211service.com
Bezmyślne maszyny
Niektórzy z założycieli i liderów w dziedzinie sztucznej inteligencji i kognitywistyki ocenili wczoraj surową ocenę braku postępu w sztucznej inteligencji w ciągu ostatnich kilku dekad.
Podczas panelu dyskusyjnego – moderowanego przez językoznawcę i kognitywisty Steven Pinker — które rozpoczęło sympozjum MIT „Mózgi, umysły i maszyny”, paneliści wezwali do powrotu do stylu badań, który naznaczył wczesne lata tej dziedziny, kierując się bardziej ciekawością niż wąskimi zastosowaniami.
Można się zastanawiać, dlaczego nie ma robotów, które można wysłać do naprawy japońskich reaktorów, powiedział Marcin Minski , który był pionierem w zakresie sieci neuronowych w latach 50. XX wieku i dokonał znacznych wczesnych postępów w sztucznej inteligencji i robotyce. Odpowiedź brzmi, że w latach 60. i 70. nastąpił duży postęp. Wtedy coś poszło nie tak. [Dzisiaj] znajdziesz uczniów podekscytowanych robotami, które grają w koszykówkę, piłkę nożną, tańczą lub robią śmieszne miny. [Ale] nie czynią ich mądrzejszymi.
Patricka Winstona , dyrektor Laboratorium Sztucznej Inteligencji MIT w latach 1972-1997, powtórzył Minsky. Wiele osób zaprotestowałoby przeciwko poglądowi, że było nie postęp, ale nie sądzę, by ktokolwiek zaprotestował, że w ciągu ostatnich 20 lat mógł być większy postęp. To, co poszło nie tak, poszło nie tak w latach 80-tych.
Winston winił za stagnację częściowo spadek finansowania po zakończeniu zimnej wojny i wczesne próby komercjalizacji sztucznej inteligencji. Ale największym winowajcą, jak powiedział, była mechanistyczna bałkanizacja tej dziedziny, a badania skupiały się na coraz węższych specjalnościach, takich jak sieci neuronowe lub algorytmy genetyczne. Kiedy poświęcasz swoje konferencje mechanizmom, istnieje tendencja, by nie pracować nad podstawowymi problemami, ale raczej [tylko] tymi problemami, z którymi mechanizmy mogą sobie poradzić, powiedział Winston.
Winston powiedział, że uważa, że naukowcy powinni zamiast tego skupić się na tych rzeczach, które odróżniają ludzi od innych naczelnych, a nawet na tym, co odróżnia ich od neandertalczyków. Powiedział, że gdy naukowcy uznają, że zidentyfikowali rzeczy, które czynią ludzi wyjątkowymi, powinni opracować modele obliczeniowe tych właściwości, wdrażając je w rzeczywistych systemach, aby mogli odkryć luki w swoich modelach i udoskonalić je w razie potrzeby. Winston spekulował, że magicznym składnikiem, który czyni ludzi wyjątkowymi, jest nasza zdolność do tworzenia i rozumienia historii za pomocą zdolności, które wspierają język: Kiedy już masz historie, masz taki rodzaj kreatywności, który sprawia, że gatunki różnią się od innych.
Emilio Bizzi , jeden z członków założycieli McGovern Institute of Brain Research w MIT, zgodził się, że badacze powinni skoncentrować się na ważnych elementach ludzkiego intelektu, takich jak zdolność do uogólniania doświadczeń związanych z nauką lub płynnego planowania ruchów, aby uniknąć przeszkód w osiągnięciu określonego celu, takich jak chwytanie okulary. Jestem optymistą, że w ciągu najbliższych kilku lat zrobimy duży postęp, a powodem jest to, że istnieje wiele laboratoriów rozsianych w różnych częściach świata, które zajmują się robotyką humanoidalną.
Dwóch lingwistów na panelu, Noam Chomsky oraz Barbara Parte , obaj wnieśli przełomowy wkład w nasze rozumienie języka, uznając go za zjawisko obliczeniowe, a nie czysto kulturowe. Obaj uważali również, że zrozumienie ludzkiego języka jest kluczem do stworzenia prawdziwie myślących maszyn. Prawdziwa znajomość semantyki jest warunkiem wstępnym, aby cokolwiek nazwać inteligencją, powiedział Partee.
Chomsky wyśmiewał badaczy zajmujących się uczeniem maszynowym, którzy używają czysto statystycznych metod do tworzenia zachowań naśladujących coś na świecie, ale którzy nie próbują zrozumieć znaczenia tego zachowania. Chomsky porównał takich badaczy z naukowcami, którzy mogliby zbadać taniec pszczoły powracającej do ula i którzy mogliby stworzyć statystyczną symulację takiego tańca bez próby zrozumienia, dlaczego pszczoła zachowywała się w ten sposób. To pojęcie sukcesu [naukowego] jest bardzo nowatorskie. Nie znam czegoś takiego w historii nauki – powiedział Chomsky.
Sydney Brenner , który wraz z Francisem Crickiem odszyfrował trzyliterowy kod DNA i wydobył kompletną strukturę neuronową C. elegans robaka na poziomie komórkowym, zgodzili się, że naukowcy zajmujący się zarówno sztuczną inteligencją, jak i neuronauką mogą być przytłoczeni powierzchownymi szczegółami, zamiast szukać pod nimi większych pytań. Patrząc na próby odtworzenia jego mapowania C. elegans Schemat połączeń neuronowych z bardziej złożonymi organizmami, Brenner obawiał się, że neuro- i kognitywiści byli nadgorliwi w tych próbach. Powiedział, że zamiast tego powinni skupić się na problemach wyższego poziomu. Posłużył się analogią do kogoś, kto robi zdjęcie smartfonem: nikt dzisiaj nie zadałby sobie trudu, aby opisać takie działanie na poziomie tranzystora: o wiele bardziej przydatne jest omówienie procesu w kategoriach podsystemów wyższego poziomu i oprogramowania.