Mõiste "tehisintellekt" viitab sageli sügavale masinõppe tehnoloogiale rajatud närvivõrkudele. Lisaks on närvivõrkude treenimise tehnoloogia hästi arenenud ja vilja kandnud. Kuid mitte kõik teadlased ei jaga arvamust, et tehisintellekt peaks sellel teel arenema. Keegi usub isegi, et selliseid süsteeme “ei tohiks usaldada” ja nende arendamine ei too midagi head.
Tehisintellekt tänapäevases mõttes - see pole üldse see, mida paljud arvavad.
Miks on masinõpe inimese arengule halb
New Yorgi ülikooli professor, kognitiivteaduse (tunnetusteaduse) ekspert Gary Marcus rääkis Technologyreviewi lehekülgedel avaldatud suuremahulises töös sügaval masinõppel põhineva närvivõrkude laialdase kasutamise riskidest.
Esiteks usub teadlane, et tehnoloogial on selged piirangud. Eelkõige on pikka aega räägitud, et on vaja luua niinimetatud "päris AI", mis sobib paljude probleemide lahendamiseks ja mitte ainult ühe konkreetse, nagu praegu juhtub. Olemasolevad AI-süsteemid on juba jõudnud oma arengu tippu ja neil pole praktiliselt "kuskil kasvada". Lisaks ei saa te lihtsalt võtta ja öelda, et kõigepealt õpetage üks AI autot juhtima, ja sundige teist seda parandama ja seejärel süsteeme ühendama, luues universaalse abistaja. Kunstlik intelligentsus lihtsalt ei suuda suhelda, kuna nad "õppisid erineval viisil".
Kuidas muuta AI targemaks
Reklaamvideo:
Algoritmide tõhusamaks muutmiseks tuleb neid "erinevalt koolitada". On vaja panna nad nägema objektide seoseid ja nendega suhtlemise tagajärgi. Sel juhul oleme parim näide.
Professor Gary Marcus.
Pealegi pole see, mida Marcus pakub, sugugi uus. Ülalkirjeldatud näide on, kuidas teadlased kujutasid ette klassikalist AI-d. Kuid selleks, et selline AI toimiks tõhusalt, peame kõik võimalikud tulemused eelnevalt programmeerima. Ja see on peaaegu ebareaalne. Kuid väljapääs on olemas.
Lahendus võib olla omamoodi sümbioos "klassikalisest AI-st", mis näeb seoseid ja saab lahendusi arusaadaval viisil, ning süvaõppest, mis suudab lahenduse leida "katse-eksituse" abil. See võib olla mingi ümbritsevat maailma puudutav põhireeglite ja määruste süsteem. Nende põhjal saavad AI-süsteemid end juba teatud piirkonnas arendada. Päris tehisintellekt peab mõistma, kuidas kõik ümberringi töötab, et mõista põhjuse-tagajärje seoseid ja hõlpsalt ühelt ülesandelt teisele üle minna. Kaasaegsed süvaõppe tehnoloogiat kasutades loodud süsteemid lihtsalt pole selleks võimelised.
Vladimir Kuznetsov
