דמיין מגש. על המגש מבחר צורות: כמה קוביות, אחרות כדורים. הצורות עשויות ממגוון חומרים שונים ומייצגות מבחר גדלים. בסך הכל יש, אולי, שמונה חפצים. השאלה שלי: "בהסתכלות על החפצים, האם יש מספר שווה של דברים גדולים וכדורי מתכת?"
תוכן
- עלייתו ונפילתו של א.י.
- עולם הרשתות העצביות
- רמזורים בוערים
- רעיונות משלימים
- א.י. מחקר: הדור הבא
זו לא שאלת טריק. העובדה שזה נשמע כאילו זה הוא הוכחה חיובית לכמה שזה פשוט. זה סוג השאלות שסביר להניח שילד בגיל הגן יוכל לענות עליה בקלות. אבל זה כמעט בלתי אפשרי עבור רשתות נוירונים מתקדמות של היום. זה צריך לשנות. וזה צריך לקרות על ידי המצאה מחדש של בינה מלאכותית כפי שאנו מכירים אותה.
סרטונים מומלצים
זו לא דעתי; זו דעתו של דיוויד קוקס, מנהל MIT-IBM Watson A.I. מעבדה בקיימברידג', MA. בחיים קודמים, קוקס היה פרופסור באוניברסיטת הרווארד, שם הצוות שלו השתמש בתובנות ממדעי המוח כדי לעזור לבנות מערכות מחשב טובות יותר בהשראת המוח. בתפקידו הנוכחי ב-IBM, הוא מפקח על שותפות ייחודית בין MIT ל-IBM שמקדמת את A.I. מחקר, כולל ווטסון A.I. פּלַטפוֹרמָה. ווטסון, למי שלא יודע, היה ה-A.I. שהביסה שניים מהשחקנים המובילים בתוכנית המשחקים
בהיסטוריה בתוכנית חידון בטלוויזיה סַכָּנָה. ווטסון היא במקרה גם מערכת למידת מכונה, שאומנת באמצעות המוני נתונים בניגוד לכללים שמקורם באדם.
אז כשקוקס אומר שהעולם צריך לחשוב מחדש על A.I. כשזה נכנס לעשור חדש, זה נשמע די מוזר. אחרי הכל, שנות ה-2010 היו ללא ספק העשר השנים המוצלחות ביותר ב-A.I. היסטוריה: תקופה שבה פריצות דרך מתרחשות לכאורה מדי שבוע, וללא שום רמז קפוא של א.י. חוֹרֶף בִּתְחוּם רְאִיָה. זו בדיוק הסיבה שהוא חושב ש-A.I. צריך לשנות, עם זאת. וההצעה שלו לשינוי הזה, מונח לא ברור כרגע שנקרא "א.איי נוירו-סימבולי", בהחלט עשויה להפוך לאחד מאותם ביטויים שאנו מכירים מקרוב עד ששנות ה-20 של המאה הקודמת מגיעות לסיומן.
עלייתו ונפילתו של א.י.
נוירו-סימבולי א.י. היא לא, למען האמת, דרך חדשה לגמרי לעשות A.I. זהו שילוב של שתי גישות קיימות לבניית מכונות חשיבה; כאלה שפעם התמודדו מול כל אחד מהם כאויבי מוות.
החלק ה"סמלי" של השם מתייחס לגישה המיינסטרים הראשונה ליצירת בינה מלאכותית. משנות ה-50 ועד שנות ה-80, A.I. שלט עליון. ל-A.I סמלי. חוקר, אינטליגנציה מבוססת על יכולתם של בני אדם להבין את העולם הסובב אותם על ידי יצירת ייצוגים סמליים פנימיים. לאחר מכן הם יוצרים כללים להתמודדות עם המושגים הללו, וניתן לנסח כללים אלה בצורה שתלכדת ידע יומיומי.
Shakey the Robot: הרובוט הראשון שמגלם בינה מלאכותית
אם המוח מקביל למחשב, זה אומר שכל מצב שאנו נתקלים בו מסתמך על הפעלתו תוכנת מחשב פנימית שמסבירה, שלב אחר שלב, כיצד לבצע פעולה, בהתבסס כולה על הִגָיוֹן. בתנאי שזה המצב, א.י. חוקרים מאמינים שאותם כללים לגבי ניתן היה לגלות את ארגון העולם ולאחר מכן לעצב אותו, בצורה של אלגוריתם, עבור מחשב לבצע.
סמלי א.י. הביא לכמה הפגנות מרשימות למדי. לדוגמה, בשנת 1964 מדען המחשב ברטראם רפאל פיתח מערכת בשם SIR, המייצגת "אחזור מידע סמנטי." SIR הייתה מערכת חשיבה חישובית שהייתה מסוגלת לכאורה ללמוד יחסים בין אובייקטים באופן שדומה לאינטליגנציה אמיתית. אם היית אומר את זה, למשל, "ג'ון הוא ילד; נער הוא אדם; לאדם יש שתי ידיים; ליד יש חמש אצבעות," ואז SIR יענה על השאלה "כמה אצבעות יש לג'ון?" עם המספר הנכון 10.
"...יש סדקים בקיר שמתחילים להופיע."
מערכות מחשב המבוססות על A.I סימבולית. הגיעו לשיא סמכויותיהם (ודעיכתם) בשנות ה-80. זה היה העשור של מה שנקרא "מערכת מומחים" שניסתה להשתמש במערכות מבוססות כללים כדי לפתור בעיות בעולם האמיתי, כגון לעזור לכימאים אורגניים לזהות מולקולות אורגניות לא ידועות או לסייע לרופאים להמליץ על המינון הנכון של אנטיביוטיקה עבור זיהומים.
הרעיון הבסיסי של מערכות מומחים אלו היה מוצק. אבל היו להם בעיות. המערכות היו יקרות, דרשו עדכון מתמיד, והגרוע מכל, יכלו למעשה להיות פחות מדויקות ככל שיכללו יותר כללים.
עולם הרשתות העצביות
החלק ה"נוירו" של A.I. מתייחס ל רשתות נוירונים ללמידה עמוקה. רשתות עצביות הן סוג החישוב בהשראת המוח שהניע רבים מה-A.I. פריצות דרך שנראו בעשור האחרון. א.י. שיכול לנהוג במכוניות? רשתות עצביות. א.י. שיכול לתרגם טקסט לעשרות שפות שונות? רשתות עצביות. א.י. מה שעוזר לרמקול החכם בביתך להבין את הקול שלך? רשתות עצביות הן הטכנולוגיה להודות.
רשתות עצביות פועלות אחרת מ-A.I סימבולית. כי הם מונחי נתונים, ולא מבוססי כללים. להסביר משהו ל-A.I סמלי. מערכת פירושה לספק לה כל פיסת מידע שהיא צריכה כדי להיות מסוגל לבצע זיהוי נכון. כאנלוגיה, תאר לעצמך שאתה שולח מישהו לאסוף את אמא שלך מתחנת האוטובוס, אבל צריך לתאר אותה על ידי מתן מערכת כללים שיאפשרו לחבר שלך לבחור אותה מהקהל. כדי לאמן רשת עצבית לעשות זאת, אתה פשוט מראה לה אלפי תמונות של האובייקט המדובר. ברגע שהוא יהיה חכם מספיק, לא רק שהוא יוכל לזהות את האובייקט הזה; הוא יכול להמציא אובייקטים דומים משלו שיש להם מעולם לא היה קיים בעולם האמיתי.
"אין ספק, למידה עמוקה אפשרה התקדמות מדהימה", אמר דיוויד קוקס ל-Digital Trends. "במקביל, יש סדקים בקיר שמתחילים להופיע".
אחד מהסדקים האלה כביכול מסתמך בדיוק על הדבר שהפך את הרשתות העצביות של היום לעוצמתיות כל כך: נתונים. בדיוק כמו אדם, רשת נוירונים לומדת על סמך דוגמאות. אבל בעוד שאדם אולי צריך לראות רק דוגמה אחת או שתיים של אימון של אובייקט כדי לזכור אותו נכון, A.I. ידרוש הרבה הרבה יותר. הדיוק תלוי בכמויות גדולות של נתונים מוערים שבעזרתם הוא יכול ללמוד כל משימה חדשה.
רמזורים בוערים
זה הופך אותם לפחות טובים בבעיות נדירות סטטיסטית של "ברבור שחור". אירוע ברבור שחור, פופולרי על ידי נאסים ניקולס טאלב, הוא מקרה פינתי שהוא נדיר סטטיסטית. "רבים מפתרונות הלמידה העמוקה שלנו היום - מדהימים ככל שיהיו - הם סוג של 80-20 פתרונות", המשיך קוקס. "הם יקבלו 80% מהמקרים, אבל אם המקרים הפינתיים האלה חשובים, הם נוטים ליפול. אם אתה רואה חפץ שבדרך כלל לא שייך [במקום מסוים], או חפץ בכיוון קצת מוזר, אפילו מערכות מדהימות ייפלו למטה".
היכרות עם אוטומט תפיסתי
לפני שהצטרף ל-IBM, קוקס ייסד חברה, אוטומט תפיסתי, שפיתחה תוכנה למכוניות לנהיגה עצמית. לצוות היה ערוץ Slack שבו הם פרסמו תמונות מצחיקות שנתקלו בהן במהלך איסוף הנתונים. אחד מהם, שצולם בצומת, הראה רמזור בוער. "זה אחד מהמקרים האלו שאולי לא תראה בחיים שלך", אמר קוקס. "אני לא יודע אם לוויימו ולטסלה יש תמונות של רמזורים דולקים במערך הנתונים שהם משתמשים בהם לאמן את הרשתות העצביות שלהם, אבל אני מוכן להתערב שאם יש להם, יהיה להם רק מְעַטִים."
זה דבר אחד שמקרה פינתי הוא משהו לא משמעותי כי זה קורה לעתים רחוקות ולא כל כך משנה מתי זה קורה. קבלת המלצה גרועה למסעדה אולי לא תהיה אידיאלית, אבל זה כנראה לא יספיק אפילו כדי להרוס את היום שלך. כל עוד 99 ההמלצות הקודמות שהמערכת עשתה טובות, אין סיבה אמיתית לתסכול. מכונית בנהיגה עצמית שלא מגיבה כראוי בצומת בגלל רמזור בוער או כרכרה רתומה לסוס יכולה לעשות הרבה יותר מאשר להרוס לך את היום. אולי לא סביר שזה יקרה, אבל אם זה יקרה אנחנו רוצים לדעת שהמערכת נועדה להיות מסוגלת להתמודד עם זה.
"אם יש לך את היכולת להגיב ולהרחיב מעבר למה שראינו בעבר, נוכל להתמודד עם התרחישים האלה", הסביר קוקס. "אנחנו יודעים שבני אדם יכולים לעשות את זה. אם אני רואה רמזור בוער, אני יכול להביא הרבה ידע. אני יודע, למשל, שהאור לא יגיד לי אם אני צריך לעצור או ללכת. אני יודע שאני צריך להיות זהיר כי [נהגים סביבי יתבלבלו.] אני יודע שנהגים שמסתובבים בכיוון השני עשויים להתנהג אחרת כי ייתכן שהאור שלהם פועל. אני יכול לנמק תוכנית פעולה שתיקח אותי לאן שאני צריך ללכת. בסוגים אלה של הגדרות קריטיות לבטיחות, קריטיות למשימה, זה מקום שאני לא חושב שלמידה עמוקה משרתת אותנו עדיין בצורה מושלמת. לכן אנחנו צריכים פתרונות נוספים".
רעיונות משלימים
הרעיון של A.I. הוא לחבר בין הגישות הללו לשילוב למידה והיגיון. רשתות עצביות יעזרו ליצור A.I סימבולי. מערכות חכמות יותר על ידי פירוק העולם לסמלים, במקום להסתמך על מתכנתים אנושיים שיעשו זאת עבורם. בינתיים, א.י. אלגוריתמים יעזרו לשלב חשיבה שכלית וידע תחום בלמידה עמוקה. התוצאות עשויות להוביל להתקדמות משמעותית ב-A.I. מערכות המתמודדות עם משימות מורכבות, הקשורות לכל דבר, החל ממכוניות בנהיגה עצמית ועד לעיבוד שפה טבעית. וכל זה תוך צורך בהרבה פחות נתונים לאימון.
הסבר על AI נוירו-סימבולי
"רשתות עצביות ורעיונות סמליים באמת משלימים זה את זה בצורה נפלאה", אמר קוקס. "מכיוון שרשתות עצביות נותנות לך את התשובות למעבר מהבלגן של העולם האמיתי לייצוג סמלי של העולם, למצוא את כל המתאמים בתוך תמונות. ברגע שיש לך את הייצוג הסמלי הזה, אתה יכול לעשות כמה דברים די קסומים מבחינת היגיון".
לדוגמה, בדוגמה של הצורה שבה התחלתי את המאמר הזה, מערכת נוירו-סימבולית תשתמש ביכולות זיהוי הדפוסים של רשת עצבית כדי לזהות אובייקטים. אז זה יסתמך על A.I סמלי. ליישם הגיון והיגיון סמנטי כדי לחשוף מערכות יחסים חדשות. למערכות כאלה יש כבר הוכח כעובד ביעילות.
זה גם לא רק מקרים פינתיים שבהם זה יהיה שימושי. יותר ויותר, חשוב ש-A.I. מערכות ניתנות להסבר בעת הצורך. רשת עצבית יכולה לבצע משימות מסוימות בצורה יוצאת דופן, אבל חלק גדול מההיגיון הפנימי שלה הוא "קופסה שחורה", שהופך בלתי ניתן לבירור למי שרוצה לדעת איך היא קיבלה את החלטתה. שוב, זה לא כל כך משנה אם זה בוט שממליץ על המסלול הלא נכון בספוטיפיי. אבל אם נדחתה לך הלוואה בנקאית, נדחתה מבקשת עבודה, או מישהו נפצע במקרה של מכונית אוטונומית, מוטב שתצליח להסביר מדוע היו המלצות מסוימות עָשׂוּי. זה המקום שבו ה-A.I הנוירו-סימבולי. יכול להיכנס.
א.י. מחקר: הדור הבא
לפני כמה עשורים, העולמות של א.י. ורשתות עצביות היו מסוכסכות זו עם זו. הדמויות הנודעות שדגלו בגישות לא רק האמינו שגישתם נכונה; הם האמינו שזה אומר שהגישה האחרת שגויה. הם לא היו בהכרח לא נכונים לעשות זאת. מתחרים לפתור את אותן בעיות, ועם מימון מוגבל להסתובב, שני בתי הספר של A.I. נראו מנוגדים ביסודו זה לזה. כיום, נראה שההפך יכול להתברר כנכון.
"זה באמת מרתק לראות את הדור הצעיר", אמר קוקס. "[רבים מהאנשים בצוות שלי הם] אנשים זוטרים יחסית: טריים, נרגשים, די לאחרונה מהדוקטורט שלהם. פשוט אין להם שום היסטוריה כזו. פשוט לא אכפת להם [משתי הגישות המתמודדות זו מול זו] - ולא אכפתיות היא באמת חזקה כי היא פותחת אותך ומפטרת מהדעות הקדומות האלה. הם שמחים לחקור צמתים... הם רק רוצים לעשות משהו מגניב עם A.I."
אם הכל ילך לפי התוכנית, כולנו נרוויח מהתוצאות.
המלצות עורכים
- A.I אנלוגי? זה נשמע מטורף, אבל זה יכול להיות העתיד
- קרא את 'הכתב הסינטטי' היפה להחריד של א.י. שחושב שזה אלוהים
- ארכיטקטורה אלגוריתמית: האם לתת ל-A.I. לעצב לנו מבנים?
- דוגמנית העל בשפה: איך GPT-3 פותח בשקט את ה-A.I. מַהְפֵּכָה
- נשים עם בייט: התוכנית של ויויאן מינג לפתור 'בעיות אנושיות מבולגנות' עם A.I.
