¿Por qué moderna AI - un desarrollo de la tecnología sin salida

El término "inteligencia artificial" a menudo se refiere a una red neuronal, construida sobre una tecnología de aprendizaje automático de profundidad. Y la tecnología de redes neuronales de aprendizaje está bien desarrollada y está dando sus frutos. Sin embargo, no todos los científicos comparten la opinión de que la IA debe desarrollar a lo largo de este camino. Alguien incluso considera que dichos sistemas "no confían" y no es bueno no resultarán en su desarrollo.

La inteligencia artificial en el sentido moderno - no es lo que muchos piensan

¿Por qué la máquina de aprendizaje - es malo para el desarrollo humano

En un estudio a gran escala publicado en las páginas de publicaciones Technologyreview, profesor de la Universidad de Nueva York, un especialista en el campo de la ciencia cognitiva (la ciencia del conocimiento) Gary Marcus dijo que la llena con el uso generalizado de las redes neuronales basados ​​en el aprendizaje automático de profundidad.

En primer lugar, el científico cree que la tecnología tiene limitaciones obvias. En particular, la charla ha mantenido durante mucho tiempo que la necesidad de crear un llamado "verdadero AI", que es adecuado para una amplia gama de tareas, en lugar de una en particular que está sucediendo ahora. sistemas de inteligencia artificial existentes ya han alcanzado el pico de su desarrollo, y es casi "en ninguna parte de crecer." Además, no se puede simplemente decir, primero en enseñar a la IA de conducir y la otra para su reparación y luego combinar el sistema, creando un ayudante universal. La inteligencia artificial no será capaz de interactuar como "aprender de diferentes maneras."

Se puede enseñar la IA para jugar Atari mejor persona, pero para hacer una buena robomobil - apenas. Aunque este problema es también muy especializado. El aprendizaje profundo es bien manifiesta en el análisis de datos de gran tamaño, pero los algoritmos no ven una relación causal y mal percibir cualquier cambio de las condiciones. Deslizar elementos de un juego de ordenador para dos o tres píxeles, y se formó AI se vuelve ineficaz. Hacer el campo en el primer inteligencia no es cuadrada y rectangular, y artificial perderá incluso el jugador novato.

¿Cómo hacer más inteligente AI

Para los algoritmos se han vuelto más eficiente, es necesario que "enseñar de manera diferente." Debe asegurarse de que están empezando a ver la relación de los objetos y efectos al interactuar con ellos. En este caso, el mejor ejemplo que le servirá.

Dial estudiantes internos, y comenzarán unos días para trabajar sobre cualquier problema - de la ley a la medicina. No porque todos ellos son inteligentes. Y el hecho de que la gente tiene una idea general sobre el mundo, en lugar de privado.

Prof. Gary Marcus

Y lo que ofrece Markus no es nuevo. El ejemplo anterior - esto es cómo los científicos imaginan el "IA clásica". Sólo aquí por un trabajo de AI de manera eficiente, es necesario comprobar la validez de programa de todos los resultados posibles. Y es prácticamente imposible. Pero hay una solución. Por cierto, en qué dirección se prefiere el desarrollo de AI en su opinión? Cuéntanos acerca de ello en nuestro chat en el telegrama. Véase también: ¿Cómo funciona la inteligencia artificial

La solución puede ser una especie de simbiosis entre "IA clásica", que ve la relación y obtener soluciones de una manera comprensible y profundo aprendizaje, la capacidad de encontrar soluciones alternativas a través de "ensayo y error". Esto puede ser una especie de un sistema básico de normas y reglamentos relacionados con el medio ambiente. Sobre la base de ellos, el sistema de inteligencia artificial ya y será capaz de desarrollarse en un área determinada. Esta inteligencia artificial es entender cómo el versátil con el fin de entender las relaciones causa-efecto, y pasar fácilmente de una tarea a otra. Los sistemas modernos creados con la ayuda de la tecnología de aprendizaje profundo, por ejemplo, no es más que capaz de hacerlo.