu yang orang menganggap munasabah, tetapi ia tidak hampir begitu.

Oleh kerana pembelajaran mesin, kecerdasan buatan telah menjadi kemajuan yang ketara. Tidak yang membuat kereta yang lebih baik dalam memahami bahasa?

Dalam satu tangan, terdapat kemajuan dramatik ini, tetapi di pihak yang lain - sebahagian daripada kemajuan ini adalah tinggi. Jika anda melihat pencapaian pembelajaran mesin, semua idea adalah 20-25 tahun yang lalu. Hanya jurutera pada akhirnya melakukan kerja yang besar dan meletakkan idea-idea ini ke dalam amalan. Apa sahaja teknologi yang besar ia mungkin, ia tidak menyelesaikan masalah pemahaman ini - kecerdasan.

Pada tahap yang sangat tinggi, kaedah moden - kaedah statistik, seperti pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam, sangat baik untuk mencari tempat corak. Dan kerana orang cenderung untuk membuat tawaran yang sama pada kebanyakan masa, mereka sangat mudah untuk mencari dalam bahasa.

Lihatlah input teks ramalan. mesin tahu lebih baik daripada kamu apa yang anda akan katakan. Anda boleh memanggil ia munasabah, tetapi sebenarnya dia hanya berkata perkataan dan nombor. Oleh kerana kita sentiasa bercakap tentang perkara yang sama, ia adalah sangat mudah untuk mewujudkan sistem yang menangkap undang-undang dan berkelakuan seolah-olah mereka adalah berpatutan. Sifat rekaan banyak kemajuan moden. Bagaimana dengan surat cara "berbahaya" generasi bahasa, baru-baru ini diperkenalkan OpenAI?

Contoh-contoh ini adalah benar-benar menarik, tetapi saya tidak begitu faham apa yang mereka mengajar kita. model bahasa OpenAI telah dilatih pada 8 juta halaman Web untuk meramalkan perkataan seterusnya, dengan mengambil kira semua fakta yang sebelumnya dalam teks tertentu (mengenai topik yang sama). Ini sejumlah besar latihan, kursus, menyediakan konsisten tempatan (sintaksis dan juga semantik) teks.

Apa yang anda fikir, kecerdasan mengapa tiruan sedang bergerak ke arah yang salah?

Dalam pemprosesan bahasa, dan juga di kawasan-kawasan lain, kemajuan telah dibuat dalam model latihan pada jumlah data yang besar - berjuta-juta tawaran. Tetapi otak manusia tidak boleh belajar bahasa menggunakan paradigma. Kami tidak meninggalkan anak-anak kita dengan ensiklopedia di dalam buaian, mengharapkan mereka untuk belajar bahasa.

Apabila kita melihat sesuatu, kita menggambarkan bahasa ini; apabila kita mendengar seseorang berkata sesuatu, kita bayangkan sebagai objek dan peristiwa yang digambarkan muncul di dunia. Orang hidup dalam persekitaran fizikal, penuh dengan visual, sentuhan dan data linguistik deria, dan sifat berlebihan dan pelengkap input ini membolehkan kanak-kanak untuk memahami dunia dan pada masa yang sama untuk belajar bahasa. Mungkin belajar kaedah ini sahaja, kami telah membuatkan masalah ini lebih sukar, tidak mudah?

Mengapa hikmah penting?

Katakan robot anda membantu anda mengumpul benda-benda, dan kamu berkata kepadanya: ". Buku ini tidak sesuai di dalam kotak merah, kerana ia terlalu kecil" Sudah tentu, anda mahu robot untuk memahami bahawa kotak merah adalah terlalu kecil dan anda boleh terus perbualan bermakna. Tetapi jika anda memberitahu robot: "Buku ini tidak sesuai di dalam kotak merah, kerana ia terlalu besar", robot yang mempunyai untuk meneka bahawa buku ini adalah sangat besar, bukan kotak. Memahami intipati perbualan kepada yang menyebut adalah sangat penting, dan orang-orang melaksanakan tugas ini setiap hari. Walau bagaimanapun, seperti yang anda lihat daripada ini dan contoh-contoh lain, ia sering berdasarkan pemahaman yang mendalam tentang dunia, yang kini boleh didapati untuk mesin kami: pemahaman akal dan fizik intuitif, memahami kepercayaan dan niat orang lain, keupayaan untuk menggambarkan dan bercakap tentang sebab dan akibat, dan banyak lagi.

Anda cuba untuk mengajar bahasa mesin, menggunakan dunia fizikal simulasi. Mengapa?

Saya tidak pernah melihat seorang kanak-kanak yang ibu bapa meletakkan ensiklopedia di dalam buaian dan berkata: ". Pergilah belajar" Tetapi begitu komputer kita hari ini. Saya tidak fikir bahawa sistem akan belajar daripada cara kita mahu atau memahami dunia dengan cara yang kita mahu.

Dalam kes kanak-kanak, mereka segera menerima sensasi sentuhan dari dunia. Kemudian bayi mula melihat dunia dan berjemur di bawah peristiwa dan sifat-sifat objek. Cucunya mendengar input bahasa. Dan satu-satunya cara untuk memahami berlakunya sihir.

Apakah pendekatan yang terbaik?

Satu jalan ke hadapan adalah untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik daripada akal manusia, dan kemudian menggunakan pandangan ini untuk mencipta mesin pintar. penyelidikan AI harus berdasarkan idea-idea psikologi perkembangan, sains kognitif dan neurosains dan model AI harus mencerminkan apa yang telah diketahui tentang bagaimana orang belajar dan memahami dunia.

kemajuan sebenar hanya akan bermula apabila ahli-ahli sains keluar dari pejabat mereka dan mula untuk berkomunikasi dengan orang di kawasan lain. Bersama-sama, kita lebih hampir kepada memahami kecerdasan, dan memikirkan bagaimana untuk bermain di mesin pintar yang boleh bercakap, melihat dan bertindak dalam dunia fizikal. Kami bersetuju dengan Boris? Beritahu kami dalam sembang kami dalam telegram.