211service.com
AI tehnika, kas varētu piesātināt mašīnas ar spēju spriest
Zīdaiņu attēls, kas spēlējas ar klucīšiem Getty
Sešu mēnešu vecumā mazulis nepamanīs, ja rotaļu kravas automašīna nobrauks no platformas un šķiet, lidinās gaisā . Bet veiciet to pašu eksperimentu tikai divus līdz trīs mēnešus vēlāk, un viņa uzreiz atpazīs, ka kaut kas nav kārtībā. Viņa jau ir apguvusi gravitācijas jēdzienu.
Neviens nesaka mazulim, ka priekšmetiem ir jākrīt, sacīja Jans Lekuns, Facebook galvenais AI zinātnieks un Ņujorkas universitātes profesors. vebināra laikā ceturtdien rīkoja nozares organizācija Computing Machinery asociācija. Viņš izvirza hipotēzi, ka zīdaiņiem nav īpaši sarežģītas motoriskās kontroles, tāpēc daudz ko viņi uzzina par pasauli, tiek novēroti.
Šai teorijai varētu būt nozīmīga ietekme uz pētniekiem, kuri cer uzlabot mākslīgā intelekta robežas.
Dziļā mācīšanās — AI algoritmu kategorija, kas aizsāka nozares jaunāko revolūciju, ir guvusi milzīgus panākumus, nodrošinot mašīnām tādas uztveres spējas kā redze. Taču tai nav izdevies piesātināt tos ar izsmalcinātu spriešanu, kuras pamatā ir konceptuāls realitātes modelis. Citiem vārdiem sakot, mašīnas īsti neizprot apkārtējo pasauli, tāpēc tās nespēj ar to iesaistīties. Jaunas metodes palīdz pārvarēt šo ierobežojumu, piemēram, piešķirot mašīnām sava veida darba atmiņu, lai, apgūstot un iegūstot pamatfaktus un principus, tās varētu tos uzkrāt, lai izmantotu turpmākās mijiedarbības.
Taču Lekuns uzskata, ka tā ir tikai daļa no mīklas. Acīmredzot mums kaut kā pietrūkst, viņš teica. Zīdainis var attīstīt izpratni par ziloni pēc divu fotoattēlu apskates, savukārt dziļās mācīšanās algoritmiem ir jāredz tūkstošiem, ja ne miljoniem. Pusaudzis var iemācīties braukt droši, trenējoties 20 stundas, un izdodas izvairīties no avārijām, to iepriekš nepieredzot, savukārt pastiprināšanas-mācību algoritmiem (padziļinātas mācīšanās apakškategorijai) ir jāiziet desmitiem miljonu izmēģinājumu, tostarp daudzām rupjām kļūmēm.
Pēc viņa domām, atbilde ir nepietiekami novērtētā padziļinātās apmācības apakškategorijā, kas pazīstama kā bez uzraudzības. Lai gan algoritmi, kuru pamatā ir uzraudzīta un pastiprinoša mācīšanās, tiek mācīti, lai sasniegtu mērķi, izmantojot cilvēka ieguldījumu, bez uzraudzības algoritmi pilnībā iegūst datu modeļus. (LeCun dod priekšroku terminam pašpārraudzīta mācīšanās, jo tā būtībā izmanto daļu no apmācības datiem, lai prognozētu pārējos apmācības datus.)
Pēdējos gados šādi algoritmi ir guvuši ievērojamu pievilcību dabiskās valodas apstrādē, jo tie spēj atrast attiecības starp miljardiem vārdu. Tas ir noderīgi teksta prognozēšanas sistēmu, piemēram, automātiskās pabeigšanas, izveidē vai pārliecinošas prozas ģenerēšanai. Taču lielākā daļa AI pētījumu citās jomās ir vērsti uz uzraudzītu vai pastiprinātu mācīšanos.
LeCun uzskata, ka uzsvars ir jāmaina. Viss, ko mēs mācāmies kā cilvēki, — gandrīz viss — tiek apgūts pašpārraudzītās mācībās. Viņš teica, ka mēs apgūstam nelielu daļu, izmantojot uzraudzītu apmācību, un nelielu daļu mēs apgūstam, izmantojot pastiprināšanas mācības. Ja mašīnmācība jeb AI ir kūka, lielākā daļa kūkas ir pašpārraudzīta mācīšanās.
Kā tas izskatās praksē? Pētniekiem vajadzētu sākt, koncentrējoties uz laika prognozēšanu. Citiem vārdiem sakot, apmāciet lielus neironu tīklus, lai prognozētu videoklipa otro pusi, kad tiek dota pirmā. Lai gan ne visu mūsu pasaulē var paredzēt, šī ir pamatprasme, kas nosaka mazuļa spēju saprast, ka rotaļlietu kravas automašīnai ir jānokrīt. Ja vēlaties, šī ir sava veida simulācija tam, kas notiek jūsu galvā, sacīja Lekuns.
Tiklīdz laukā tiks izstrādātas metodes, kas uzlabo šīs spējas, tām būs arī nozīmīga praktiska izmantošana. Viņš teica, ka ir laba ideja veikt video prognozēšanu pašpiedziņas automašīnu kontekstā, jo jūs, iespējams, vēlēsities iepriekš zināt, ko darīs citas automašīnas uz ielām.
Galu galā bez uzraudzības mācīšanās palīdzēs mašīnām izstrādāt pasaules modeli, kas pēc tam var paredzēt nākotnes pasaules stāvokļus, viņš teica. Tā ir augsta ambīcija, kas ir izvairījusies no AI izpētes, taču tā pavērtu pilnīgi jaunas iespējas. LeCun ir pārliecināts: nākamā AI revolūcija netiks uzraudzīta.
Lai vairāk šādu stāstu tiktu piegādāts tieši jūsu iesūtnē, reģistrējieties mūsu Webby nominētajam AI informatīvajam izdevumam The Algorithm. Tas ir par brīvu.