Почему коты — плохие шахматисты, но умнее любого ИИ
Если у вас есть кошка или собака, внимательно посмотрите на них, и вы увидите все то, что человек до сих пор не может воспроизвести в искусственном интеллекте.
Каждое действие живого существа связано с процессами, которые не являются непосредственно «интеллектом» в широком понимании, но связаны с познанием. У всех животных свое познание мира, от паука, который плетет сети, до собак-поводырей, которые помогают людям. Некоторые животные могут даже общаться с нами с помощью языка тела и вокализации — мяукать, лаять, вилять хвостами и так далее.
Из всех этих когнитивных навыков мы можем воспроизвести искусственно только некоторые. Например, ходьбу на двух ногах. Это кажется легким занятием, но для робота это сложно, и потребовались десятилетия исследований, чтобы воспроизвести этот навык.
А как насчет распознавания объектов? Сегодня мы знаем, как создавать компьютерные алгоритмы, которые способны это делать, но данный навык не относится к интеллекту. Ключевую роль здесь играет обучение под наблюдением: представление изображения и метки, описывающей содержание картинки в программе. Количество изображений, как правило, превышает число меток. То есть каждая из них связана с несколькими изображениями, представляющими объекты в различных ситуациях, под разными углами зрения, при разных источниках света и т.д.
Чтобы ИИ мог распознавать кошек, необходимо предоставить до миллиона изображений. Таким образом, он создаст внутреннее визуальное представление объекта, вычисляя среднее значение всех изображений. Но это представление в конечном итоге является лишь простым описанием, которое не закреплено реальностью. Люди могут узнать кошку по ее мурлыканью, прикосновению шерсти к ноге, по тонкому запаху лотка. Все эти приметы и еще сто других говорят нам: это «кот». Но ни одна из них ничего не значат даже для самого продвинутого ИИ.
Для познания мира нужно тело. Может ли ИИ понять, что такое напиток, если он никогда не хочет пить? Может ли он понять огонь, если не обжигался, и холод, если не мерз? Но попробуйте показать одного щенка ребенку, и он сможет узнать любого другого щенка.
Несмотря на впечатляющий прогресс в области машинного обучения, внедрение роботов в реальный мир пока невозможно из-за целого ряда проблем.
Материалы публикуемые на "НАШЕЙ ПЛАНЕТЕ" это интернет обзор российских и зарубежных средств массовой информации по теме сайта. Все статьи и видео представлены для ознакомления, анализа и обсуждения.
Мнение администрации сайта и Ваше мнение, может частично или полностью не совпадать с мнениями авторов публикаций. Администрация не несет ответственности за достоверность и содержание материалов,которые добавляются пользователями в ленту новостей.
