Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Не надо путать производительность и компетенции
Родни Брукс Почетный профессор робототехники Массачусетского технологического института; основатель, член правления и технический директор Rethink Robotics; автор книги «Плоть и машины» (Flesh and Machines) И мышление и интеллект – это то, что Марвин Минский назвал «словами-чемоданами», то есть словами, в которые мы упаковываем много значений, чтобы можно было говорить о сложных вопросах, опуская подробности. Когда мы заглядываем внутрь этих слов, то находим массу разных аспектов, механизмов и уровней понимания. Вот почему ответить на вечные вопросы: «Может ли машина мыслить?» или «Когда машины достигнут интеллекта человеческого уровня?» – так сложно. Мы используем «слова-чемоданы», когда говорим об особых проявлениях производительности вычислений, демонстрируемых машинами, и о более общих человеческих компетенциях. Мы делаем широкие обобщения о компетенциях и сильно переоцениваем возможности машин – тех, которые есть сегодня, и тех, что появятся в течение следующих нескольких десятилетий. В 1997 году суперкомпьютер обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Сегодня у десятков программ, работающих на ноутбуках, шахматный рейтинг выше, чем у любого когда-либо жившего человека. Компьютеры определенно могут демонстрировать более высокую производительность при игре в шахматы, чем мы. Но вот уровень их шахматной компетентности даже не стоял рядом с человеческим. Все шахматные программы используют тьюринговский метод решения «в лоб» – поиском по дереву с эвристической оценкой. В 1970-х скорость компьютеров была такова, что этот подход перегружал программы ИИ, когда они пытались эмулировать то, как люди, по их собственным словам, обдумывают следующий ход, и в результате от алгоритма в основном отказались. У сегодняшних шахматных программ нет способа определить, почему один ход лучше, чем другой, кроме того, ведет ли он игру к той части дерева вариантов, где у противника останется меньше хороших ходов. Игрок-человек может делать обобщения, объясняя, чем хороши определенные виды ходов, другому игроку-человеку. Программы, основанные на прямых вычислениях, не способны учить людей шахматам, кроме как выступая в роли спарринг-партнера. Делать выводы и строить аналогии, учиться самостоятельно – задача человека. Шахматная программа не знает, что обыгрывает противника, не знает, что она – учебное пособие, не знает, что играет во что-то под названием «шахматы», да и само понятие «игра» ей неизвестно. Создание шахматной программы, опирающейся на «грубую силу» и побеждающей любого человека, совершенно не приближает нас к компетентности в области шахмат.
Теперь рассмотрим глубинное обучение, которое захватывает воображение людей уже где-то год или около того. Это новая версия обратного распространения, алгоритма обучения, известного примерно три десятилетия и основанного на абстрактных моделях нейронов. Слои нейронов преобразуются из единичного сигнала, такого как амплитуда звуковой волны или яркость пикселя в изображении, во все более высокоуровневые описания полного значения сигнала: в слово, которое слагают звуки, в предметы, запечатленные на изображении. Первоначально обратное распространение могло на практике работать только с двумя или тремя слоями нейронов, так что нужно было проделать некоторую предварительную обработку, прежде чем применять алгоритмы обучения, чтобы получить из сигналов более структурированные данные. Новые версии работают с большим числом слоев, сети становятся глубже – отсюда и название «глубинное обучение». Сейчас предварительные этапы обработки также включены в обучение, это позволяет исключить человеческий фактор, и новые алгоритмы работают намного лучше использовавшихся каких-то три года назад, потому-то они и привлекают к себе широкое внимание. Они опираются на мощные вычислительные ресурсы серверных парков и на очень большие массивы данных, которых раньше не существовало. Но, что важнее всего, они также опираются на последние научные разработки. Известный пример того, как они работают, – это маркировка изображения как относящегося к классу «ребенок с мягкой игрушкой». Когда вы смотрите на изображение, то именно это и видите. Алгоритм очень хорошо справился с маркировкой, намного лучше, чем прогнозировали практикующие специалисты по искусственному интеллекту. Но у него нет полноты компетентности, которая есть у человека, имеющего дело с тем же самым изображением.
Алгоритм обучения знает, что на изображении есть ребенок, но не знает строения ребенка, равно как не знает и того, где именно на изображении он расположен. Нынешние алгоритмы глубокого обучения способны только обозначить вероятность для каждого пикселя: что именно этот пиксель является частью ребенка. В то время как человек видит, что ребенок занимает среднюю четверть изображения, у современного алгоритма есть только вероятностное представление о пространственной протяженности ребенка. Он не способен применить исключающее правило и заявить, что пиксели на границах изображения не могут с ненулевой вероятностью также не быть частью ребенка. Если взглянуть на слои нейронов изнутри, то мы увидим, что одно из свойств, изученных на данном уровне, – это участок изображения, похожий на глаз, а другое – участок, похожий на стопу. Однако нынешние алгоритмы не способны понять, какие пространственные отношения между глазами и ступнями в принципе допустимы на данном изображении, а потому их можно легко одурачить, подсунув им гротескный коллаж из частей ребенка, и они посчитают, что на изображении – ребенок. Ни один человек такого не сделает; он сразу ясно увидит, что ему подсунули какую-то ерунду. А еще современный алгоритм не сможет сообщить роботу, в какой точке пространства нужно захватить ребенка, чтобы поднять его, где надо держать бутылочку, чтобы накормить его, и с какой стороны подойти, чтобы поменять подгузник. Даже самому современному алгоритму очень далеко до компетентности человеческого уровня в области понимания изображений. Полным ходом ведутся работы над тем, чтобы добавить в глубинное обучение направленность внимания и обработку согласованной пространственной структуры. Это тяжелый научно-исследовательский труд, и мы понятия не имеем о том, насколько сложным он будет, сколько уйдет времени, а также не заведет ли нас в тупик такой подход. Потребовалось около 30 лет, чтобы проделать путь от обратного распространения до глубинного обучения, и многие исследователи считали, что у обратного распространения нет будущего. Они ошибались, но я бы не удивился, если бы они оказались правы, поскольку мы все же узнали, что алгоритм обратного распространения – это не то, что происходит в голове у человека. Страхи по поводу того, что системы искусственного интеллекта выйдут из под контроля и либо покорят людей, либо сделают их лишними на планете, не имеют ни малейшего основания. Введенные в заблуждение «словами-чемоданами», люди совершают ошибки категоризации – ошибки такого рода, как если бы распространение более эффективных двигателей внутреннего сгорания означало скорое появление варп-двигателей.
|
||||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-01-14; просмотров: 57; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.147.89.24 (0.007 с.) |