لماذا يقوم العلماء بتعليم الروبوتات لعبة الغميضة

الذكاء العام الاصطناعي، فكرة الذكاء الاصطناعي العام. لقد كان العامل القادر على فهم وتعلم أي مهمة فكرية يمكن للبشر القيام بها، لفترة طويلة أحد مكونات الخيال العلمي. كما أ. أصبحت أكثر ذكاءً وأكثر ذكاءً - خاصة مع التقدم الكبير في أدوات التعلم الآلي القادرة على إعادة كتابة معلوماتها رمز للتعلم من التجارب الجديدة - أصبح على نحو متزايد جزءًا من محادثات الذكاء الاصطناعي الحقيقية حسنًا.

ولكن كيف يمكننا قياس الذكاء الاصطناعي العام عند وصوله؟ على مر السنين، طرح الباحثون عددًا من الاحتمالات. ويظل الاختبار الأكثر شهرة هو اختبار تورينج، حيث يتفاعل القاضي البشري، دون أن يراه أحد، مع كل من البشر والآلة، ويجب عليه أن يحاول تخمين أي منهما. اثنان آخران، اختبار الطالب في كلية الروبوتات لبن جورتزل ونيلز ج. يسعى اختبار توظيف نيلسون إلى اختبار قدرات الذكاء الاصطناعي بشكل عملي من خلال معرفة ما إذا كان بإمكانه الحصول على شهادة جامعية أو القيام بوظائف في مكان العمل. هناك فرضية أخرى، والتي أود شخصياً أن أستبعدها، تفترض أن الذكاء يمكن قياسه من خلال القدرة الناجحة على تجميع الأثاث المسطح على طراز إيكيا دون مشاكل.

أحد أكثر مقاييس الذكاء الاصطناعي العام إثارة للاهتمام هو ما طرحه ستيف وزنياك، المؤسس المشارك لشركة أبل. يقترح Woz، كما هو معروف لدى الأصدقاء والمعجبين، اختبار القهوة. وقال إن الذكاء العام يعني روبوتًا قادرًا على دخول أي منزل في العالم، وتحديد موقع المطبخ، وتحضير فنجان من القهوة الطازجة، ثم سكبه في الكوب.

كما هو الحال مع كل الذكاء الاصطناعي. اختبار الذكاء، يمكنك الجدال حول مدى اتساع أو ضيق المعايير. ومع ذلك، فإن فكرة ربط الذكاء بالقدرة على التنقل عبر العالم الحقيقي هي فكرة مثيرة للاهتمام. وهو أيضًا مشروع يسعى مشروع بحثي جديد إلى اختباره.

بناء عوالم

"في السنوات القليلة الماضية، قام الذكاء الاصطناعي. لقد قطع المجتمع خطوات كبيرة في تدريب الذكاء الاصطناعي. وكلاء للقيام بمهام معقدة " لوكا وايز، عالم أبحاث في معهد ألين للذكاء الاصطناعي، وهو مختبر للذكاء الاصطناعي أسسه المؤسس المشارك الراحل لشركة مايكروسوفت بول ألين، لصحيفة Digital Trends.

استشهد Weihs بتطوير DeepMind للذكاء الاصطناعي. وكلاء قادرون على التعلم العب ألعاب أتاري الكلاسيكية و تغلب على اللاعبين البشريين في Go. ومع ذلك، أشار فايس إلى أن هذه المهام "منفصلة في كثير من الأحيان" عن عالمنا. اعرض صورة من العالم الحقيقي على الذكاء الاصطناعي. تم تدريبه على لعب ألعاب Atari، ولن يكون لديه أي فكرة عما ينظر إليه. وهنا يعتقد باحثو معهد ألين أن لديهم ما يقدمونه.

معهد ألين للذكاء الاصطناعي. قامت ببناء شيء من الإمبراطورية العقارية. لكن هذه ليست عقارات مادية، بقدر ما هي عقارات افتراضية. لقد طورت المئات من الغرف والشقق الافتراضية - بما في ذلك المطابخ وغرف النوم والحمامات وغرف المعيشة - حيث يمكن للذكاء الاصطناعي. يمكن للوكلاء التفاعل مع آلاف الكائنات. تتميز هذه المساحات بفيزياء واقعية، وتدعم عملاء متعددين، وحتى حالات مثل الساخنة والباردة. من خلال السماح لـ أ. عندما يلعب العملاء في هذه البيئات، فإن الفكرة هي أنه يمكنهم بناء تصور أكثر واقعية للعالم.

"في عملنا [الجديد]، أردنا أن نفهم كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي. قال Weihs: "يمكن للعملاء التعرف على بيئة واقعية من خلال ممارسة لعبة تفاعلية بداخلها". "للإجابة على هذا السؤال، قمنا بتدريب عميلين على لعب لعبة Cache، وهي نوع مختلف من لعبة الغميضة، وذلك باستخدام التعلم المعزز التنافسي ضمن إطار عالي الدقة بيئة AI2-THOR. من خلال طريقة اللعب هذه، وجدنا أن وكلائنا تعلموا تمثيل الصور الفردية، مما يقترب من أداء الأساليب تتطلب ملايين الصور الموسومة يدويًا - بل وبدأت في تطوير بعض البدائيات المعرفية التي غالبًا ما تدرسها [تنموية] علماء النفس."

قواعد اللعبة

على عكس لعبة الغميضة العادية، في Cache، تتناوب الروبوتات في إخفاء أشياء مثل غطاسات المراحيض، وأرغفة الخبز، والطماطم، والمزيد، وكل منها يتميز بتصميمه الهندسي الفردي. ثم يتنافس العميلان - أحدهما مختبئ والآخر باحث - لمعرفة ما إذا كان بإمكان أحدهما إخفاء الشيء عن الآخر بنجاح. يتضمن ذلك عددًا من التحديات، بما في ذلك الاستكشاف ورسم الخرائط وفهم المنظور والاختباء والتلاعب بالأشياء والبحث. تتم محاكاة كل شيء بدقة، حتى وصولاً إلى شرط أن يكون المخفي قادرًا على التعامل مع الشيء الذي في يده وعدم إسقاطه.

استخدام التعلم المعزز العميق - نموذج التعلم الآلي يعتمد على تعلم اتخاذ الإجراءات في البيئة لتحقيق أقصى قدر من المكافأة - تتحسن الروبوتات في إخفاء الأشياء، بالإضافة إلى البحث عنها لهم خارج.

قال فايس: "ما يجعل هذا الأمر صعبًا للغاية بالنسبة للذكاء الاصطناعي هو أنهم لا يرون العالم بالطريقة التي نراها بها". "إن مليارات السنين من التطور جعلت أدمغتنا، حتى عندما كنا أطفالًا رضعًا، تترجم بكفاءة الفوتونات إلى مفاهيم. من ناحية أخرى، أ. يبدأ من الصفر ويرى عالمه كشبكة ضخمة من الأرقام التي يجب عليه بعد ذلك أن يتعلم كيفية فك شفرتها إلى معنى. علاوة على ذلك، وعلى عكس لعبة الشطرنج، حيث يتم احتواء العالم بشكل أنيق في 64 مربعًا، فإن كل صورة يراها العميل تلتقط فقط شريحة صغيرة من البيئة، ولذلك يجب عليها دمج ملاحظاتها عبر الزمن لتكوين فهم متماسك للكائن عالم."

لكي نكون واضحين، هذا العمل الأخير لا يتعلق ببناء ذكاء اصطناعي فائق الذكاء. في أفلام مثل المنهي 2: يوم القيامة، حقق الكمبيوتر العملاق Skynet الوعي الذاتي في تمام الساعة 2.14 صباحًا بالتوقيت الشرقي في 29 أغسطس 1997. على الرغم من التاريخ، الذي يبلغ الآن ما يقرب من ربع قرن في مرآتنا الخلفية الجماعية، يبدو من غير المرجح أن تكون هناك نقطة تحول دقيقة كهذه عندما يصبح الذكاء الاصطناعي العادي موجودًا. يصبح AGI. وبدلاً من ذلك، سيتم قطف المزيد والمزيد من الثمار الحسابية - المعلقة والمعلقة - حتى نحصل أخيرًا على شيء يقترب من الذكاء المعمم عبر مجالات متعددة.

الأشياء الصعبة سهلة، والأشياء السهلة صعبة

لقد انجذب الباحثون تقليديًا نحو المشكلات المعقدة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. لحلها بناءً على فكرة أنه إذا كان من الممكن حل المشكلات الصعبة، فلا ينبغي أن تتأخر المشكلات السهلة كثيرًا. إذا كان بإمكانك محاكاة عملية صنع القرار لدى شخص بالغ، فهل يمكن لأفكار مثل ديمومة الكائن (فكرة أن الأشياء لا تزال توجد عندما لا نستطيع رؤيتها) أن ما يتعلمه الطفل خلال الأشهر القليلة الأولى من حياته يثبت ذلك حقًا صعب؟ الجواب هو نعم، وهذه المفارقة هي أنه عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي، فإن فالأشياء الصعبة غالبا ما تكون سهلة، والأشياء السهلة صعبة، هو ما يهدف عمل مثل هذا إلى معالجته.

"النموذج الأكثر شيوعًا لتدريب الذكاء الاصطناعي. قال ويهس: "إن الوكلاء [يتضمنون] مجموعات بيانات ضخمة تم تصنيفها يدويًا وتركز بشكل ضيق على مهمة واحدة - على سبيل المثال، التعرف على الأشياء". "على الرغم من أن هذا النهج قد حقق نجاحًا كبيرًا، إلا أنني أعتقد أنه من المتفائل الاعتقاد بأننا نستطيع إنشاء مجموعات بيانات كافية يدويًا لإنتاج الذكاء الاصطناعي. وكيل يمكنه التصرف بذكاء في العالم الحقيقي، والتواصل مع البشر، وحل جميع أنواع المشكلات التي لم يواجهها من قبل. للقيام بذلك، أعتقد أننا سنحتاج إلى السماح للوكلاء بتعلم البدائيات المعرفية الأساسية التي نعتبرها أمرا مفروغا منه من خلال السماح لهم بالتفاعل بحرية مع عالمهم. يوضح عملنا أن استخدام أسلوب اللعب لتحفيز الذكاء الاصطناعي. يؤدي التفاعل مع الوكلاء واستكشاف عالمهم إلى بدء التعلم هذه البدائيات - وبالتالي يوضح أن طريقة اللعب هي اتجاه واعد بعيدًا عن مجموعات البيانات التي تم تحديدها يدويًا ونحو التجربة تعلُّم."

أ ورقة تصف هذا العمل سيتم تقديمها في المؤتمر الدولي القادم لعام 2021 حول تمثيلات التعلم.

توصيات المحررين

• الخدع البصرية يمكن أن تساعدنا في بناء الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي
• الصيغة المضحكة: لماذا تعتبر الفكاهة الناتجة عن الآلة هي الكأس المقدسة للذكاء الاصطناعي
• اقرأ "الكتاب المقدس الاصطناعي" الجميل والمخيف للذكاء الاصطناعي. الذي يعتقد أنه الله
• العمارة الخوارزمية: هل يجب أن نسمح للذكاء الاصطناعي تصميم المباني بالنسبة لنا؟
• استشعار العاطفة موجود هنا، ويمكن أن يكون في مقابلة العمل القادمة