Пересказ книги «Перезагружая ИИ» (Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust). Авторы книги – профессор информатики из Нью-Йоркского университета Эрнест Дэвис и руководитель Лаборатории искусственного интеллекта компании Uber, профессор психологии и неврологии Гари Маркус – попытались разобраться, что было не так с ИИ до настоящего момента и как нам действовать, чтобы сделать его более гибким и разносторонним. Проще говоря – таким, чтобы ему можно было доверять – свое здоровье, имущество и жизнь.
«Наконец-то на свет вышла книга, которая без прикрас рассказывает нам о том, что такое ИИ и чем он может стать, если мы будем достаточно амбициозны и креативны», – так отозвался об этом произведении Гарри Каспаров. По словам Родни Брукса, экс-директора Лаборатории информатики и ИИ при Массачусетском технологическом институте, эта книга – «отличный антидот против всей этой шумихи, поднятой вокруг ИИ». Она представляет собой «реалистический взгляд на то, как далеко мы можем зайти в плане разработки искусственного интеллекта и робототехники».
Пионеры ИИ в 1950-х и 1960-х заявляли, что искусственный интеллект кардинально изменит окружающий мир «буквально в течение десятилетия». Футурист Рэй Курцвейл в 2002 году публично поставил на то, что уже в 2029-м человеческий интеллект будет превзойден машиной. В 2018-м Илья Суцкевер из некоммерческой компании OpenAI заявил о вероятности скорого появления общего искусственного интеллекта (AGI, artificial general intelligence).
Эрнест Дэвис и Гари Маркус, впрочем, сомневаются в обоснованности столь оптимистичных прогнозов. Появление принципиально нового интеллекта возможно, но история и современные технологии не дают оснований для веры в это. Современные нововведения пока что не приближают нас к действительно мыслящему ИИ. У современных роботов редко получается повернуть дверную ручку, что уж говорить о серьезной помощи людям.
1. Если на моем мониторе увеличить разрешение в 10 раз, то я не замечу разницы. То есть количество информации, которое я могу воспринять - конечное. Поэтому утверждение, что я оперирую бесконечным количеством информации - неправильное. На бесконечность мира накладывается ограниченность моих каналов получения информации.
2. "ИИ не будет захватывать мир, потому что это не рационально". Эксперты, насколько я помню, офигевали от выигрыша компьютера в Го и покер как раз потому, что эти игры не рациональные. Там нет дерева вариантов, которое можно перебором или логикой решить
Еще одна книга о том, что машинные системы — роботы не очень хорошо имитируют человеческую деятельность.
А зачем роботам имитировать человеческую деятельность ? Зачем им нужно читать? Для общения между собой роботам не нужны человеческие языки. Для того, чтобы управлять движениями им совсем не нужны человеческие принципы восприятия, передачи и обработки информации.
Поясню на примере. Любой специалист по автомобильным автопилотам скажет, что, если на дороге будут только автопилотируемые машины, то проблема их эффективного и безопасного использования упростится в разы. Трудности создают машины управляемые людьми, как например, если на магистральных трассах были бы сотни велосипедистов или пешеходов.
Что нужно сделать? Разделить трассы движения — выделить полосы или даже отдельные дороги только для автопилотируемых средств передвижения, установить там отдельные правила, и вперед. Я думаю, что тогда в этих зонах работали бы схемы коллективного управления движением транспортных средств, пропускная способность выросла и безопасность улучшилась кардинально.
Как же с обычными машинами, если им нужно на сверхскоростную трассу? Можно по разному. Например, перевозить их на автопилотируемых платформах или оснащать их дополнительными навигаторами, выполнение команд которых будет обязательно для водителя в зоне автопилотируемого движения. Конечно, сначала зоны автопилотируемого движения появятся на магистральных трассах. Там они наиболее важны.
Так, я уверен и будет.
"Глубинное обучение сегодня используется для широкого спектра задач, от диагностики рака кожи до предсказания землетрясений и автоулучшения ваших фотографий. Другое важное открытие в ИИ – машинное обучение и идущие с ним рядом нейронные сети, которые структурируют получение информации и позволяют частично заменить программирование на приближенный к человеческому способ получения информации."
Это очень плохой абзац - все перепутлякано... Нейросети являются одним из методов машинного обучения, а глубокие сети - это "тупо" сети с большим числом слоёв.
И да... специалисты по интеллектуальному анализу данных между собой не употребляют термин "искусственный интеллект".
Хотя я разделяю скепсис по поводу скорого создания сильного ИИ, но доводы авторов книги в моем понимании звучат примерно так: "У автомобиля нет ног, поэтому он никогда не сможет заменить лошадь".
Еще можно отметить, что для deep learning есть устоявшийся перевод "глубокое обучение", а вовсе не глубинное - видимо, переводчики не очень интересовались мнением профессионалов.
Ну и наверное, стоит еще заметить, что в значительном числе задач анализа данных (чем и занимается современный ИИ) искусственные нейронные сети вообще и глубокое обучение в частности проигрывают другим алгоритмам. Но для журналистов "нейронная сеть" и "глубинное обучение" звучит привлекательнее, чем "градиентный бустинг решающих деревьев".
В математике есть разделы, названия которых дезориентируют широкую публику.
Теория катастроф изучает устойчивость параметрических функций. Никаких цунами, землетрясений, пожаров.
Алгебра отношений. Отношение - любое непустое подмножество декартова произведения множеств. Никакой романтики.
Набор методов оптимизации назвали ИИ, и все понеслось... Хотя это ближе к пузырьковой сортировке данных, чем к порабощению человечества.
да.
Была синергия, Была генетика, оживление мамонта из музея Якутии, ракеты махи. Сегодня ИИ. Что дальше?
.
Кириенко красавчик. Надо же так ...
https://www.youtube.com/watch?v=f8sjRJ1ne-8