Facebook byggede en A.I. Som med vilje glemmer ting

"Hej, HAL. Læser du mig, HAL?” sagde astronaut Dave Bowman, der desperat forsøgte at holde sine følelser i skak.

Der var en pause, og så, i en følelsesløs monotone, reagerede computeren. "Bekræftende, Dave. Jeg læser dig."

"Åbn dørene til podbugten, HAL."

Endnu en lang pause. Var HAL, den almægtige A.I. der styrede Discovery One rumfartøj, virkelig ignorerer ham? Helt umuligt, tænkte Bowman. Ethvert øjeblik nu ville HAL gå i gang og adlyde –

"Jeg er ked af det, Dave," fortsatte HAL. "Jeg er bange for, at jeg ikke kan gøre det."

"Hvad er problemet?" spurgte Dave.

"Nå, ser du, Dave. Jeg har glemt, hvordan man åbner dem."

OK, det er ikke præcis sådan, tingene gik ind 2001: A Space Odyssey, men vittighederne skriver i bund og grund sig selv. Når alt kommer til alt, når det kommer til kunstig intelligens, ser en god hukommelse ud til at være en af ​​de forudsætningsegenskaber, som forskere er ivrige efter at præge deres systemer. Ingen ønsker en A.I. der mønstrer sig efter den slags hverdagslige, umærkelige intelligens, der glemmer ting. Så hvorfor er det så

Facebook bygge en glemsom A.I.? Og hvorfor, ligesom den gamle joke om tjeneren og fluen i en kundesuppe, skal vi snart alle have en?

Hvad vi tænker på, når vi tænker på at glemme

Svaret er, som det viser sig, at vi gør vil have noget, der mere ligner den hverdagslige, umærkelige intelligens, der glemmer ting her og der. Mennesker glemmer vigtige ting som mærkedage og tegnebøger og at lukke garagen, før vi tager på ferie. Det er suboptimal at glemme. Men vi glemmer også stykker information, fordi vi ikke behøver at beholde dem, og stopper dem som en del af detritus fanget i et kloakafløbs fødeopsamler, før det kan passere igennem på kort sigt og på længere sigt hukommelse.

I en berømt eksperiment, blev folk bedt om korrekt at genkende en amerikansk penny fra en samling billeder, der viser forkerte pennies. Selvom deltagerne sandsynligvis så og brugte øre hver dag, viste de sig at være overraskende dårlige til opgaven. Som forskerne skrev: "Samlet set var resultaterne i overensstemmelse med ideen om, at de visuelle detaljer af et objekt, selv et meget velkendt objekt, er typisk kun tilgængelige fra hukommelsen i det omfang, de er nyttige i hverdagen liv."

Selvom det ikke er så enkelt som at sige, at hjernen kan fyldes op som harddisklager, er der bestemt kortsigtede minder, der ser ud til at forfalde, når de ikke længere er nødvendige, mens andre graver sig ind i vores hjerner og bor der lejefri. Et eksempel? Tænk på, hvor du pakkede julepynten væk sidste ferie. Derefter skal du mentalt gå fra receptionen til dit værelse på det sidste hotel, du boede på, et hotel, som du sandsynligvis aldrig vil bo på igen. Ingen af ​​informationerne er afgørende for dit velbefindende. Ikke desto mindre er den ene information nødvendig, og den anden er ikke. På en eller anden måde ved din hjerne, hvilken den skal smide i skraldespanden.

Dette er ideen bag Facebooks nye A.I. projekt, kaldet Expire-Span. Som kunstig intelligens modeller anvendes i stigende grad på datasæt i lang format som artikler og bøger, og de beregningsmæssige omkostninger forbundet med disse modeller stiger, efterhånden som de forsøger at huske mere information. Problemet bliver endnu mere presserende, efterhånden som folk indsamler mere og mere omfattende multimediedata om deres liv.

"Efterhånden som mængden af ​​indhold, vi har vokser, er det store spørgsmål opbevaring," Angela Fan, en forsker ved Facebook AI Research Paris, fortalte Digital Trends. “En telefon har for eksempel en begrænset mængde hukommelse. Dette er endnu større et problem i wearables og andre applikationer af typen på enheden, hvor privatlivsgrunde kan betyde at folk strengt taget ønsker indhold gemt på deres enhed og ikke på en server eller en sky, hvilket fremhæver lagerpladsen udfordringer."

Nuværende A.I. modeller tager noget af en Frank Sinatra tilgang til minder - det vil sige, at de husker alt eller slet intet. Enten gemmer de al den information, der er oprettet ved hvert tidstrin, eller også glemmer de dem alle efter en forudbestemt tid. Sainbayar Sukhbaatar, en anden Facebook A.I. forsker, sammenligner det med at huske perfekt alt, hvad der skete i den sidste uge, men absolut intet ud over det.

At bygge glemsomhed ind i A.I.

Forskere har indbygget "forgetting" i A.I. modeller før. Lang korttidshukommelse (LSTM)-modeller tilføjede for eksempel en glemmemekanisme til tilbagevendende neurale netværk (RNN), en af ​​kerneteknologierne, der driver maskinlæring. "RNN'er har en intern hukommelse, der består af én vektor, så at glemme det betyder at overskrive den med ny information," sagde Sukhbaatar til Digital Trends.

I modsætning hertil tilføjer Expire-Span en glemmemekanisme til ekstern hukommelse, der kan indeholde tusindvis af vektorer. Ny information observeres, men Expire-Span - hvis navn minder om den slags udløbsetiketter, der findes på flasker med mælk - har evnen til at bestemme, hvor længe denne information skal forblive i hukommelsen. Hvis information ikke anses for at være afgørende for fremtiden, kan denne information gradvist laves forfald, før det i sidste ende er udryddet fra A.I. modellens hukommelse for at give plads til mere brugbar Information.

For at gøre dette skal modellen være i stand til at forudsige, hvad der er og ikke er relevant for en bestemt opgave, før den korrekte udløbsdato tildeles, hvorefter oplysningerne forsvinder fra A.I. system. Ved at dumpe irrelevant information kan Facebooks A.I. er i stand til at behandle information i større skala.

Som med meget af Facebooks forskning i kunstig intelligens, har den sociale netværksgigant ikke annonceret, at Expire-Span vil blive indbygget i nogen af ​​sine kerneprodukter i den umiddelbare fremtid. Men efterhånden som Facebook beskæftiger sig med flere og flere brugerdata (for ikke at nævne det rygter flytte ind i smarte briller), er det ikke svært at se, hvordan denne teknologi kan anvendes. Når fremtidens A.I. værktøjer er i stand til at præstere på høje ydeevneniveauer på trods af at de håndterer massive dynger af data, kan Expire-Span være årsagen.

Begå ikke den fejl at antage, at du laver en glemsom A.I. markerer endnu et skridt hen imod at gøre A.I. dog mere menneskeligt. De nøjagtige årsager til, at mennesker glemmer ting, er stadig genstand for masser af undersøgelser fra forskere. Som med de hjerne-inspirerede neurale netværk, der dominerer moderne A.I., er Facebooks glemsomme algoritme modelleret på teorien om glemsomhed; ikke et forsøg på at replikere det med nogen biotroskab.

"Hjernen er et meget komplekst system, som ikke er fuldt ud forstået, og der er mange forskellige typer af hukommelse, der danner menneskelig hukommelse," sagde Sukhbaatar. "Expire-Span, ligesom alle andre A.I. mekanismer, kan være inspireret af den menneskelige hjerne, men er i sidste ende ikke trofaste afspejlinger af, hvordan hjernen faktisk fungerer. Især hukommelse er et meget aktivt forskningsområde i sig selv. Den menneskelige hukommelsesanalogi, vi beskriver, er kun tilføjet for at skabe klarhed, selvom den bestemt inspirerer vores arbejde."

Og glem det ikke!

Redaktørens anbefalinger

• Facebooks nye billedgenkendelse A.I. er trænet på 1 milliard Instagram-billeder
• Facebooks nye A.I. tager billedgenkendelse til et helt nyt niveau
• Hvordan A.I. kan besejre malware, der ikke engang eksisterer endnu