Коли ми могли зустріти перші розумні машини

Не змогли відвідати Transform 2022? Перегляньте всі сесії саміту в нашій бібліотеці за запитом! Подивіться сюди.

Наскільки ми близькі до життя у світі, де людський інтелект перемагають машини? Протягом моєї кар’єри я регулярно брав участь у мисленнєвих експериментах, у яких я намагався «мислити як комп’ютер», щоб уявити собі рішення програмістської проблеми або можливості. Прірва між людськими міркуваннями та програмним кодом завжди була досить чіткою.

Тоді, кілька тижнів тому, після кількох місяців розмови з чат-ботом LaMDA, Блейк Лемуан, тепер уже «колишній» інженер штучного інтелекту Google, сказав, що вважає LaMDA чуйним [потрібна підписка]. За два дні до оголошення Лемуана Дуглас Хофстадтер, піонер штучного інтелекту та лауреат Пулітцерівської премії, написав статтю, в якій говориться [потрібна підписка], що штучні нейронні мережі (програмна технологія, що лежить в основі LaMDA) не знають. Він також дійшов такого висновку після серії розмов з іншим потужним чат-ботом ШІ під назвою GPT-3. Хофстадтер закінчив статтю оцінкою, що до машинної свідомості нам ще десятки років.

Кілька тижнів потому Янн ЛеКун, головний науковий співробітник лабораторії штучного інтелекту (ШІ) Meta та лауреат премії Тюрінга 2018 року, опублікував статтю під назвою «Шлях до автономного машинного інтелекту». У статті він розповідає про архітектуру, яка виходить за рамки свідомості та відчуття, щоб запропонувати шлях до програмування ШІ, який може міркувати та планувати, як люди. Дослідники називають це загальним штучним інтелектом або AGI.

Я думаю, що ми ставитимемо статтю Лекуна з таким же благоговінням, як тепер ставимося до статті Алана Тюрінга 1936 року, яка описувала архітектуру сучасного цифрового комп’ютера. Ось чому.

Подія

MetaBeat 2022

4 жовтня в Сан-Франциско, штат Каліфорнія, MetaBeat збере лідерів думок, щоб порадити, як технологія метавсесвіту змінить спосіб спілкування та ведення бізнесу в усіх галузях.

зареєструватися тут Змоделюйте дію за допомогою моделі світу

Першим проривом Лекуна було уявити спосіб подолання обмежень сучасних спеціалізованих ШІ за допомогою його концепції «моделі світу». Частково це стало можливим завдяки винаходу ієрархічної архітектури для прогнозних моделей, які вчаться представляти світ на кількох рівнях абстракції та в різних часових масштабах.

Завдяки цій глобальній моделі ми можемо передбачити можливі майбутні стани, симулюючи послідовності дій. У статті він зазначає: «Це може дозволити міркувати за аналогією, застосовуючи модель, встановлену для однієї ситуації, до іншої ситуації».

Модуль конфігуратора для стимулювання нового навчання

Це підводить нас до другої важливої ​​інновації в статті Лекуна. Як він зазначає, «можна уявити «загальну» модель світу для середовища з невеликою частиною параметрів, модульованих конфігуратором для поставленого завдання». Це залишає відкритим питання про те, як конфігуратор навчиться розбивати складне завдання на послідовність підцілей.Але по суті це те, як людський розум використовує аналогії.

Наприклад, уявіть, що ви прокидаєтеся сьогодні вранці в готельному номері, і вам потрібно вперше прийняти душ у номері. Швидше за все, ви швидко розбили завдання на серію підцілей на основі аналогій, отриманих під час виконання інших душ. Спочатку з’ясуйте, як відкрити воду за допомогою ручки, а потім підтвердіть, у якому напрямку...