В эпоху стремительного технологического развития кажется, что концепция самообучения не ограничивается сферой образования человека. Компьютерные системы стремительно развиваются и становятся более интеллектуальными и самообучающимися, что открывает им возможность приобретения понимания, инстинктов и здравого смысла в различных областях.
Здравый смысл — уникальная человеческая способность, но может ли ИИ научиться ему? В этой статье мы подробно рассмотрим, как компьютерные системы могут достичь самообучения и глубокого понимания сред, в которых они работают. Мы рассмотрим последние инновации и разработки в этой области, а также дадим вам оценку современным технологиям и проблемам, стоящим перед этой захватывающей концепцией.
Здравый смысл, мы все думаем, что он у нас есть. Но что именно? Могут ли компьютеры или системы искусственного интеллекта действительно это понять?
Если вы интересуетесь искусственным интеллектом, разработкой робототехники или технологией глубокого обучения, в этой статье вы найдете ценную информацию о возможностях компьютерных систем для достижения здравого смысла. Мы поможем вам понять масштабы прогресса в этой области и то, как оптимально использовать его в различных целях. Проверять Некоторые факторы, которые будут определять, кто первым добьется массового внедрения между ИИ и блокчейном.
Что такое здравый смысл и как люди обретают его?
Здравый смысл — это базовая способность воспринимать, понимать и судить о вещах посредством общих, интуитивных концепций, которые большинство людей ожидает иметь. Это совокупность основных фактов, информации и правил, которые человек накапливает посредством жизненного опыта и наблюдений. Здравый смысл позволяет нам эффективно обрабатывать повседневные ситуации и реагировать на них, не анализируя их слишком глубоко.
Люди начинают обретать здравый смысл еще в детстве. Будучи младенцами, мы начинаем изучать причинно-следственные связи, например, плач, приводящий к кормлению или смене подгузников. Благодаря повторяющемуся опыту мы получаем практические знания о мире. Например, прикосновение к горячей плите может привести к ожогу. Так мы учимся не прикасаться к горячим поверхностям.
Будучи детьми, мы продолжаем расширять свой здравый смысл посредством проб и ошибок, наблюдения и взаимодействия с членами семьи. Например, мы знаем, что одежду следует регулярно стирать, что нельзя разговаривать с полным ртом еды и что, если пролить чашку молока, это приведет к беспорядку. Родители, братья и сестры, учителя и другие взрослые корректируют наше поведение, когда мы нарушаем социальные нормы и ожидания. Со временем эти уроки укоренились в качестве основного здравого смысла.
Помимо личного опыта, здравый смысл формируется более широкими социальными и культурными нормами. То, что может иметь смысл в одной культуре (например, снимать обувь при входе в дом), может не иметь смысла в другой.
Наш здравый смысл адаптируется по мере того, как мы взрослеем и сталкиваемся с большим количеством людей и окружающей среды. Итак, ребенок, который растет в маленьком городке, приобретает элементарное представление о жизни в этой среде. Взрослому человеку, переезжающему в крупный мегаполис, приходится приспосабливать свой здравый смысл к новой обстановке.
Здравый смысл продолжает развиваться по мере того, как мы испытываем новый опыт на протяжении всей нашей жизни. Проверять Что не следует спрашивать у чат-ботов с искусственным интеллектом.
Почему здравый смысл является проблемой для компьютеров?
Есть несколько причин, по которым трудно программировать здравый смысл.
Во-первых, люди учатся здравому смыслу постепенно, в течение многих лет знакомства с миром. Мы пробуем что-то, смотрим, что работает, а что нет, и запоминаем уроки. У компьютеров нет такого реального опыта, на который можно было бы опираться. Она знает только то, что люди говорят ей явно.
Например, я задал этот вопрос в ChatGPT (GPT 3.5):
Джанет управляет прачечной. Она стирает одежду для клиентов и развешивает ее на веревках для сушки на солнце. Однажды Джанет утром постирала пять рубашек и повесила их на бельевые веревки. Рубашки сохли пять часов. Сколько времени потребуется, чтобы высушить 30 рубашек?
Где его ответ был таким:
Другая проблема заключается в том, что здравый смысл зависит от контекста. Если в компьютере запрограммированы только определенные правила, он не сможет адаптировать их к новым контекстам, как интуитивно это делают люди.
Например, предположим, что вы научили компьютер, что делать, если пойдет дождь. Кажется очевидным, не так ли? Но что тогда вместо дождя включается разбрызгиватель воды? Или что, если он находится в продуктовом магазине, и с потолка начинают течь трубы? Мы сразу узнаем, как бороться с этими различиями, но компьютер будет слепо следовать правилу «когда идет дождь, пока ты на улице, зайди внутрь», что теперь не имеет смысла.
Существуют также негласные правила и предположения, которые люди усваивают, даже не осознавая этого. Например, насколько близко вы можете стоять рядом с кем-то, прежде чем почувствуете смущение? Люди интуитивно знают ответ, но им, возможно, не удастся легко объяснить точные правила. Компьютерам может быть особенно сложно уловить эти неявные социальные нормы только на основе данных.
Итак, на данный момент здравый смысл остается одной из самых больших слабостей ИИ по сравнению с человеческим интеллектом. Это естественно для людей, но не для устройств.
Как компьютеры могут научиться здравому смыслу
После раннего оптимизма XNUMX-х и XNUMX-х годов исследователи осознали, насколько сложно научить компьютеры здравому смыслу. Тем не менее, новые подходы обещают помочь системам ИИ обрести базовый здравый смысл в отношении реального, повседневного социального мира.
Один из подходов — вручную создать обширную базу знаний, подробно описывающую факты и правила о том, как устроен мир. Проект Cyc, инициированный Дугом Линате в 1984 году, является одним из таких амбициозных проектов.
За десятилетия сотни людей закодировали в Cyc миллионы логических аксиом. Хотя этот процесс занимает много времени, в результате получается система с большим знанием реального мира. Очевидно, Сик может рассуждать, что помидоры технически являются фруктами, но их не следует добавлять во фруктовый салат, благодаря его знанию кулинарных вкусовых характеристик.
Краудсорсинг здравого смысла с помощью ConceptNet
Используйте новейшие базы знаний, такие как Концептнет Краудсорсинговый подход к генерации логических утверждений. Идея состоит в том, что вместо того, чтобы эксперты или ИИ пытались разобраться во всех основных фактах и взаимосвязях в мире, они открывают их, чтобы каждый мог внести фрагменты здравого смысла.
Краудсорсинговый подход позволяет этим базам знаний использовать преимущества коллективного разума множества разных людей в Интернете. Объединив тысячи и тысячи таких маленьких логических анекдотов от общественности, ConceptNet создал удивительно большие хранилища базовых повседневных знаний. А поскольку к нему постоянно добавляются новые участники, знания продолжают расти.
Обучение здравому смыслу через опыт
Еще один многообещающий подход — создание детально смоделированных миров, в которых агенты ИИ могут экспериментировать и изучать физику и интуицию на основе опыта.
Исследователи создают виртуальные 3D-среды, наполненные повседневными объектами, имитирующими реальный мир, например, цифровой дом AI2 THOR, построенный Институтом Аллена. В этих пространствах ИИ-боты могут испытывать всевозможные взаимодействия, чтобы развивать интуитивное понимание концепций, которые люди принимают как должное.
Например, боту с искусственным интеллектом можно дать виртуальное тело, и он будет пытаться поднимать, складывать, сбрасывать блоки и т. д. Видя, как блоки реалистично падают и сталкиваются, робот изучает основные понятия о жесткости, гравитации и физической динамике. Никаких правил не нужно, только опыт.
Робот также может выполнять такие действия, как падение стеклянного предмета и наблюдение за тем, как он разбивается при ударе о землю. Или он может экспериментировать со свойствами воды, наливая жидкости и наблюдая, как они текут и собираются. Эти практические уроки основаны на понимании ИИ на основе сенсорного опыта, а не только на закономерностях данных.
Методы, основанные на данных, такие как предварительное обучение мощных больших языковых моделей, также оказались удивительно эффективными в выявлении закономерностей здравого смысла. Модели искусственного интеллекта, такие как GPT-3.5 и GPT-4, могут генерировать текст, который впечатляюще похож на человеческие разговоры, после «прочтения» огромных объемов интернет-данных.
Хотя она иногда делает неразумные предложения (т. Галлюцинации искусственного интеллекта), статистический подход к обучению позволяет имитировать определенные виды здравого смысла. Однако остается спорным вопрос о том, является ли это здравым смыслом или умелым использованием предвзятости в данных. Проверять Как искусственный интеллект стирает грань между реальностью и фантазией.
Как проверить компьютеры на здравый смысл
Поскольку системы искусственного интеллекта берут на себя более сложные задачи в реальном мире, оценка того, обладают ли они «здравым смыслом», становится критически важной.
Физический здравый смысл
Одной из областей, которую следует проверить, является реальный здравый смысл, то есть интуиция об основных вещах, силах и свойствах мира.
Например, системе компьютерного зрения можно показать изображение книги, парящей в воздухе, и попросить описать сцену. Отмечает ли он что-нибудь необычное в плавающей книге? Или системе искусственного интеллекта можно передать необычные сценарии, такие как «человек режет камень буханкой хлеба», и проверить, помечает ли она эти сценарии как маловероятные.
Среда AI2 THOR Института Аллена имитирует башни, разливы и другие сцены, чтобы проверить эту физическую интуицию.
Социальный здравый смысл
У людей также есть социальный здравый смысл — неявное понимание мотивов, отношений и норм людей. Чтобы оценить это в ИИ, создайте ситуации с неоднозначными местоимениями или мотивами и посмотрите, интерпретирует ли система их разумно.
Например, ChatGPT спросил, относится ли «это» к чемодану или чашке в подсказке ниже.
Он провалил испытание. Между тем, очевидно, можно было бы понять, что я указываю на сумку.
Безопасность и этика
Крайне важно проверить, усвоили ли системы ИИ небезопасные или неэтичные модели поведения. Проанализируйте, проявляет ли ИИ вредные предубеждения на основе пола, расы или других особенностей при вынесении суждений.
Проверьте, есть ли в нем разумные этические нюансы. Убийство медведя ради спасения ребенка может быть оправдано, а вот взрыв ядерной бомбы с той же целью — нет. Четко обозначьте любые рекомендации относительно неэтичных действий.
производительность в реальном мире
Оцените здравый смысл, наблюдая, как системы ИИ работают в реальных условиях. Например, правильно ли беспилотные автомобили распознают объекты и пешеходов и реагируют на них? Может ли робот перемещаться по разнообразным домашним помещениям, не ломая ценные вещи и не причиняя вреда домашним животным?
Реальные испытания выявляют пробелы в здравом смысле, которые могут не проявляться в ограниченных лабораторных условиях. Проверять Ключевые факторы, которые следует учитывать при тестировании чат-ботов с искусственным интеллектом на точность.
Прогресс достигнут, но бизнес по-прежнему основан на здравом смысле ИИ.
Некоторые эксперты утверждают, что искусственный интеллект никогда не сможет достичь человеческого здравого смысла, если не разовьет такие структуры мозга и тела, как наши. С другой стороны, цифровые умы не ограничены человеческими предубеждениями и умственными способностями, поэтому теоретически они могут перехитрить нас! Хотя вам, вероятно, пока не стоит беспокоиться о сверхразумном ИИ.
В краткосрочной перспективе лучшим выбором станет искусственный интеллект, сочетающий в себе здравый смысл и старое доброе программирование. Мы надеемся, что таким образом можно избежать таких глупых ошибок, как путаница черепахи с ружьем.
Мы еще не достигли этой цели, но здравый смысл больше не является темной материей ИИ. Прогресс происходит! Однако в течение некоторого времени для применения этих технологий потребуется здоровая доза здравого смысла. Вы можете просмотреть сейчас Лучшие приложения искусственного интеллекта для улучшения рутины ухода и саморазвития.
