Bilim Adamları Neden Robotlara Saklambaç Oynamayı Öğretiyor?

Yapay genel zeka, akıllı bir yapay zeka fikri. İnsanların yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi anlayabilen ve öğrenebilen ajan, uzun zamandır bilim kurgunun bir parçası olmuştur. A.I. Gittikçe daha akıllı hale geliyor; özellikle de makine öğrenimi araçlarında yapılan ve kendi kurallarını yeniden yazabilen atılımlarla birlikte. yeni deneyimlerden öğrenmek için kod - giderek daha yaygın bir şekilde gerçek yapay zeka konuşmalarının bir parçası haline geliyor Peki.

Peki YGZ geldiğinde nasıl ölçeceğiz? Yıllar boyunca araştırmacılar bir dizi olasılık ortaya koydu. Bunlardan en ünlüsü, bir insan yargıcın, görmeden, hem insanlarla hem de bir makineyle etkileşime girdiği ve hangisinin hangisi olduğunu tahmin etmeye çalıştığı Turing Testi'dir. Diğer ikisi, Ben Goertzel'in Robot Koleji Öğrenci Testi ve Nils J. Nilsson'un İstihdam Testi, bir yapay zekanın üniversite diploması alıp alamayacağını veya işyerinde iş yapıp yapamayacağını görerek yeteneklerini pratik olarak test etmeyi amaçlıyor. Benim kişisel olarak göz ardı etmem gereken bir diğeri, zekanın Ikea tarzı düz paket mobilyaları sorunsuz bir şekilde monte etme becerisiyle ölçülebileceğini öne sürüyor.

En ilginç YGZ önlemlerinden biri Apple'ın kurucu ortağı Steve Wozniak tarafından ortaya atıldı. Arkadaşları ve hayranları tarafından bilinen Woz, Kahve Testi'ni öneriyor. Genel zekanın, dünyadaki herhangi bir eve girebilen, mutfağın yerini tespit edebilen, taze bir fincan kahve hazırlayabilen ve ardından onu bir bardağa dökebilen bir robot anlamına geldiğini söyledi.

Her yapay zekada olduğu gibi. Zeka testinde parametrelerin ne kadar geniş veya dar olduğunu tartışabilirsiniz. Ancak zekanın gerçek dünyada gezinme yeteneğiyle bağlantılı olması gerektiği fikri ilgi çekicidir. Bu aynı zamanda yeni bir araştırma projesinin test etmeyi amaçladığı bir şeydir.

Dünyalar inşa etmek

“Son birkaç yılda A.I. topluluk, yapay zeka eğitiminde büyük ilerlemeler kaydetti. acentelerin karmaşık görevleri yerine getirmesi için" Luca WeihsMicrosoft'un son kurucu ortağı Paul Allen tarafından kurulan bir yapay zeka laboratuvarı olan Allen Yapay Zeka Enstitüsü'nde araştırma bilimcisi olan Digital Trends'e şunları söyledi:

Weihs, DeepMind'ın yapay zeka geliştirmesinden bahsetti. öğrenebilen ajanlar klasik Atari oyunları oyna Ve Go'da insan oyuncuları yen. Ancak Weihs, bu görevlerin "çoğunlukla dünyamızdan kopuk" olduğunu belirtti. Yapay zekaya gerçek dünyanın bir resmini gösterin. Atari oyunları oynamak için eğitilmiş ve neye baktığına dair hiçbir fikri olmayacak. Allen Enstitüsü araştırmacılarının sunacakları bir şeyler olduğuna inandıkları yer burasıdır.

Allen Yapay Zeka Enstitüsü. bir tür emlak imparatorluğu kurdu. Ancak bu fiziksel bir gayrimenkul değil, sanal bir gayrimenkul. A.I.'nin kullanabildiği mutfaklar, yatak odaları, banyolar ve oturma odaları da dahil olmak üzere yüzlerce sanal oda ve daire geliştirildi. Aracılar binlerce nesneyle etkileşime girebilir. Bu alanlar gerçekçi fiziğe, birden fazla aracı desteğine ve hatta sıcak ve soğuk gibi durumlara sahiptir. A.I.'ye izin vererek. Ajanlar bu ortamlarda oynarken amaç, onların dünyaya dair daha gerçekçi bir algı oluşturabilmeleridir.

“[Yeni] çalışmamızda yapay zekanın nasıl çalıştığını anlamak istedik. Weihs, ajanların etkileşimli bir oyun oynayarak gerçekçi bir ortam hakkında bilgi sahibi olabileceğini söyledi. "Bu soruyu yanıtlamak için iki ajanı, saklambaç oyununun bir çeşidi olan Cache'i yüksek doğrulukta çekişmeli takviyeli öğrenmeyi kullanarak oynamaları için eğittik. AI2-THOR ortamı. Bu oyun aracılığıyla, temsilcilerimizin yöntemlerin performansına yaklaşarak bireysel görüntüleri temsil etmeyi öğrendiklerini gördük. Milyonlarca elle etiketlenmiş görüntü gerektiriyordu ve hatta [gelişimsel] tarafından sıklıkla incelenen bazı bilişsel ilkelleri geliştirmeye bile başlamıştı. psikologlar.”

Oyunun kuralları

Sıradan saklambaçtan farklı olarak Cache'te botlar, her biri kendi bireysel geometrisine sahip olan tuvalet pompaları, somun ekmekler, domatesler ve daha fazlası gibi nesneleri sırayla saklıyor. Biri saklayan, diğeri arayan iki ajan daha sonra birinin nesneyi diğerinden başarılı bir şekilde saklayıp saklayamayacağını görmek için yarışır. Bu, keşif ve haritalama, perspektifi anlama, saklanma, nesne manipülasyonu ve arama gibi bir dizi zorluğu içerir. Saklayanın elindeki nesneyi yönlendirebilmesi ve düşürmemesi gerekliliğine kadar her şey doğru bir şekilde simüle edilmiştir.

Derin takviyeli öğrenmeyi kullanma — belirli bir durumda eylem gerçekleştirmeyi öğrenmeye dayalı bir makine öğrenimi paradigması ödülü en üst düzeye çıkarmak için ortam - botlar nesneleri saklamanın yanı sıra nesneleri bulma konusunda da giderek daha iyi hale geliyor dışarı çıktılar.

Weihs, "Yapay zekalar için bunu bu kadar zorlaştıran şey, onların dünyayı bizim gördüğümüz gibi görmemeleridir" dedi. “Milyarlarca yıllık evrim, bebeklik döneminde bile beynimizin fotonları verimli bir şekilde kavramlara dönüştürmesini sağladı. Öte yandan bir A.I. sıfırdan başlar ve dünyasını, daha sonra anlamını çözmeyi öğrenmesi gereken devasa bir sayı tablosu olarak görür. Dahası, dünyanın düzenli bir şekilde 64 kareye bölündüğü satrançtan farklı olarak, temsilci tarafından görülen her görüntü yalnızca bir görüntüyü yakalar. Çevrenin küçük bir kesiti ve dolayısıyla tutarlı bir anlayış oluşturmak için zaman içindeki gözlemlerini bütünleştirmesi gerekiyor. dünya."

Açık olmak gerekirse, bu son çalışma süper akıllı bir yapay zeka oluşturmakla ilgili değil. Gibi filmlerde Terminatör 2: Kıyamet GünüSkynet süper bilgisayarı, 29 Ağustos 1997'de Doğu Saatiyle tam olarak sabah 2.14'te öz farkındalığa ulaştı. Kolektif dikiz aynamızda neredeyse çeyrek yüzyılı geçmiş olan tarihe rağmen, sıradan yapay zekanın bu kadar kesin bir dönüm noktası olması pek mümkün görünmüyor. AGI olur. Bunun yerine, birden fazla alanda genelleştirilmiş bir zekaya yaklaşan bir şey elde edene kadar giderek daha fazla hesaplama meyvesi - alçak ve yüksek asılı - toplanacak.

Zor şeyler kolaydır, kolay şeyler zordur

Araştırmacılar geleneksel olarak yapay zeka için karmaşık sorunlara yöneldiler. Zor problemler çözülebilirse kolay olanların çok geride olmaması gerektiği fikrinden yola çıkarak çözmek. Bir yetişkinin karar verme sürecini simüle edebilirseniz, nesne kalıcılığı (nesnelerin hala hareket halinde olduğu fikri) gibi fikirler de olabilir. bir çocuğun yaşamının ilk birkaç ayında öğrenmesi gerçekten şunu kanıtlıyor: zor? Cevap evet ve bu paradoks, konu yapay zekaya gelince, zor şeyler sıklıkla kolaydır ve kolay şeyler zordur, bunun gibi çalışmaların ele almaya çalıştığı şey budur.

“Yapay zeka eğitimi için en yaygın paradigma. Weihs, "ajanlar, dar bir şekilde tek bir göreve (örneğin nesneleri tanımaya) odaklanmış devasa, manuel olarak etiketlenmiş veri kümelerini içeriyor" dedi. "Bu yaklaşım büyük bir başarı elde etmiş olsa da, bir yapay zeka üretmek için yeterli veri setini manuel olarak oluşturabileceğimize inanmanın iyimserlik olduğunu düşünüyorum. Gerçek dünyada akıllıca hareket edebilen, insanlarla iletişim kurabilen ve daha önce karşılaşmadığı her türlü sorunu çözebilen bir ajan. Bunu yapmak için, ajanların kendi dünyalarıyla özgürce etkileşime girmelerine izin vererek, bizim hafife aldığımız temel bilişsel ilkelleri öğrenmelerine izin vermemiz gerektiğine inanıyorum. Çalışmamız, yapay zekayı motive etmek için oyun oynamanın kullanıldığını gösteriyor. temsilcilerin dünyalarıyla etkileşime girmesi ve dünyalarını keşfetmesi, onların öğrenmeye başlamasıyla sonuçlanır bu ilkel öğeler - ve dolayısıyla oyunun, manuel olarak düzeltilmiş veri kümelerinden deneyselliğe doğru umut verici bir yön olduğunu gösteriyor öğrenme."

A bu çalışmayı anlatan makale yaklaşan 2021 Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansında sunulacak.

Editörlerin Önerileri

• Optik illüzyonlar yeni nesil yapay zekayı oluşturmamıza yardımcı olabilir
• Komik formül: Makine tarafından üretilen mizah neden yapay zekanın kutsal kâsesidir?
• Bir A.I.'nin tüyler ürpertici derecede güzel "sentetik kutsal kitabını" okuyun. kendini Tanrı sanan
• Algoritmik mimari: A.I.'ye izin vermeli miyiz? Bizim için bina mı tasarlıyorsunuz?
• Duygu algılayan yapay zeka burada ve bir sonraki iş görüşmenizde olabilir