Îți amintești sentimentul uimitor, revelator, când ai descoperit pentru prima dată existența cauzei și efectului? Aceasta este o întrebare truc. Copiii încep să învețe principiul cauzalității încă de la vârsta de opt luni, ajutându-i să facă inferențe rudimentare despre lumea din jurul lor. Dar cei mai mulți dintre noi nu ne amintim prea multe înainte de vârsta de aproximativ trei sau patru ani, așa că lecția importantă despre „de ce” este ceva pe care pur și simplu o luăm de la sine înțeles.
Nu este doar o lecție crucială de învățat de oameni, ci și una la care sistemele de inteligență artificială de astăzi sunt destul de proaste. În timp ce modernul I.A. este capabil de învingând jucători umani la Go și conducând mașini pe străzile aglomerate, acest lucru nu este neapărat comparabil cu tipul de inteligență pe care oamenii l-ar folosi pentru a stăpâni aceste abilități. Acest lucru se datorează faptului că oamenii – chiar și copiii mici – au capacitatea de a generaliza prin aplicarea cunoștințelor dintr-un domeniu în altul. Pentru A.I. să-și ridice potențialul, asta este
ceva ce trebuie să poată face.Videoclipuri recomandate
„De exemplu, dacă robotul a învățat cum să construiască un turn folosind niște blocuri, ar putea dori să transfere aceste abilități în construirea unui pod sau chiar a unei structuri asemănătoare casei.” Ossama Ahmed, student la master la ETH Zurich din Elveția, a declarat pentru Digital Trends. „O modalitate de a realiza acest lucru ar putea fi învățarea relațiilor cauzale dintre diferitele variabile de mediu. Sau imaginați-vă că Robot TriFinger folosit in CausalWorld pierde brusc un deget din cauza unei defecțiuni hardware. Cum poate încă să construiască forma obiectivului cu doar două degete?
Video CausalWorld
O lume virtuală de antrenament pentru mașini
CausalWorld este ceea ce Frederik Träuble, un doctorat. student la Institutul Max Planck pentru Sisteme Inteligente din Germania, se referă la un „refer de manipulare”. Este un pas spre avansarea cercetării, astfel încât agenții robotici să poată generaliza mai bine diferitele modificări ale proprietăților unui mediu, cum ar fi masa sau forma obiecte. De exemplu, dacă un robot învață să ridice un anumit obiect, ne-am putea aștepta în mod rezonabil ca acesta poate transfera această abilitate la obiecte mai grele - atâta timp cât înțelege cauzalitatea corectă relaţie.
Genul de mediu de antrenament virtual despre care suntem obișnuiți să auzim în filmele SF este cel din, să zicem, Matricea: o lume virtuală în care regulile nu se aplică. În CausalWorld, în care cercetătorii își pot antrena și evalua în mod sistematic metodele în medii robotizate, este exact opusul. Totul este să înveți regulile și să le aplici. Agenților roboți li se pot da sarcini similare cu cele la care participă copiii atunci când se joacă cu blocuri pentru a face stivuire, împingere și alte jocuri de cauză și efect. Cercetătorii pot interveni pentru a testa abilitățile de generalizare ale robotului pe măsură ce învață. Este practic un mediu de testare care va ajuta la evaluarea modului în care I.A. agenţii pot generaliza.
„Majoritatea modernă a I.A. se bazează pe învățarea statistică, care se referă la extragerea de informații statistice - de exemplu, corelații - din date", Bernhard Schölkopf, director al Institutului Max Planck, a declarat pentru Digital Trends. „Acest lucru este grozav pentru că ne permite să prezicem o cantitate din altele, dar numai atâta timp cât nimic nu se schimbă. Când intervii într-un sistem, atunci toate pariurile sunt oprite. Pentru a face predicții în astfel de cazuri, trebuie să trecem dincolo de învățarea statistică, spre cauzalitate. În cele din urmă, dacă viitorul A.I. înseamnă a gândi în sensul „a acționa în spații imaginate”, atunci intervențiile sunt cheie și, prin urmare, trebuie luată în considerare cauzalitatea.”
Recomandările editorilor
- Roboții de securitate ar putea veni la o școală din apropierea ta
- Amazon implementează AI pentru a rezuma recenziile produselor
- Amazon plănuiește schimbări „o dată-în-o generație” pentru Căutare, arată anunțul de locuri de muncă
- Google Smart Canvas obține o integrare mai profundă între aplicații
- Cel mai recent Nvidia A.I. rezultatele dovedesc că ARM este pregătit pentru centrul de date
Îmbunătățește-ți stilul de viațăDigital Trends îi ajută pe cititori să țină cont de lumea rapidă a tehnologiei cu toate cele mai recente știri, recenzii distractive despre produse, editoriale perspicace și anticipări unice.
