Сделать стартовой  |  Добавить в избранное  |  RSS 2.0  |  Информация авторам
           Telegram канал ОКО ПЛАНЕТЫ                Регистрация  |  Технические вопросы  |  Помощь  |  Статистика  |  Обратная связь
ОКО ПЛАНЕТЫ
Поиск по сайту:
Тендеры и госзакупки Маркетинговые исследования Бизнес планы Авиабилеты и отели
Регистрация на сайте
Авторизация

 
 
 
 
  Напомнить пароль?



Акция! Пропаганда России. Присоединяйся! ОКО ПЛАНЕТЫ


Навигация

Реклама


Загрузка...

Важные темы
Работа Дмитрия Медведева над «ошибками» страны...
Управление, как реальность: кое-что о Фурсенко, образовании...
Новые реалии методологии управления
Алекс Зес: Тезисы управления
США:У нас мало времени! Час расплаты близок!
Л.Ларуш: Америка рухнет первой. "Мы входим в период бунтов"
Теоретическая география


Анализ системной информации

» » » Создатель виртуальных ассистентов считает, что они обречены без нового подхода в области ИИ

» Создатель виртуальных ассистентов считает, что они обречены без нового подхода в области ИИ
21-03-2019, 15:12 | Необычные явления / Хроника необычного | разместил: Редакция ОКО ПЛАНЕТЫ | комментариев: (0) | просмотров: (449)

Борис Кац построил карьеру, помогая машинам овладеть языком. Он считает, что нынешних технологий ИИ недостаточно, чтобы сделать Siri или Alexa по-настоящему умными. Siri, Alexa, Google Home — технологии, которые анализируют язык, все чаще находят свое применение в повседневной жизни. Но Бориса Каца, главного научного сотрудника MIT, это не впечатляет. За последние 40 лет он внес ключевой вклад в лингвистические способности машин.

В 1980-х он разработал систему START, способную отвечать на сформулированные естественным языком запросы. Идеи, использованные в START, помогли Watson победить в Jeopardy! и заложили основу для сегодняшних чатботов.

Но сейчас Кац обеспокоен тем, что эта область опирается на идеи, которым много лет, а эти идеи никак не приближают машинный интеллект к реальному. MIT Technolody Review взял интервью у Бориса Каца. Давайте узнаем, куда нужно направлять исследования, чтобы машины стали умнее.

Как сделать искусственный интеллект по-настоящему умным

С чего началась ваша история обучения компьютеров использованию языка?

Впервые я столкнулся с компьютерами в 1960-х годах, будучи студентом Московского университета. Машина, которой я пользовался, называлась БЭСМ-4. Для связи с ней можно было использовать только восьмеричный код. Мой первый компьютерный проект включал обучение компьютера чтению, пониманию и решению математических задач.

Затем я разработал компьютерную программу, пишущую стихи. Я до сих пор помню, как стоял в машинной комнате в ожидании очередного стихотворения, созданного машиной. Я был ошеломлен красотой стихов; казалось, что они созданы разумным существом. И тогда и там я понял, что хочу всю оставшуюся жизнь работать над созданием интеллектуальных машин и поиском способов общения с ними.

Что вы думаете о Siri, Alexa и других личных помощниках?

Забавно говорить об этом, потому что, с одной стороны, мы очень гордимся этим невероятным прогрессом — у каждого в кармане есть нечто, что мы помогли создать много-много лет назад, и это замечательно.

Но с другой стороны, эти программы невероятно глупые. Так что чувство гордости перемежается чувством стыда. Вы запускаете нечто, что люди считают разумным, но оно даже и близко не такое.

Благодаря машинному обучению, в искусственном интеллекте произошел значительный прогресс. Разве это не делает машины лучше в понимании языка?

С одной стороны, есть этот драматический прогресс, но с другой — часть этого прогресса раздута. Если вы посмотрите на достижения машинного обучения, все идеи появились 20-25 лет назад. Просто инженеры в итоге проделали большую работу и воплотили эти идеи в жизнь. Какой бы эта технология великой ни была, она не решит проблему настоящего понимания — настоящего интеллекта.

На очень высоком уровне современные методы — статистические методы, такие как машинное обучение и глубокое обучение, очень хороши для нахождения закономерностей. И поскольку люди обычно производят одни и те же предложения большую часть времени, их очень легко найти в языке.

Посмотрите на предиктивный ввод текста. Машина лучше вас знает, что вы собираетесь сказать. Вы можете назвать это разумным, но на самом деле она просто считает слова и цифры. Поскольку мы постоянно говорим одно и то же, очень легко создавать системы, которые ловят закономерности и ведут себя так, будто они разумны. Это фиктивный характер большей части современного прогресса.

Как насчет «опасного» инструмента генерации языка, представленного недавно OpenAI?

Эти примеры действительно впечатляют, но я не совсем понимаю, чем они нас учат. Языковая модель OpenAI была обучена на 8 миллиона веб-страниц, чтобы предсказывать следующее слово, учитывая все предыдущие слова в определенном тексте (на такую же тему). Этот огромный объем обучения, безусловно, обеспечивает локальную согласованность (синтаксическую и даже семантическую) текста.

Как вы думаете, почему искусственный интеллект движется в неверном направлении?

В обработке языка, как и в других областях, был достигнут прогресс в обучении моделей на огромных объемах данных — миллионах предложений. Но человеческий мозг не может выучить язык, используя такую парадигму. Мы не оставляем наших детей с энциклопедией в кроватке, ожидая, что они освоят язык.

Когда мы видим что-то, мы описываем это языком; когда мы слышим, как кто-то говорит что-то, мы представляем, как описанные объекты и события выглядят в мире. Люди живут в физической среде, наполненной визуальными, тактильными и лингвистическими сенсорными данными, и избыточный и взаимодополняющий характер этих вводов позволяет детям осмысливать мир и одновременно изучать язык. Возможно, изучая эти методы в отдельности, мы сделали проблему сложнее, а не проще?

Почему здравый смысл важен?

Скажем, ваш робот помогает вам собирать вещи, и вы говорите ему: «Эта книга не поместится в красную коробку, потому что она слишком маленькая». Конечно, вы хотите, чтобы робот понял, что красная коробка слишком маленькая и вы могли продолжить содержательный разговор. Но если вы скажете роботу: «Эта книга не поместится в красную коробку, потому что она слишком большая», робот должен догадаться, что это книга очень большая, а не коробка.

Понимание, к какой сущности разговора идет отсылка, очень важно, и люди выполняют эту задачу каждый день. Тем не менее, как вы могли видеть из этих и других примеров, оно часто опирается на глубокое понимание мира, который в настоящее время недоступен для наших машин: понимание здравого смысла и интуитивной физики, понимание убеждений и намерений других, способность визуализировать и рассуждать о причине и следствии, и многое другое.

Вы пытаетесь научить машины языку, используя симулированные физические миры. Почему?

Я еще не видел ребенка, родители которого кладут энциклопедию в кроватку и говорят: «Иди учись». Но так делают наши компьютеры сегодня. Я не думаю, что эти системы будут учиться так, как мы хотим, или понимать мир так, как мы хотим.

В случае с детьми, они сразу же получают тактильные ощущения от мира. Затем младенцы начинают видеть мир и впитывать события и свойства объектов. Затем ребенок слышит языковой ввод. И только так творится магия понимания.

Какой подход наилучший?

Одним из способов продвижения вперед будет получение более глубокого понимания человеческого интеллекта, а затем использование этого понимания для создания интеллектуальных машин. Исследования ИИ должны основываться на идеях психологии развития, когнитивной науки и нейробиологии, а модели ИИ должны отражать то, что уже известно о том, как люди изучают и понимают мир.

Реальный прогресс начнется только тогда, когда ученые выйдут из своих офисов и начнут общаться с людьми в других областях. Вместе мы приблизимся к пониманию интеллекта и выяснению того, как воспроизвести его в интеллектуальных машинах, которые могут говорить, видеть и действовать в нашем физическом мире.



Источник: hi-news.ru.

Рейтинг публикации:

Не нравится 0 Нравится





Комментарии (0) | Распечатать

Добавить новость в:

 
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь. Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

 


Загрузка...







» Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
 


Новости по дням
«    Май 2019    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
2728293031 

Погода
Яндекс.Погода


Реклама


Загрузка...

Опрос
Как по вашему мнению Украина изменится при президенте Зеленском?




Реклама
Загрузка...

Облако тегов
Аварии и ЧП на АЭС, Акция: Пропаганда России, Америка настоящая, Арктика и Антарктика, Блокчейн и криптовалюты, Воспитание, Высшие ценности страны, Геополитика, Готовим дома, Единая Россия, Импортозамещение, ИнфоФронт, Калита-Финанс, Кипр и кризис Европы, Кризис Белоруссии, Кризис Британии Brexit, Кризис Европы, Кризис США, Кризис Турции, Кризис Украины, Кризис в России, Лекарственные растения, Любимая Россия, Наука России, Неизвестный Путин, Новости Украины, Оружие России, Остров Крым, Правильные ленты, Простонародный лечебник, Сад и огород, Сделано в России, Сильные землетрясения, Ситуация в Сирии, Ситуация вокруг Ирана, Скажем НЕТ Ура-пЭтриотам, Скажем НЕТ хомячей рЭволюции, Служение России, Солнце, Трагедия Фукусимы Япония

Показать все теги
Реклама


Популярные
статьи



Реклама одной строкой

    Главная страница  |  Регистрация  |  Сотрудничество  |  Статистика  |  Обратная связь  |  Реклама  |  Помощь порталу
    ©2003-2019 ОКО ПЛАНЕТЫ

    Материалы предназначены только для ознакомления и обсуждения. Все права на публикации принадлежат их авторам и первоисточникам.
    Администрация сайта может не разделять мнения авторов и не несет ответственность за авторские материалы и перепечатку с других сайтов. Ресурс может содержать материалы 16+


    Map