Erinnern Sie sich an das erstaunliche, aufschlussreiche Gefühl, als Sie zum ersten Mal die Existenz von Ursache und Wirkung entdeckten? Das ist eine Fangfrage. Bereits im Alter von acht Monaten beginnen Kinder, das Prinzip der Kausalität zu erlernen und so rudimentäre Rückschlüsse auf die Welt um sie herum zu ziehen. Aber die meisten von uns können sich vor dem Alter von etwa drei oder vier Jahren nicht mehr an viel erinnern, sodass wir die wichtige Lektion „Warum“ einfach als selbstverständlich betrachten.
Es ist nicht nur eine entscheidende Lektion, die der Mensch lernen muss, sondern auch eine, in der die heutigen Systeme der künstlichen Intelligenz ziemlich schlecht sind. Während moderne K.I. ist fähig zu Besiege menschliche Spieler bei Go und fahre Autos auf belebten StraßenDies ist jedoch nicht unbedingt mit der Art von Intelligenz vergleichbar, die Menschen nutzen könnten, um diese Fähigkeiten zu beherrschen. Das liegt daran, dass Menschen – sogar Kleinkinder – die Fähigkeit besitzen, zu verallgemeinern, indem sie Wissen von einem Bereich auf einen anderen übertragen. Für K.I. sein Potenzial auszuschöpfen, heißt das
etwas, das es auch können muss.Empfohlene Videos
„Wenn der Roboter zum Beispiel gelernt hat, wie man aus einigen Blöcken einen Turm baut, möchte er diese Fähigkeiten möglicherweise auf den Bau einer Brücke oder sogar einer hausähnlichen Struktur übertragen.“ Ossama Ahmed, ein Masterstudent an der ETH Zürich in der Schweiz, sagte gegenüber Digital Trends. „Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, könnte darin bestehen, die kausalen Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Umgebungsvariablen zu erlernen. Oder stellen Sie sich vor, dass die TriFinger-Roboter benutzt in KausalWelt verliert aufgrund einer Hardwarestörung plötzlich einen Finger. Wie kann es stattdessen trotzdem mit nur zwei Fingern die Zielform aufbauen?“
CausalWorld-Video
Eine virtuelle Trainingswelt für Maschinen
CausalWorld ist was Frederik Träuble, ein Ph. D. Student am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Deutschland, bezeichnet dies als „Manipulations-Benchmark“. Es ist ein Schritt in Richtung Weiterentwicklung der Forschung, damit Roboteragenten verschiedene Veränderungen in den Eigenschaften einer Umgebung, wie etwa der Masse oder Form, besser verallgemeinern können Objekte. Wenn zum Beispiel ein Roboter lernt, einen bestimmten Gegenstand aufzuheben, können wir das vernünftigerweise erwarten kann diese Fähigkeit auf schwerere Objekte übertragen – sofern es die richtige Ursache versteht Beziehung.
Die Art von virtueller Trainingsumgebung, von der wir aus Science-Fiction-Filmen gewohnt sind, ist beispielsweise die in Die Matrix: eine virtuelle Welt, in der keine Regeln gelten. Bei CausalWorld, in dem Forscher ihre Methoden systematisch in Roboterumgebungen trainieren und evaluieren können, ist das Gegenteil der Fall. Es geht darum, die Regeln zu lernen – und sie anzuwenden. Roboteragenten können ähnliche Aufgaben erhalten wie Kinder, wenn sie mit Blöcken spielen, um sie zu stapeln, zu schieben und andere Ursache-Wirkungs-Spiele durchzuführen. Die Forscher können eingreifen, um die Generalisierungsfähigkeiten des Roboters beim Lernen zu testen. Es handelt sich im Grunde um eine Testumgebung, die dabei hilft, zu bewerten, wie K.I. Agenten können verallgemeinern.
„Die meisten modernen K.I. basiert auf statistischem Lernen, bei dem es darum geht, statistische Informationen – zum Beispiel Korrelationen – aus Daten zu extrahieren.“ Bernhard Schölkopf, Direktor des Max-Planck-Instituts, sagte gegenüber Digital Trends. „Das ist großartig, weil es uns erlaubt, eine Größe aus anderen vorherzusagen, aber nur solange sich nichts ändert. Wenn Sie in ein System eingreifen, sind alle Wetten ungültig. Um in solchen Fällen Vorhersagen treffen zu können, müssen wir über das statistische Lernen hinausgehen und uns der Kausalität zuwenden. Letztendlich, wenn zukünftige K.I. Wenn es darum geht, im Sinne eines „Handelns in imaginären Räumen“ zu denken, dann sind Interventionen von entscheidender Bedeutung und daher muss die Kausalität berücksichtigt werden.“
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