Pamiętasz to niesamowite, odkrywcze uczucie, kiedy po raz pierwszy odkryłeś istnienie przyczyny i skutku? To podchwytliwe pytanie. Dzieci zaczynają uczyć się zasady przyczynowości już w wieku ośmiu miesięcy, co pomaga im w wyciąganiu podstawowych wniosków na temat otaczającego ich świata. Jednak większość z nas nie pamięta zbyt wiele przed ukończeniem trzeciego lub czwartego roku życia, więc ważną lekcję „dlaczego” po prostu przyjmujemy za oczywistość.
To nie tylko kluczowa lekcja dla ludzi, ale także taka, w której dzisiejsze systemy sztucznej inteligencji są cholernie kiepskie. Podczas gdy współczesna sztuczna inteligencja jest w stanie pokonując ludzkich graczy w Go i prowadząc samochody po ruchliwych ulicach, niekoniecznie jest to porównywalne z rodzajem inteligencji, której ludzie mogliby użyć do opanowania tych zdolności. Dzieje się tak dlatego, że ludzie – nawet małe niemowlęta – posiadają zdolność uogólniania poprzez zastosowanie wiedzy z jednej dziedziny do drugiej. Dla AI aby wykorzystać swój potencjał, to jest to coś, co również musi umieć.
Polecane filmy
„Na przykład, jeśli robot nauczył się budować wieżę z niektórych klocków, może chcieć przenieść te umiejętności na budowę mostu, a nawet konstrukcji przypominającej dom” Ossamy Ahmeda, studentka studiów magisterskich na ETH Zurich w Szwajcarii, powiedziała Digital Trends. „Jednym ze sposobów osiągnięcia tego może być poznanie związków przyczynowych między różnymi zmiennymi środowiskowymi. Albo wyobraź sobie, że robota TriFinger stosuje się w Świat przyczynowy nagle traci jeden palec z powodu awarii sprzętu. Jak może nadal budować kształt bramki, używając tylko dwóch palców?”
Film ze świata przyczyn
Wirtualny świat szkoleniowy dla maszyn
Świat Przyczynowy jest czym Frederik Träuble, doktorant student Instytutu Inteligentnych Systemów Maxa Plancka w Niemczech, określa się mianem „punktu odniesienia manipulacji”. To krok w stronę postęp w badaniach, tak aby roboty mogły lepiej uogólniać różne zmiany właściwości środowiska, takie jak masa lub kształt obiekty. Na przykład, jeśli robot nauczy się podnosić określony przedmiot, możemy rozsądnie oczekiwać, że to zrobi może przenieść tę zdolność na cięższe przedmioty – o ile rozumie właściwy związek przyczynowy relacja.
Rodzaj wirtualnego środowiska szkoleniowego, o którym jesteśmy przyzwyczajeni słyszeć w filmach science-fiction, to ten, który panuje, powiedzmy, w: Macierz: wirtualny świat, w którym nie obowiązują żadne zasady. W CausalWorld, w którym badacze mogą systematycznie szkolić i oceniać swoje metody w środowiskach robotycznych, jest zupełnie odwrotnie. Wszystko polega na poznaniu zasad i stosowaniu ich. Agentom robotów można zlecać zadania podobne do tych, w których uczestniczą dzieci, bawiąc się klockami, np. układaniem, pchaniem i innymi zabawami przyczynowo-skutkowymi. Badacze mogą interweniować, aby przetestować zdolność robota do generalizacji w miarę uczenia się. Zasadniczo jest to środowisko testowe, które pomoże ocenić, jak sztuczna inteligencja agenci mogą uogólniać.
„Większość współczesnych systemów sztucznej inteligencji opiera się na uczeniu się statystycznym, które polega na wydobywaniu informacji statystycznych – na przykład korelacji – z danych”, Bernharda Schölkopfa, dyrektor Instytutu Maxa Plancka, powiedział Digital Trends. „To świetne rozwiązanie, ponieważ pozwala nam przewidzieć jedną wielkość na podstawie innych, ale tylko pod warunkiem, że nic się nie zmieni. Kiedy ingerujesz w system, wszystkie zakłady są wyłączone. Aby dokonać przewidywań w takich przypadkach, musimy wyjść poza uczenie się statystyczne i skierować się w stronę przyczynowości. Ostatecznie, jeśli przyszła A.I. ma polegać na myśleniu w sensie „działania w wyimaginowanych przestrzeniach”, wówczas kluczowe znaczenie mają interwencje, dlatego należy wziąć pod uwagę związek przyczynowy.
Zalecenia redaktorów
- Roboty zabezpieczające mogą pojawić się w pobliskiej szkole
- Amazon wdraża sztuczną inteligencję, aby podsumowywać recenzje produktów
- Jak wynika z ogłoszenia o pracę, Amazon planuje zmiany w wyszukiwarce „raz na pokolenie”.
- Google Smart Canvas zapewnia głębszą integrację między aplikacjami
- Najnowsza sztuczna inteligencja Nvidii wyniki dowodzą, że ARM jest gotowy na centrum danych
Ulepsz swój styl życiaDigital Trends pomaga czytelnikom śledzić szybko rozwijający się świat technologii dzięki najnowszym wiadomościom, zabawnym recenzjom produktów, wnikliwym artykułom redakcyjnym i jedynym w swoim rodzaju zajawkom.
