Umjetna inteligencija je disciplina koja je, povijesno gledano, nagrađivala velike mislioce. James Marshall, profesor informatike na Sveučilištu Sheffield u Velikoj Britaniji, razmišlja malo.
Sadržaj
- Izgradnja pametnijih navigacijskih sustava
- Izazivanje zujanja
To nije zamišljeno kao omalovažavanje, koliko je to točan opis njegova rada. Njegov startup, Opteran Technologies, upravo je dobio 2,8 milijuna dolara za nastavak tog rada. Gdje su drugi usredotočeni na izgradnju A.I. s ljudskom inteligencijom, gurajući još dalje u područja "umjetne opće inteligencije", Marshall ima za cilj nešto puno manje od ljudske mozak. Želi izgraditi umjetni mozak pčele.
Mozak medonosne pčele je nekoliko redova veličine manji i tehnički jednostavniji od ljudskog mozga. Ljudski mozak ima, koliko je nama poznato, otprilike 86 milijardi neurona i volumen od 1274 kubična centimetra. Mozak medonosne pčele ima milijun neurona i otprilike je veličine glave pribadače.
Povezano
- Pročitajte jezivo lijepe 'sintetičke spise' umjetne inteligencije. koji misli da je Bog
- Umjetna inteligencija koja osjeća emocije je ovdje, a moglo bi biti na vašem sljedećem razgovoru za posao
- Poput psa vodiča koji se može nositi, ovaj naslon pomaže slijepim osobama da se kreću
Reinženjering umjetnog pčelinjeg mozga u siliciju trebao bi biti puno jednostavniji od izgradnje umjetnog ljudskog mozga. Zapravo, najveće neuronske mreže sada imaju znatno više umjetnih neurona nego što pčela ima pravih. Ako su umjetni neuroni sve što je potrebno za izgradnju inteligencije usporedive s pravom životinjom, trebao imati umjetnu inteligenciju koja je znatno naprednija u općoj inteligenciji od a žaba. Nepotrebno je reći da nemamo.
Preporučeni videozapisi
Marshall je za Digital Trends rekao da je njegov istraživački interes izvorno potaknut slušanjem o velike projekte s ciljem izgradnje potpune računalne simulacije ljudskog mozga. “Moj početni odgovor na to bio je, ‘ako ćete početi graditi model bilo kojeg mozga na planeti, zašto biste, zaboga, počeli s najsloženijim?’”, rekao je.
Izgradnja pametnijih navigacijskih sustava
Pčele medarice mogu izgledati jednostavnije - i, u vrlo stvarnom smislu, jesu - ali obrnuti inženjering pčelinjeg mozga ne odnosi se na nisko visi plod bez praktične primjene. Marshall je rekao da su pčele “savršeni vizualni navigatori, [vješti u] navigaciji na velikim udaljenostima, s vrlo sofisticiranim sposobnostima učenja. Oni su puno više od jednostavne vrste reaktivnih automata za koje ljudi često misle da su insekti. Pojedinačno, vrlo su pametni.”
Dosadašnja istraživanja je predložio da su pčele medonosne pčele sposobne riješiti izazove kao što je problem trgovačkog putnika (u njihovom slučaju, pronalaženje najkraći put između cvijeća otkrivenih nasumičnim redoslijedom) u djeliću vremena koje bi trebalo za vrh svijeta superračunala. Izgradnja pčelinjeg mozga u siliciju stoga bi mogla pomoći u razvoju sofisticiranih navigacijskih alata koji bi mogli biti lagani, ultra niske potrošnje i za nekoliko redova veličine učinkovitiji od pristupi dubokog učenja”, rekao je David Rajan, izvršni direktor Opterana. Tehnologija tvrtke mogla bi pokretati buduće dronove, autonomna vozila i razne robote.
“Imati milijun neurona i koliko god sinapsi nije kraj priče; to je način na koji ih povezujete."
Trenutne metodologije dubinskog učenja inspirirane su apstrakcijom vizualnog korteksa mozga, pozivajući se na njegov centar za vizualno prepoznavanje. Opteranovi algoritmi inspirirani pčelama, u međuvremenu, potpunije odražavaju način na koji mozak zapravo radi. "Kada pogledate cijeli mozak, on je visoko strukturiran", rekao je Marshall. "Imate različite regije mozga koje rade različite stvari, koje su interno strukturirane na različite načine, s dobro definiranim vezama među njima."
Rajan, koji je pristup tvrtke moždanim algoritmima inspiriranim biomimikom opisao kao temeljno drugačiji od sadašnjih pristupa, rekao je da to ne naziva umjetnom inteligencijom, već "prirodnom inteligencija."
“Imati milijun neurona i koliko god sinapsi nije kraj priče; to je način na koji ih povezujete", rekao je Marshall. “Također se radi o vrsti obrade informacija koja se vrši na razini neurona, jer postoji više od jedne vrste neurona u stvarnom mozgu, iako često postoji samo jedna vrsta neurona u dubini neto."
Izazivanje zujanja
Opteranov pristup tehnologiji mozga ima nekoliko elemenata koji iznimno obećavaju. Njegov algoritam visokih performansi koristit će znatno manje energije od teških računalnih sustava koje koriste današnji alati za dubinsko učenje. Ono što je najvažnije, njegovi tvorci obećavaju da neće biti potrebna obuka, što ga čini značajno lakšim za implementaciju izvan okvira, i da će biti bolji u suočavanju sa stilom događaja crnog labuda rubni slučajevi. Nadalje, predvidljiv je, s transparentnim pravilima koja mu daju prednost u odnosu na neprozirne i neprovjerljive trenutne pristupe koje koristi A.I. istraživači.
Opteran će lansirati svoje prve komercijalne alate u sljedećih 18 mjeseci, uključujući tehnologiju za prepreke izbjegavanje i reaktivna navigacija te autonomno donošenje odluka, kao i Opteran See, 360 stupnjeva fotoaparat.
Do tada, ideja da je ovo robusniji pristup izgradnji senzorskih autonomnih tehnologija ostaje otvorena za preispitivanje. Međutim, rani znakovi su obećavajući. Nedavno je ispitivanje uključivalo korištenje Opteranove tehnologije za pilotiranje malog drona ispod 250 grama, s potpuna ugrađena autonomija, koristeći manje od 10 000 piksela snimljenih iz jedne panorame niske rezolucije fotoaparat. Dron koji razmišlja kao bumbar? To je svakako nešto na što treba obratiti pozornost.
Ali kako znati kada ste stvorili mozak bumbara u siliciju? Uostalom, kao što su vodeći neuroznanstvenici rado ističe, postoji mnogo toga što još uvijek ne znamo o mozgu i stoga se ne možemo nadati obrnutom inženjeringu. Postoje li potrebne prekretnice u biomimikriji bumbara da bi se znalo kada A.I. po uzoru na bumbara radi ono što njegovi kreatori tvrde da jest?
"Ono do čega nam je komercijalno zaista stalo je ponašanje, kompetentnost sustava", rekao je Marshall. “Kao tvrtka, nismo fiksirani na to da kažemo da smo uvjereni da smo reproducirali način na koji radi pčela. [Umjesto toga, želimo reći] uvjereni smo da smo reproducirali sustav koji je robustan u ponašanju i za koji nam se čini da se ponaša kao da je pčela medarica koja se ponaša kao pčela medarica. Ovo seže do definicije Alana Turinga o umjetnoj inteligenciji. test. Kako znate kada ste stvorili AI? Ne možete stvarno pogledati unutra i reći, 'da, to je AI' To mora biti test ponašanja. To je ono što Igra imitacije je; kada možete prevariti ljudskog promatrača da razgovara s drugim čovjekom, a ne s umjetnom inteligencijom?"
Turingov test za pčelinje robote, dakle? Sljedećih nekoliko godina zvuče sve zanimljivije. Kad robote sutrašnjice bude pokretao algoritam inspiriran bumbarima, sjetite se gdje ste ga prvi put čuli. I zašto, kad je riječ o umjetnoj inteligenciji, razmišljati malo i nije tako loše.
Preporuke urednika
- Evo što A.I. za analizu trendova. misli da će biti sljedeća velika stvar u tehnologiji
- Budućnost umjetne inteligencije: 4 velike stvari na koje treba paziti u sljedećih nekoliko godina
- Jezični supermodel: Kako GPT-3 tiho uvodi A.I. revolucija
- Otkačeni novi A.I. skenira vaš mozak, a zatim generira lica koja će vam biti privlačna
- Prepoznavanje slike A.I. ima veliku slabost. Ovo bi moglo biti rješenje
