„Helló, HAL. Olvassz engem, HAL? – mondta Dave Bowman űrhajós, és kétségbeesetten próbálta kordában tartani érzelmeit.
Tartalom
- Mire gondolunk, amikor a felejtésre gondolunk
- A feledékenység beépítése A.I.
Szünet következett, majd érzelemmentes monoton hangon a számítógép válaszolt. – Igen, Dave. Olvastalak."
Ajánlott videók
– Nyisd ki a kapocskamra ajtaját, HAL.
Újabb hosszú szünet. A HAL volt, a mindenható A.I. amely irányította a Discovery One űrhajó, tényleg figyelmen kívül hagyja őt? Lehetetlen, gondolta Bowman. A HAL bármelyik pillanatban akcióba lendülne és engedelmeskedik...
– Sajnálom, Dave – folytatta HAL. – Attól tartok, nem tehetem meg.
"Mi a baj?" – kérdezte Dave.
– Nos, látod, Dave. Elfelejtettem, hogyan kell kinyitni őket."
Oké, a dolgok nem pontosan így mentek 2001: Űrodüsszeia, de a poénok alapvetően önmagukat írják. Végül is, ha a mesterséges intelligenciáról van szó, úgy tűnik, hogy a jó memória az egyik előfeltétel, amelyet a kutatók szívesen átitatnak rendszereikbe. Senki sem akar A.I. ami azt a fajta mindennapi, figyelemre méltó intelligenciát követi, amely elfelejti a dolgokat. Akkor hát miért van
Facebook feledékeny A.I.-t építeni? És miért, mint a régi vicc a pincérről és a légyről a vevő levesében, miért fogunk hamarosan mindannyian vágyni egyre?Mire gondolunk, amikor a felejtésre gondolunk
A válasz, mint kiderült, az, hogy mi csináld valami olyasmit akar, ami inkább a mindennapi, figyelemre méltó intelligenciához hasonlít, amely itt-ott elfelejt dolgokat. Az emberek elfelejtenek olyan fontos dolgokat, mint az évfordulók, a pénztárcák és a garázs bezárása, mielőtt nyaralni indulunk. Ez szuboptimális felejtés. De elfelejtünk bizonyos információkat is, mert nem kell megőriznünk, megállítva, mint egy darabot. törmelék megakadt a mosogató lefolyó ételfogójában, mielőtt rövid és hosszú távon áthaladna memória.
Az a híres kísérlet, az embereket arra kérték, hogy helyesen ismerjenek fel egy amerikai fillért egy olyan képgyűjteményből, amely nem megfelelő filléreket mutat. Bár a résztvevők valószínűleg minden nap láttak és használtak filléreket, meglepően gyengén teljesítették a feladatot. Ahogy a kutatók írták: „Egyébként az eredmények összhangban voltak azzal az elképzeléssel, hogy egy tárgy vizuális részletei, még egy nagyon ismerős objektum is, jellemzően csak annyiban érhető el emlékezetből, amennyire a mindennapokban hasznosak élet."
Bár ez nem olyan egyszerű, mint azt mondani, hogy az agy megtelik, mint a merevlemez-tárhely, bizonyosan vannak rövid távúak az emlékek, amelyek úgy tűnik, hogy elpusztulnak, amikor már nincs rájuk szükség, míg mások befurakodnak az agyunkba, és ott élnek bérleti díjmentes. Egy példa? Gondolj arra, hogy hova csomagoltad el a karácsonyi díszeket az elmúlt ünnepek alatt. Ezután gondolatban sétáljon el a recepciótól a szobájába abban a szállodában, amelyben utoljára megszállt, és ebben a szállodában valószínűleg soha többé nem fog megszállni. Egyik információ sem létfontosságú az Ön jóléte szempontjából. Ennek ellenére az egyik információra szükség van, a másikra pedig nincs. Valahogy az agyad tudja, hogy melyiket dobja a szemétbe.
Ez az ötlet a Facebook új A.I. Expire-Span nevű projekt. Mint mesterséges intelligencia A modelleket egyre gyakrabban alkalmazzák hosszú formátumú adatkészletekre, például cikkekre és könyvekre, az ezekkel a modellekkel kapcsolatos számítási költségek megnövekednek, ahogy több információt próbálnak megjegyezni. A probléma egyre sürgetőbbé válik, ahogy az emberek egyre több gazdag multimédiás adatot gyűjtenek életükről.
"Az agy egy nagyon összetett rendszer, amelyet nem teljesen értünk, és sok különböző típusú memória alkotja az emberi emlékezetet."
"Ahogy a tartalom mennyisége nő, a fő kérdés a tárolás." Angela Fan, a Facebook AI Research Paris kutatója elmondta a Digital Trendsnek. „Egy telefon például korlátozott mennyiségű memóriával rendelkezik. Ez még nagyobb probléma a hordható eszközökben és más, az eszközön található alkalmazásokban, ahol adatvédelmi okok jelenthetnek hogy az emberek szigorúan az eszközükön akarják tárolni a tartalmat, nem pedig szerveren vagy felhőben, ezzel is kiemelve a tárhelyet kihívások.”
Jelenlegi A.I. A modellek Frank Sinatra-hoz hasonló megközelítést alkalmaznak az emlékekhez – vagyis arra, hogy mindenre vagy semmire emlékeznek. Vagy eltárolják a minden egyes lépésben létrehozott információt, vagy egy előre meghatározott idő után elfelejtik az összeset. Sainbayar Sukhbaatar, egy másik Facebook A.I. kutató tudós, ahhoz hasonlítja, hogy tökéletesen emlékszik mindarra, ami az elmúlt héten történt, de ezen kívül semmire.
A feledékenység beépítése A.I.
A kutatók a „felejtést” építették be az A.I. előtti modellek. Hosszú rövid távú memória (LSTM) modellek például egy felejtési mechanizmust adtak az ismétlődő neurális hálózatokhoz (RNN), amelyek a gépi tanulás egyik alapvető technológiája. "Az RNN-eknek van egy belső memóriája, amely egyetlen vektorból áll, így ennek elfelejtése azt jelenti, hogy felülírják új információkkal" - mondta Sukhbaatar a Digital Trendsnek.
Ezzel szemben az Expire-Span egy felejtési mechanizmust ad a külső memóriához, amely több ezer vektort tartalmazhat. Új információkat észlelnek, de az Expire-Span – amelynek neve a tejesüvegeken található lejárati címkékre emlékeztet – képes meghatározni, mennyi ideig maradjon az információ a memóriában. Ha az információ nem számít döntő fontosságúnak a jövő szempontjából, akkor ezt az információt fokozatosan meg lehet tenni pusztulása, mielőtt végleg kiirtja az A.I. modell memóriáját, hogy helyet adjon a hasznosabbnak információ.
Ennek érdekében a modellnek képesnek kell lennie arra, hogy megjósolja, mi releváns és mi nem feladatot, mielőtt megadná a megfelelő lejárati dátumot, amely után az információ eltűnik az A.I. rendszer. A lényegtelen információk kidobásával a Facebook A.I. képes nagyobb léptékben feldolgozni az információkat.
A Facebook mesterséges intelligencia kutatásának nagy részéhez hasonlóan a közösségi hálózatok óriása sem jelentette be, hogy a közeljövőben az Expire-Span egyik alaptermékébe is belekerülne. De ahogy a Facebook egyre több felhasználói adattal foglalkozik (nem beszélve arról a pletykák szerint okosszemüvegbe költözik), nem nehéz belátni, hogyan alkalmazható ez a technológia. Amikor a jövő A.I. Az eszközök nagy teljesítményű teljesítményre képesek, annak ellenére, hogy rengeteg adathalmazt kell kezelniük, az Expire-Span lehet az oka.
Ne essen abba a hibába, hogy azt feltételezi, hogy egy feledékeny A.I. újabb lépést jelent az A.I. emberibb azonban. A pontos okok miatt, amelyek miatt az emberek elfelejtenek dolgokat, még mindig rengeteg kutató vizsgálja. Akárcsak az agy által ihletett neurális hálózatok, amelyek a modern A.I.-t uralják, a Facebook felejtő algoritmusa is a felejtés elméletén alapul; nem kísérlet arra, hogy bármilyen biohűséggel megismételjék.
"Az agy egy nagyon összetett rendszer, amelyet nem teljesen értettek, és sok különböző típusú memória alkotja az emberi emlékezetet" - mondta Sukhbaatar. „Expire-Span, mint minden más A.I. mechanizmusok lehetnek ihletett az emberi agy által, de végül nem tükrözik hűen az agy tényleges működését. Az emlékezet önmagában is nagyon aktív kutatási terület. Az általunk leírt emberi emlékezet-analógiát csak az áttekinthetőség kedvéért adjuk hozzá, bár határozottan inspirálja munkánkat.”
És ne felejtsd el!
Szerkesztői ajánlások
- A Facebook új képfelismerő A.I. 1 milliárd Instagram-fotóra van kiképezve
- A Facebook új A.I. teljesen új szintre emeli a képfelismerést
- Hogyan A.I. le tudja győzni a még nem is létező rosszindulatú programokat
