Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей. Мартин Форд

Чтение книги онлайн.

      И. Б.: Не вижу смысла говорить о сроках. Невозможно предсказать, когда именно будет открыта дверь, от которой у нас нет ключа. Могу только заверить, что в ближайшие годы никаких прорывов не будет.

      М. Ф.: Считаете ли вы перспективными глубокое обучение и нейронные сети в целом?

      И. Б.: Да, многолетний прогресс в области глубокого обучения и нейронных сетей означает, что открытые концепции будут активно использоваться и дальше. Возможно, именно они помогут понять, каким образом мозг животных и человека осваивает сложные понятия. Но этого недостаточно для создания сильного ИИ. В настоящее время мы видим ограниченность имеющихся систем и собираемся улучшать и развивать их.

      М. Ф.: Я знаю, что Институт искусственного интеллекта Пола Аллена (AI2) работает над проектом Mosaic, в рамках которого компьютеру пытаются помочь обрести разум. Считаете ли вы, что это важная задача? Ведь, возможно, разум рождается в процессе обучения?

      И. Б.: Я уверен, что он возникает именно как результат обучения. Разум не может появиться только потому, что кто-то положил вам в голову какие-то знания. По крайней мере, у людей так.

      М. Ф.: Глубокое обучение – основной путь к созданию сильного ИИ или потребуются гибридные системы?

      И. Б.: Изначально ИИ был условным понятием, ни о каком обучении речи не шло. В центре внимания была способность машины делать последовательные выводы и объединять фрагменты информации. А глубокое обучение нейронных сетей можно назвать познанием снизу вверх. Все начинается с восприятия, в котором мы закрепляем понимание мира машиной. Затем можно строить распределенные представления и фиксировать связи между множеством переменных.

      Отношения между такими переменными мы с братом изучали в 1999 г., что дало толчок к появлению в области естественного языка таких подходов, как векторное представление слов или распределенные представления слов и предложений. В них слово описывается характером активности в мозге или набором чисел. Слова со сходными значениями связываются со сходными числовыми комбинациями.

      В настоящее время на базе этих подходов пытаются решать классические проблемы ИИ, связанные с умением рассуждать и понимать, программировать и планировать. «Строительные блоки», обнаруженные при изучении восприятия, сейчас пробуют распространять на когнитивные задачи более высокого уровня (психологи называют это действиями Системы 2). Я полагаю, именно таким способом мы будем двигаться к сильному ИИ. Это нельзя назвать гибридной системой; скорее, мы пытаемся работать над классическим ИИ, используя как строительный материал концепции из глубокого обучения. Можно сказать, что требуются альтернативные пути достижения цели.

      М. Ф.: То есть вы считаете, что все сведется к нейронным сетям с различными архитектурами?

      И. Б.: Да. Ведь человеческий мозг состоит из нейронных сетей. Нужно придумать архитектуры и обучающие СКАЧАТЬ