Emlékszel arra a csodálatos, kinyilatkoztató érzésre, amikor először fedezted fel az ok és okozat létezését? Ez egy trükkös kérdés. A gyerekek már nyolc hónapos koruktól kezdik megtanulni az ok-okozati összefüggés elvét, ami segít nekik kezdetleges következtetéseket levonni az őket körülvevő világról. De legtöbbünk nem sokra emlékszik három-négy éves kora előtt, ezért a „miért” fontos leckét egyszerűen természetesnek tekintjük.
Ez nem csak egy döntő lecke az emberek számára, hanem olyan is, amelyben a mai mesterséges intelligencia-rendszerek baromi rosszak. Míg a modern A.I. képes emberjátékosokat ver a Go-nál, és autókat vezet a forgalmas utcákon, ez nem feltétlenül hasonlítható össze azzal a fajta intelligenciával, amellyel az emberek elsajátíthatják ezeket a képességeket. Ennek az az oka, hogy az emberek – még a kis csecsemők is – rendelkeznek azzal a képességgel, hogy az ismereteket egyik területről a másikra alkalmazva általánosítanak. Az A.I. élni a benne rejlő lehetőségekkel, ez az valamit, amit meg is kell tudnia tenni.
Ajánlott videók
"Például, ha a robot megtanulta, hogyan kell tornyot építeni néhány blokk felhasználásával, akkor ezeket a készségeket át akarja vinni egy híd vagy akár egy házszerű szerkezet építésére." Ossama Ahmed, a svájci ETH Zürich mesterszakos hallgatója elmondta a Digital Trends-nek. „Ennek elérésének egyik módja lehet a különböző környezeti változók közötti ok-okozati összefüggések megismerése. Vagy képzeld el, hogy a TriFinger robot használt CausalWorld hardverhiba miatt hirtelen elveszíti az egyik ujját. Hogyan lehet mégis csak két ujjal felépíteni a gólformát?”
CausalWorld videó
Virtuális edzési világ gépek számára
A CausalWorld az, ami Frederik Träuble, Ph. D. A németországi Max Planck Institute for Intelligens Systems hallgatója „manipulációs benchmarkként” emlegeti. Ez egy lépés afelé a kutatás előmozdítása annak érdekében, hogy a robotügynökök jobban általánosíthassák a környezet tulajdonságaiban, például a tömegben vagy alakban bekövetkező változásokat. tárgyakat. Például, ha egy robot megtanul egy adott tárgyat felvenni, ésszerűen elvárhatjuk, hogy az át tudja adni ezt a képességét a nehezebb tárgyakra is – mindaddig, amíg megérti a megfelelő ok-okozati összefüggést kapcsolat.
Az a fajta virtuális képzési környezet, amelyről a sci-fi filmeknél szoktunk hallani, az, mondjuk A Mátrix: virtuális világ, amelyben a szabályok nem érvényesek. A CausalWorldben, ahol a kutatók módszeresen oktathatják és értékelhetik módszereiket robotkörnyezetben, ennek éppen az ellenkezője. Ez a szabályok megtanulásáról és alkalmazásáról szól. A robotügynökök hasonló feladatokat kaphatnak, mint amelyekben a gyerekek részt vesznek, amikor kockákkal játszanak egymásra rakás, tolás és egyéb ok-okozati játékot végezve. A kutatók beavatkozhatnak, hogy teszteljék a robot általánosító képességeit, miközben tanul. Ez alapvetően egy tesztelési környezet, amely segít értékelni, hogy az A.I. az ügynökök általánosíthatnak.
„A legtöbb modern A.I. a statisztikai tanuláson alapul, ami arról szól, hogy statisztikai információkat – például korrelációkat – nyerjünk ki az adatokból.” Bernhard Schölkopf, a Max Planck Intézet igazgatója mondta a Digital Trendsnek. „Ez nagyszerű, mert lehetővé teszi, hogy megjósoljunk egy mennyiséget másoktól, de csak addig, amíg semmi nem változik. Ha beavatkozik egy rendszerbe, akkor minden fogadás megszűnik. Ahhoz, hogy ilyen esetekben jóslatokat készíthessünk, túl kell lépnünk a statisztikai tanuláson, az okság felé. Végső soron, ha a jövőbeli A.I. az „elképzelt terekben való cselekvés” értelmében való gondolkodásról szól, akkor a beavatkozások kulcsfontosságúak, és így az ok-okozati összefüggést is figyelembe kell venni.
Szerkesztői ajánlások
- Biztonsági robotok érkezhetnek egy közeli iskolába
- Az Amazon mesterséges intelligenciát alkalmaz a termékértékelések összefoglalására
- Az Amazon „egyszer a nemzedékben” változtatásokat tervez a Keresésben – derül ki az álláshirdetésből
- A Google Smart Canvas mélyebb integrációt biztosít az alkalmazások között
- Az Nvidia legújabb A.I. Az eredmények azt bizonyítják, hogy az ARM készen áll az adatközpontra
Frissítse életmódjátA Digital Trends segítségével az olvasók nyomon követhetik a technológia rohanó világát a legfrissebb hírekkel, szórakoztató termékismertetőkkel, éleslátó szerkesztőségekkel és egyedülálló betekintésekkel.
