Mārvins Minskis par veselo saprātu un datoriem, kas jūt emocijas

Labākie datorzinātnieki no visas pasaules šodien tiekas Dartmutas koledžā Hannoverē, NH, lai atzīmētu mākslīgā intelekta 50. gadadienu. 1956. gadā Džons Makartijs, toreizējais Dārtmutas matemātikas fakultātes loceklis, izgudroja terminu, kas apzīmē šīs jomas nozīmīgāko sapulci — Dartmutas vasaras pētniecības projekts par mākslīgo intelektu. Makartijs un četri citi 1956. gada projekta dalībnieki, tostarp Mārvins Minskis no MIT, piedalās šīs nedēļas sanāksmē, kuras uzmanības centrā ir AI nākamos 50 gadus .

Mārvins Minskis, MIT mediju mākslas un zinātņu emeritētais profesors, bija viens no sākotnējiem Dartmutas vasaras mākslīgā intelekta pētniecības projekta dalībniekiem 1956. gadā. Viņš šodien Dartmutā atklās 50. gadadienas piemiņas konferenci. (Ar Coveney/MIT atļauju.)

Alana Tjūringa, Džona fon Neimaņa, Herberta Saimona, Alena Ņūela un citu datorzinātņu milžu matemātiskie un filozofiskie sasniegumi padarīja 50. gadus par ļoti optimisma laiku attiecībā uz mašīnu inteliģenci. Pētnieki uzskatīja, ka drīzumā viņi spēs ieprogrammēt datorus, lai simulētu daudzus cilvēku spriešanas veidus. Ekspertu sistēmas iemiesotu zināšanas un manipulētu ar tām simboliskas loģikas veidā. Mākslīgie neironu tīkli tiks apmācīti attīstīties uz pareizām atbildēm.

Šis optimisms pat izplatījās populārajā kultūrā, kur HAL, inteliģentais (un dziļi satrauktais) dators Stenlija Kubrika 1968. gada filmā. 2001: Kosmosa odiseja , izcēla cilvēku aktieri.

Taču 60. gadu beigās bija skaidrs, ka pat bērniem līdzīga cilvēka domāšanas tuvināšanai datorā būs nepieciešami ļoti sarežģīti loģisku vienādojumu vai neironu savienojumu tīkli. Tāpēc pētnieki atkāpās. Viņi sāka risināt problēmas, koncentrējoties uz vienkāršu cilvēka varoņdarbu atkārtošanu, piemēram, bērnu bloku pārvietošanu (tēma par Stenfordas datorzinātnieka Terija Vinograda tagad slaveno programmu SHRDLU, kas izmantoja dabiskās valodas instrukcijas, lai manipulētu ar robotu roku).

Minskis, kurš ar Makartiju atklās Dartmutas konferenci, apbrīnoja Vinogradas darbu. Taču viņš ilgi izvairījās no redukcionistiskām demonstrācijām par labu cilvēka domāšanas reālo mehānismu izpētei. Piemēram, strādājot ar Seymour Papert MIT AI laboratorijā, Minskis 1970. gados sāka izstrādāt prāta biedrības teoriju, kas apgalvo, ka mērķtiecīgu, bet neprātīgu aģentu slāņi strādā kopā, lai radītu apziņu.

Tehnoloģiju apskats pārtrauca Minski 11. jūlijā, kad viņš pārbaudīja kambīzes savai gaidāmajai grāmatai, Emociju mašīna , kas pārinterpretē cilvēka prātu kā resursu mākoni vai minimašīnas, kas ieslēdzas un izslēdzas atkarībā no situācijas un rada mūsu dažādus emocionālos un garīgos stāvokļus.

Tehnoloģiju apskats : Vai varat noticēt, ka ir pagājuši 50 gadi kopš pirmās Dartmutas AI sanāksmes? Vai šķiet, ka ir pagājušas piecas desmitgades?

Mārvins Minskis : Es neesmu pieredzējis daudz 50 gadu intervālu, tāpēc man ir grūti pateikt.

TR: Godīgi. Tātad, kādas ir jūsu domas par AI pētījumu stāvokli šodien, salīdzinot ar to, kāds tas bija 1956. gadā?

MM: Mani pārsteidz tas, cik maz cilvēku ir strādājuši pie augstāka līmeņa teorijām par domāšanas darbību. Tā ir bijusi liela vilšanās. Es tikko izdodu lielu jaunu grāmatu par to, par ko mums vajadzētu padomāt: kā trīs vai četrus gadus vecs bērns spēj pieņemt veselo saprātu, ka viņam padodas tik labi un šķiet, ka neviena iekārta to nespēj. darīt? Galvenā atšķirība ir tāda, ka, ja jums ir grūtības kaut ko saprast, jūs parasti domājat: Kas ar mani notiek? vai Kas tērē manu laiku? vai Kāpēc šis domāšanas veids nedarbojas? Vai ir kāds cits domāšanas veids, kas varētu būt labāks?

Taču tiem AI projektiem, kas ir notikuši pēdējos 30 vai 40 gadus, nav gandrīz nekādas atspoguļojošas domāšanas. Tas viss ir reakcija uz situāciju un statistikas apkopošana. Konferenci par veselā saprāta domāšanu sarīkojām pirms kādiem trim gadiem, un no visas pasaules varējām atrast tikai ap desmitiem pētnieku, kurus tas interesēja.

TR: Kāpēc cilvēki vairās no veselā saprāta problēmas?

MM: Es domāju, ka cilvēki paskatās apkārt, lai redzētu, kura joma pašlaik ir populāra, un tad iznieko tam savu dzīvi. Ja tas ir populārs, tad, manuprāt, jūs nevajag vēlas pie tā strādāt. Tagad fizika ir savādāka. Tur cilvēki saka, ka šī populārā teorija darbojas diezgan labi, bet tā nepaskaidro ne to, ne to, tāpēc man vajadzētu to aplūkot. Bet, rakstot AI dokumentus, viņi stāsta tikai to, ko darīja viņu programma, nevis to, kā tā neizdevās vai kādas problēmas tā nevarēja atrisināt. Cilvēki neuzskata, ka viņu sistēma ir svarīga problēma nav atrisināts. Cilvēki ir ieguvuši neironu tīklus, lai atpazītu, ka, piemēram, ja meklējat taksometru, jums vajadzētu meklēt dzeltenu kustīgu objektu. Bet viņi nejautā, kāpēc šie tīkli nevar atbildēt uz cita veida jautājumiem.

TR: Bet veselā saprāta izpratne ir daudz grūtāka problēma, vai ne? Vai tas nevarētu izskaidrot, kāpēc tik daudzi AI pētnieki dodas uz citām jomām?

MM: Tā ir taisnība. Toreiz, kad rakstīju Prāta biedrība , mēs pāris gadus strādājām pie tā, lai dators saprastu vienkāršu bērnu stāstu: Marija tika uzaicināta uz Džeka ballīti. Viņa domāja, vai viņam patiks pūķis. Ja uzdodat jautājumu Kāpēc Marija brīnījās par pūķi? visi zina atbildi – iespējams, ka tā ir dzimšanas dienas ballīte, un, ja viņa iet, tas nozīmē, ka viņa ir uzaicināta, un ikvienam, kurš ir uzaicināts, ir jāatnes dāvana, un tai ir jābūt dāvanai jaunam zēnam, tāpēc tai ir jābūt kaut kas patīk zēniem, un zēniem patīk noteikta veida rotaļlietas, piemēram, nūjas, bumbiņas un pūķi. Jums tas viss ir jāzina, lai atbildētu uz jautājumu. Mums izdevās izveidot nelielu datubāzi un programmai izdevās saprast dažus vienkāršus jautājumus. Bet mēs to izmēģinājām citā stāstā, un tas nezināja, ko darīt. Daži no mums secināja, ka jums ir jāzina pāris miljons lietas, pirms jūs varētu likt mašīnai domāt veselā saprātā.

TR: Tā kā cilvēki ir sapratuši, cik grūti ir panākt, lai dators saprastu pat vienkāršas veselā saprāta situācijas, vai jūs teiktu, ka daļa optimisma par AI iespējām 1950. un 1960. gados ir izkliedējusi?

MM: Es nedomāju, ka optimisms ir īstais vārds. Es domāju, ka mēs uzdevām labus jautājumus, taču lielākā daļa cilvēku, kas strādāja pie tā, ko viņi sauca par AI, sāka meklēt kādu no šiem universālajiem risinājumiem. Fizikā tas strādāja; bija Ņūtona vienādojumi, pēc tam Maksvela un tad relativitātes un kvantu teorija. Lielākā daļa AI cilvēku cenšas to atdarināt un atrast vispārēju teoriju. Bet cilvēkiem ir 100 dažādi smadzeņu centri, kas visi darbojas nedaudz atšķirīgi. Jums nevajadzētu strādāt pie viena risinājuma; jums vajadzētu strādāt pie virknes sīkrīku.

TR: Liela daļa AI finansējuma ir nākusi no Aizsardzības progresīvo pētījumu projektu aģentūras (DARPA), kur ir diezgan skaidrs pieprasījums pēc praktiskiem rezultātiem. Patiesībā viņi ir vieni no Dartmouth AI konferences sponsoriem. Kā DARPA ir veidojusi AI pētniecības virzienu?

MM: Sākumā DARPA atbalstīja cilvēkus, nevis priekšlikumus. No sākuma 1963. gadā ir bijis liels progress; apmēram desmit gadus tas, par ko es runāju, uzplauka. Un tad 70. gadu sākumā notika sava veida jocīgs negadījums. Senators Maiks Mansfīlds, diezgan liberāls, nolēma, ka Aizsardzības ministrijai nevajadzētu atbalstīt civilo pētniecību. Tāpēc viņš bija atbildīgs par to, lai ARPA kļūtu par DARPA, un viņš centās nekonkurēt ar rūpniecisko un civilo pētniecību. Tāpēc viņiem kļuva daudz grūtāk atbalstīt pētniekus-redzīgos.

Tajā pašā laikā 70. gadu sākumā Amerikas korporatīvās pētniecības kopiena sāka izzust. Bell Labs un RCA un citi būtībā pazuda no šāda veida darbības. Un notika vēl viena lieta: trāpīja uzņēmēja kļūda. Līdz 1980. gadiem daudzi cilvēki sāka mēģināt patentēt lietas un dibināt jaunuzņēmumus un ražot produktus, un tas sakrita ar jauno zinātnieku vispārēju izzušanu. Cilvēki, kuri būtu varējuši kļūt par produktīviem zinātniekiem, tagad nodarbojas ar jurisprudenci un uzņēmējdarbību.

Tāpēc nav iespējams atbalstīt šo pētījumu. Ja jums ir laba ideja, to ir grūti publicēt, jo cilvēki saka: Kur ir jūsu eksperiments? Bet veselā saprāta domāšanas problēma ir tāda, ka jūs nevarat eksperimentēt, kamēr jums nav liela veselā saprāta datubāze. Ir viens ar nosaukumu Cyc, ko 1985. gadā aizsāka Dags Lenats. Un mums ir Atvērts prāts datubāze, kas ir publiski pieejama, bet vēl nav īpaši labi strukturēta. Bet tas ir viss pētniecības projekts, lai noskaidrotu, kā atvērt Open Mind datubāzi.

TR: Jūs minējāt, ka datoram ir jāzina pāris miljoni lietu, lai izveidotu veselā saprāta savienojumus. Taču Ļenats un viņa kolēģi ir strādājuši tieši pie tā, gadiem pavadot veselā saprāta zināšanas Cyc. Kāpēc vajadzīga cita datu bāze?

MM: Kad Lenats 1985. gadā uzsāka Cyc, tas bija diezgan ambiciozs, un cita tāda projekta nebija. Mēs ar kolēģiem teicām, pagaidīsim un paskatīsimies, kā tas darbojas. Un tad kādu laiku nekas nenotika.

Lenats ir paveicis dažas ļoti labas lietas. Problēma ir tā, ka Cyc ir ļoti grūti izmantot, un tas ir patentēts, tāpēc pētnieki to neizmanto daudz. Un ar viņa sistēmu ir daudz problēmu, kas neparādījās agrāk, jo nebija konkurences.

Viņi to ir padarījuši konsekventu, tāpēc patiesībā tas neko daudz nezina. Vai valis jāuzskata par zīdītāju vai zivi? Vaļiem ir daudz zivīm līdzīgu īpašību, tāpēc lielākā daļa cilvēku ir pārsteigti, dzirdot, ka tas ir zīdītājs. Bet patiesā atbilde ir tāda, ka tam vajadzētu būt abiem. Veselā saprāta datubāzei nav obligāti jābūt loģiski konsekventai. Lenāts beidzot saprata, ka viņiem vajadzētu pārstrukturēt Cyc, nodrošinot dažādus kontekstus, kuros var rasties jautājums. Taču datubāze sākotnēji tika strukturēta tā, lai lietas būtu ļoti loģiskas, un tās valoda ir predikātu aprēķins. Mēs ceram, ka Open Mind sistēma izmantos dabisko valodu, kas, protams, ir pilna ar neskaidrībām, taču neskaidrības ir gan labas, gan sliktas.

TR: Kādi ir daži no galvenajiem argumentiem vai izpētes ieteikumiem jūsu topošajā grāmatā, Emociju mašīna ?

MM: Grāmatas galvenā doma ir tā, ko es saucu par attapību. Ja jūs kaut ko nesaprotat vairākos veidos, jūs, iespējams, iestrēgsit. Tātad pirmā lieta grāmatā ir tāda, ka jums ir jābūt dažādiem veidiem, kā aprakstīt lietas. Es tam izdomāju vārdu: panaloģija. Kad jūs pārstāvat kaut ko, jums tas ir jāattēlo vairākos dažādos veidos, lai bez domāšanas varētu pārslēgties no viena uz otru.

Otra lieta ir tāda, ka jums vajadzētu būt vairākiem domāšanas veidiem. AI problēma ir tā, ka katrs cilvēks saka, ka izveidos sistēmu, pamatojoties uz statistiskiem secinājumiem vai ģenētiskiem algoritmiem vai jebko citu, un katra sistēma ir piemērota dažām problēmām, bet ne vairumam citu. Virsraksta iemesls Emociju mašīna ir tas, ka mums ir šīs lietas, ko sauc par emocijām, un cilvēki tās uzskata par noslēpumainu racionālas domāšanas papildinājumu. Mans viedoklis ir, ka emocionālais stāvoklis ir atšķirīgs domāšanas veids.

Kad esat dusmīgs, jūs atsakāties no ilgtermiņa plānošanas un domājat ātrāk. Jūs maināt aktivizējamo resursu kopu. Mašīnai būs nepieciešami simts domāšanas veidi. Un mums ir simts vārdu emocijām, bet ne domāšanas veidiem. Tātad grāmatā ir apskatīti aptuveni 20 dažādi virzieni, ko cilvēki var iet savā domāšanā. Bet viņiem ir jābūt papildu metazināšanām par to, kurš domāšanas veids ir piemērots katrā situācijā.

TR: Vai jūs gribat teikt, ka datoriem vajadzētu dusmoties?

MM: Ja kāds ir tavā ceļā un viņš nenokļūs no tava ceļa, tev tas ir jāiebiedē vai jābiedē, vai jābaidās. Tas ir pilnīgi saprātīgs veids, kā atrisināt problēmu, ja jūs steidzaties un ja notiks kaut kas slikts, ja nevarat to apiet. Es ierosinu, ka šiem domāšanas veidiem mums ir nepieciešami apmēram 20 dažādi vārdi. Tad jūs varat izmest racionālo.

Minskis Emociju mašīna: saprātīgā domāšana, mākslīgais intelekts un cilvēka prāta nākotne 2006. gada novembrī ir paredzēts izdot Simon & Schuster cietajos vākos. Minskis ir publicējis melnraksts no grāmatas tiešsaistē.

paslēpties