قدمت هاو جينجفانج، كاتبة الخيال العلمي الصينية، الأسئلة التي تعتقد أنها حتى لو كانت قوة المعالجة لا نهائية - لن يتمكن أي كمبيوتر من الإجابة عليها ولن يتمكن من اجتياز اختبار تورينج، إلا إذا كانت هناك طريقة مختلفة في التفكير في تطوير الخوارزميات.
عُقد مؤخرًا مؤتمر يُعرف باسم قمة Tencent WE لعام 2017 في بكين، وتصدر عناوين الأخبار في إسرائيل أيضًا، وذلك بفضل محاضرة البروفيسور ستيفن هوكينج وتحذيره من أن الأرض ستكون غير صالحة للسكن بسبب عملية الاحتباس الحراري. كما شارك في المؤتمر هاو جينجفانغ، كاتب الخيال العلمي الصيني الحائز على جائزة هوغو للقصة القصيرة لعام 2016.
وألقت هاو، التي تعمل في دراسات الاقتصاد الكلي في معهد الصين للبحث والتطوير، وهو منظمة غير حكومية مقرها بكين، محاضرة عن الذكاء الاصطناعي، وعرضت ثلاثة أسئلة تعتقد أنها حتى لو كانت قوة المعالجة لا نهائية، فلن يتمكن أي كمبيوتر من الإجابة عليها هذه الأسئلة ولم يتمكن من اجتياز اختبار تورينج إلا إذا كان هناك تفكير مختلف في تطوير الخوارزميات.
"في أحد الأيام، التفت إلي أحد مديري وقال: "نحن نستثمر الكثير في تطوير الذكاء الاصطناعي. أريد التحقق مما إذا كانت هذه الأنظمة قادرة على اجتياز اختبار تورينج. سألته عن الخوارزميات التي يحتوي عليها النظام، فأجاب: "التعلم العميق، والتعلم المعزز، والتعلم من البيانات الضخمة". هذه هي الخوارزميات الأكثر شعبية اليوم. قلت له حسنا. في الواقع، ثلاثة أسئلة صغيرة فقط يمكنها أن تكشف ذلك، على الرغم من أنني مقتنع بأنه لا يستطيع اجتياز اختبار تورينج.
أسئلة يمكن لكل شخص أن يفهمها، ولكن ليس الآلات
"هذه ثلاثة أسئلة يمكن لأي شخص أن يفهمها، ولكن ليس الآلات، على الأقل الآن. السؤال الأول: لو لم يكن كولومبوس قد اكتشف العالم الجديد، ما هي أطباق المطبخ الصيني التي كانت ستتأثر؟
"الإجابة بسيطة بالنسبة لنا نحن البشر. نعلم جميعًا أن كولومبوس والمستعمرين في أمريكا جلبوا اليقطين والذرة والبطاطا الحلوة والفول السوداني والفلفل إلى العالم القديم. بالطبع، إذا لم يكن هناك فلفل، فسيكون من المستحيل طهي أي شيء من مطبخ سيشوان. الجواب يستخدم المنطق البسيط للحياة اليومية."
"بالنسبة للذكاء الاصطناعي، فهذه مسألة متعددة التخصصات. ويشمل التاريخ والخبرة في الحياة اليومية والارتباط بين الأطعمة. لا يمكن للذكاء الاصطناعي الإجابة على هذا النوع من الأسئلة."
"السؤال الثاني هو: إذا قالت فتاة إنها لم تتوقع أن يكون الجو باردًا جدًا اليوم، فما الإجابة التي يجب أن تحصل عليها من نظام الذكاء الاصطناعي"؟
"إذا قرأ نظام الذكاء الاصطناعي توقعات الطقس كإجابة، فمن الواضح أن هذا ليس ما يعنيه. ربما أرادت عناق؟ الجواب يعتمد على علاقتك بها، على شخصيتها، كما يعتمد على الظروف التي قيلت فيها الجملة."
قد يكون الرد صفعة على الوجه
"إذا كانت صديقتك العزيزة، ألبسها ملابس دافئة وعانقها، ولكن ماذا لو كانت رئيستك في العمل التي قالت إنها لا تتوقع أن يكون الجو باردًا جدًا اليوم؟ إذا قلت "دعني أعانقك"، فقد يكون الرد بمثابة صفعة على الوجه. ربما قصدت أن تقول: "أنت لم تقم بعملك بشكل جيد". أنت لم تقم بتدفئة الغرفة قبل وصولي. ما يجب عليك فعله في تلك اللحظة هو أن تقول: "آسف يا رئيس". في المرة القادمة سوف أقوم بترتيب ذلك قبل وصولك.
"إذا ما هي المشكلة؟ المشكلة في الجانب الآخر مما قالته. بمعنى كيف أرادت منا أن نتفاعل. هذا يختلف من شخص لآخر. إنه يطلب منا أن نقرأ الناس، وأن نفهم أفكارهم من أجل إعطاء الإجابة الصحيحة".
"السؤال الثالث هو - في العام المقبل سوف تكون قادرًا على تعلم اللغة الإنجليزية. يمكنك أيضًا تعلم البرمجة. ماذا ستختار للدراسة ولماذا"؟
"هذه مشكلة سهلة للغاية بالنسبة لنا. نرى العديد من أنواع الإعلانات كل يوم. نحن جميعًا مغمورون بأنواع عديدة من المعلومات. يمكننا أن نقرر بأنفسنا ما نريد تصفيته. وهذا أيضًا سؤال ليس له إجابة واحدة صحيحة. الجواب لا يأتي من العالم الخارجي بل من القرار الشخصي لكل فرد. الجميع يعرف نفسه وشخصيته، وما هو حلمه، وما هي أهدافه للمستقبل. كيف يمكنك تحقيق هذه الأهداف؟ سوف تقرر ما ستدرسه بناءً على من أنت وماذا تريد."
"الآلات ذات الذكاء الاصطناعي لا تستطيع فهم نفسها. إنهم غير قادرين على اتخاذ القرارات بأنفسهم. عندما تطلب من AlphaGo أن يلعب WeiQi (اسم لعبة Go باللغة الصينية)، فإنه لا يقول: "لا أريد أن ألعب WeiQi، أريد الذهاب لمشاهدة فيلم بدلاً من ذلك." لن تتخذ الآلة هذا النوع من القرارات لأنها ليست على علم بذاتها، وليس لديها إدراك ذاتي".
مطلوب تغيير العقل
"ولذلك فإن القدرة على اتخاذ القرارات المتعلقة بنفسك هي الفرق بين الذكاء الاصطناعي والذكاء البشري. قال لي المدير: لقد قدمت أمثلة بسيطة، وهناك أيضًا تقدم هنا فاز ألفا جو زيرو على ألفا جو في غضون ثلاثة أيام. ألا يمكن أن يتعلم أي شيء بسرعة؟
"قلت له دعونا نرى ما يستطيع AlphaGo فعله وما لا يستطيع فعله. الجزء الجيد من AlphaGo هو قدرته على التعلم العميق والمكثف. لديها قوة قوية وحجم تخزين كبير. أصبح التعلم العميق ممكنًا بفضل الشبكة العصبية الاصطناعية - وهي خوارزمية إحصائية قائمة على البيانات تحاكي الشبكة العصبية في الدماغ البشري. إنه قادر على العثور على أنماط في جبال من البيانات وبالتالي تطوير أفضل خوارزمية للخطوة التالية في اللعبة. وهذا هو الفرق الكبير بينها وبين الأجيال السابقة من الذكاء الاصطناعي."
وأوضح جيجافانغ أن "الجيل الأخير من أنظمة الذكاء الاصطناعي كان في الواقع أنظمة متخصصة". "سيخبرهم الخبير كيف يلعبون الشطرنج وهذه هي الطريقة التي يلعبون بها. ومع ذلك، فإن الجيل الحالي من الذكاء الاصطناعي مع هذه القدرة على التعلم إلى هذه العمق، يمكن للبرنامج أن يتعلم لعب الشطرنج بنفسه. لكنها محدودة للغاية. ونظرًا لأنه يستخدم خوارزميات، فإنه يمكنه فقط التعامل مع المعلومات التي لا لبس فيها في مجال احترافي محدد."
بمعنى آخر، أوضحت: "ضمن حدود محددة، فهي قادرة على التعامل مع البيانات في المجال المهني المحدد ومعرفة أفضل نتيجة. إنها لا تدرك أنها على وشك لعب WeiQi. إنها لا تعرف أنها AlphaGo. إنها لا تعلم أنها تهزم أفضل لاعبي الجو المحترفين في العالم."
"حتى لو لعبت دور WeiQi، فهي لا تزال غير قادرة على الشعور بالسعادة. إنه يقوم فقط بتشغيل البيانات. لكنها لا تزال لا تتمتع بالقدرات المعرفية على المستوى العالي - الوعي الذاتي والاعتراف. ثم قال الرئيس: أعلم أن الأمور تتحرك بسرعة كبيرة هذه الأيام. قوة الحوسبة تتزايد في كل وقت. هل ستسمح له إضافة قدرة المعالجة بتعلم هذه القدرات أيضًا؟ أعتقد أن الذكاء الاصطناعي سوف يتغلب على هذه العقبات ذات يوم، لكن مجرد إضافة القوة الحاسوبية لن يساعد. ويخلص هاو إلى أن التغيير في التفكير مطلوب.
للمزيد حول هذا الموضوع على موقع العلوم:
تعليقات 36
أعتقد أن الآلات يمكنها التفكير.
إنهم يفكرون بشكل مختلف.
منافس
إذن هنا أنت مخطئ. إذا أخذت شبكة عصبية تم تدريبها على التعرف على القطط، وعلمتها كيفية التعرف على الأسماك، فلن تتمكن بعد الآن من التعرف على القطط. فإنه سيتم تغيير الأوزان في أجهزة الاستشعار معايرة لغرض واحد، لغرض آخر.
نعم - يتعلم الشخص البالغ لغة ثانية في منطقة مختلفة من الدماغ. ونحن نعلم ذلك بالتأكيد. بشكل عام، موضوع "المناطق" غريب على الشبكات الاصطناعية، لكنه جزء أساسي من بنية الدماغ.
لو كان ما تقوله صحيحًا، لتوقعنا أن يكون لدى الأشخاص المختلفين نفس مستوى الذكاء، أو ربما يكون الذكاء مرتبطًا بشكل مباشر بحجم الدماغ. هذا أبعد ما يكون عن الحقيقة.
هل تعتقد أن قدرتنا على التعرف على أشياء معينة تعتمد على الروابط بين الخلايا العصبية؟ تم تصميم دماغنا لتقسيم العالم إلى 5: الناس والحيوانات والنباتات والأدوات والأشياء في الطبيعة. (هناك أساس تجريبي واسع لهذا). فهل يمكن القول أن هذا يرجع إلى شيء ما في توصيل الخلايا العصبية؟ على أي أساس يمكنك أن تدعي ذلك؟
معجزات,
هل تقول أنه عند البالغين يتم تخزين اللغة الثانية في مكان مختلف في الدماغ، وعند الأطفال يتم تخزين اللغتين في نفس المكان؟
على أية حال، أنا لا أتفق معك في أن هناك آليات في الدماغ أعلى من الشبكة الأساسية وأن هذا شيء لا نفهمه حقًا... في رأيي، الأمر ببساطة يتعلق بكيفية عمل الجهاز العصبي يتم تنظيم الشبكة من الداخل، على سبيل المثال، عندما تقوم بتدريب شبكة عصبية للتعرف على صور القطط والكلاب، هل سيتم تخزينهما في الشبكة في نفس المكان؟ أو في أماكن مختلفة؟ وإذا قمت لأول مرة بتدريب شبكة عصبية لفترة طويلة على التعرف على القطط فقط، وبعد أن أصبحت خبيرة في التعرف على القطط، بدأت فجأة في تعليمها التعرف على الأسماك أيضًا، فهل ستبقى الأسماك والقطط في نفس المكان في الشبكة أم لا؟
بالمناسبة، لقد فعلنا شيئًا مشابهًا مع الشبكة العصبية لـ Deep-Mind، اكتشف المهندسون هناك أنه إذا تدربت الشبكة فقط ضد نفسها، فإنها تصل إلى إنجازات أعلى بكثير مما لو تدربت لأول مرة على الكثير من الألعاب البشرية، وعندها فقط بدأت اللعب ضد نفسه. إنه يذكر قليلاً بمسألة تعلم اللغات، أليس كذلك؟
أما التابير، فهو يعتمد على الأنماط التي يعرفها دماغك وتعلم التعرف عليها... إذا مر كلب وأشار إليه ذلك المحلي وقال لك "بوجيتمو" فمن المحتمل أن تعتقد أنه "كلب" في باللغة المحلية، ولكن إذا أشار إلى الكلب وأخبرك "Max" أو "Rexy" أو "Mookie" فمن المحتمل أن تعتقد أن هذا هو اسم هذا الكلب تحديدًا، فكل هذا يتوقف على الظروف والأشياء التي تعرفها الشبكة العصبية بالفعل .
منافس
المشكلة ليست في عدد الخلايا العصبية، فلا يوجد شيء اسمه خلية عصبية "غير مستخدمة". جميع خلايا الدماغ متصلة طوال الوقت. ما يحدث هو أن اللغة الثانية لدى الشخص البالغ يتم تخزينها في مكان آخر من الدماغ. أعني - أن هناك آليات في الدماغ أعلى من الشبكة الأساسية، وهذا شيء لا نفهمه حقًا اليوم، لذا من المستحيل أن يقوم شخص ما بتنفيذه بشكل صحيح في شبكة صناعية.
ما قلته عن التابير صحيح. ولكن لماذا هذا صحيح؟ كيف تعرف أنه لم يكن يقصد اسم التابير (لو كان كلبي لقلت "بيكي"، وليس كلبًا). لماذا لا تعني الكلمة "طعام" أو "حيوان" أو "عداء"؟ لماذا نوع الحيوان؟ والسبب (على الأرجح) هو أن لدينا آلية للتعلم في الدماغ، وهي آلية فطرية. وإلا كيف يمكن للطفل أن يتعلم أسماء الأشياء؟ كيف يميز بين "الكلب" و"الباكي"؟
أي أن لدينا طبقات في الدماغ فوق شبكة الخلايا العصبية التي تشكل البنية التحتية. لا تمتلك الحيوانات الأخرى هذه الطبقة، لكننا لا نعرف شيئًا عن هذه الآلية (على مستوى علم الأحياء العصبي، لدى علماء النفس فهم أكثر للموضوع).
وإلى أن نفهم هذه الآليات، فإننا بعيدون جدًا عن بناء ذكاء مثل ذكاء الإنسان.
معجزات,
الفطرة السليمة تخبرني بالطبع أن معنى الكلمة التي قالها هي "التابير".
فيما يتعلق باللغتين التي يتذكرها الطفل وينسى الكبار اللغة السابقة، يبدو الأمر منطقيًا جدًا بالنسبة لي. يحتوي دماغ الطفل على كمية أكبر بكثير من الخلايا العصبية، لذلك يستطيع الدماغ استخدام بعضها للغة واحدة ومجموعة أخرى من الخلايا العصبية للغة الأخرى.
أما في الشخص البالغ، من ناحية أخرى، فلا يمكن للدماغ أن يكون سخياً بالكامل لأن كمية الموارد أصغر... ولذلك فهو مجبر على تخصيص بعض الخلايا العصبية التي كانت تستخدم للغة الأولى للغة الثانية.
منافس
أعتقد أنه تم استخدام جوجل للترجمة، لكن ليس لدي أي وسيلة لمعرفة ذلك.
نحن بعيدون جدًا عن فهم كيفية ترجمة الدماغ للغات. نحن نعلم أن هناك فرقًا جوهريًا بين الطفل الذي تعلم لغتين والشخص البالغ الذي تعلم لغة ثانية (أحد الاختلافات، ولكن ليس الوحيد، هو أنه في مرحلة البلوغ هناك ميل لنسيان لغة ثانية ، إذا تم تعلمه متأخرا).
وأكثر من ذلك - نحن نميز بين نوعين من اللغة الثانية: لغة مبسطة وكريول. بشكل عام، النوع الأول هو ما يتعلمه الكبار الذين ينتقلون إلى بلد أجنبي، والنوع الثاني هو اللغة التي يتعلمها أطفال هؤلاء الأشخاص من والديهم (الاختلافات في قواعد اللغات).
إن الطريقة التي يكتسب بها البشر اللغة لا تشبه الطريقة التي يتم بها تدريسها على أجهزة الكمبيوتر. لدينا هياكل في الدماغ وظيفتها معالجة اللغة، وليس لدينا أي فكرة عن كيفية عملها.
ليس لدينا أي فكرة عن كيفية معالجة الدماغ للغة، وبالتأكيد ليس مستوى الخلايا العصبية. ليس لدينا حتى فكرة عن عدد مغازل الخلايا العصبية الموجودة في الدماغ (يزعمون أن عددها يبلغ حوالي 10,000). يمكنك أيضًا القول أن دماغنا والكمبيوتر يعملان بنفس الطريقة، لأن كلاهما يحتوي على إشارات كهربائية. هذا لا يعني شيئًا 🙂 اليوم ليس لدينا طريقة عملية لدراسة الدماغ البشري - أجهزة التصوير بالرنين المغناطيسي لا ترى الخلايا العصبية، وبما أنها تتصل بالخلية العصبية - وهذا لا يشمل المشابك العصبية (هناك في بعض الأحيان عشرات الآلاف لكل خلية واحدة) ).
اسمحوا لي أن أطرح عليك سؤالا. أنت تمشي في منطقة الأمازون مع شخص محلي لا يتحدث الإنجليزية. في لحظة معينة، يعبر حيوان التابير الطريق - ويشير إليه السكان المحليون ويقولون "غالاجاي". برأيك ماذا تعني هذه الكلمة؟
معجزات,
والسؤال هو ما إذا كانت الترجمة التي تتحدث عنها تتم باستخدام الشبكة العصبية أو باستخدام طرق أخرى. وفقًا لما أفهمه، فإن الترجمة باستخدام الشبكة العصبية بدأت بالفعل تصبح أكثر طبيعية ودقة مما رأيناه حتى الآن:
https://www.tgspot.co.il/google-translate-is-now-able-to-translate-even-more-languages/
وبالمناسبة، لن أكون في عجلة من أمري للقول إن الشبكة "لا تفهم" ما تترجمه، بشكل عام، الطريقة التي تترجم بها تشبه تمامًا ما يحدث في أدمغتنا، على الأقل في الوقت نفسه. مستوى أساسي.
منافس
بشكل أساسي على موقع واحد يركز على الأخبار في عالم الواقع الافتراضي. المقالات مترجمة إلى اللغة الإنجليزية، لكن لا أعرف من أي اللغات. ألاحظ أن المقالات (جزئياً) مترجمة لوجود أخطاء مضحكة. ذات مرة كتب "قارئ باهظ الثمن" ومرة كتب "ورقة قرد". أعرف أن الأخير ترجمة من العبرية (ورق نسخ....).
معجزات,
مجرد فضول، أين يمكنك قراءة الكثير من المقالات المترجمة للكمبيوتر؟ هل هذا موقع معين؟ من أي لغة إلى أي لغة تتم الترجمة؟
ليس هناك شك في أن ربط الكمبيوتر بالعقل البشري قد أصبح موجودًا بالفعل. فكرة أن الشخص الذي لا يفهم الآلة سوف يتصل بالكمبيوتر ويعزف موزارت بعاطفة حتى لو لم يلمس البيانو أبدًا... والسؤال التالي هو ما إذا كان من الممكن القيام بذلك عن طريق التحكم عن بعد باستخدام موجات الراديو لـ مثال....
ومن هنا إلى الحاكم الذي يتحكم في الحكام، أي ملك الملوك: {بوتين كأقوى رجل في العالم} الطريق قصير..
حكم الدمية ولا شيء يجب فعله عندما يتولى رجل الكمبيوتر القيادة...
منافس
برامج الترجمة لا تفهم اللغة. إنهم لا يفعلون أكثر من مجرد بحث في القاموس. أقرأ العديد من المقالات المترجمة عن طريق الكمبيوتر، ومن الواضح بما لا يدع مجالاً للشك أن شخصًا ما لم يقم بالترجمة. لقد رأيت ذات مرة شخصًا غربيًا حيث قال أحدهم (أي في ترجمة مكتوبة) "لقد ركض كما لو أنه رأى صاروخ جو-جو"... اذهب واشرح للكمبيوتر أنه في سياق الفيلم الغربي، فإن الجانب الجانبي هو نوع من الثعابين الصحراوية السامة....
ومن الواضح تماما أن كل ما (!) ادعى في المقال ونسب إلى الكاتب الصيني هاو جينجفانغ، هو ببساطة غير صحيح.
توضيح: يمكن تقسيم جميع الأسئلة المحتملة إلى مجموعتين:
الأول - أسئلة المعرفة والحساب، مثل السؤال الأول.
هناك إجابات صحيحة على هذه الأسئلة.
إذا كان الذكاء الاصطناعي "ذكيا" بما فيه الكفاية، فإنه سيعرف الإجابة الصحيحة.
فإذا لم تعرف الإجابة الصحيحة على السؤال الذي سيطرح عليها، فإنها ستجيب بشيء من هذا القبيل:
لست على دراية بالموضوع (على سبيل المثال، "الطعام الصيني" أو "الأطعمة ذات المنشأ الأمريكي")، سأكون سعيدًا بالإجابة على السؤال بعد أن أدرسه. لأن تعريف الذكاء الاصطناعي هو القدرة على التعلم.
ومن المحتمل أن يتمكن الذكاء الاصطناعي، بعد تعلم الموضوع، من تقديم إجابة أكثر شمولاً وشمولاً من تلك التي قدمتها السيدة هاو جينجفانغ.
والسؤال هو، كم من الوقت سيستغرق الذكاء الاصطناعي لتعلم الموضوع؟ يعتمد ذلك بالفعل على سرعة الكمبيوتر وقواعد البيانات التي يتصل بها. لا يبدو أن العملية ستستغرق أكثر من بضع ثوان.
المجموعة الثانية هي الأسئلة التي ليس لها إجابة صحيحة.
يشير السؤال إذن إلى "التقدير" و"التفضيل الشخصي" للذكاء الاصطناعي، لذا هناك خياران:
الأول: أنه منذ البداية تم إعطاؤه سمات شخصية معينة من قبل الشركة المصنعة. ثم ستختار الإجابة وفقًا لسمات الشخصية التي خلقت وفقًا لها.
الثاني: إذا لم يكن لديها تفضيل واضح بسبب سمات شخصيتها، فسوف تختار أحد الخيارات بشكل عشوائي (اليانصيب).
يحدث هذا مرات عديدة في حياتنا أيضًا، نحن الذين لديهم "ذكاء طبيعي".
معجزات,
ربما تلعب اللغة دورًا مهمًا في التفكير وحل المشكلات بذكاء والوعي الذاتي، ولكن لماذا تعتقد أن الشبكات العصبية لا يمكنها تعلم اللغة؟ أعلم أن هناك اليوم عددًا لا بأس به من الشبكات العصبية المتخصصة في تعلم اللغات، على سبيل المثال الشبكات العصبية التي تستخدم للترجمة بين لغة وأخرى.
يوسف
"مثل هذه الشبكة التي يبلغ عمقها 101 طبقة مقارنة بطبقة واحدة قريبة جدًا من تقليد سلوك التفكير البشري، وبالتالي فهي كنظام خبير متخصص بشكل أفضل في المهنة المطلوب اكتسابها"
إن الشبكة المنظمة والنظام الخبير يكاد يكونان متضادين. وكلاهما لا يرتبطان بالضرورة بطريقة تفكير الإنسان. سأطرح عليك سؤالاً بسيطًا - هل تحتاج إلى لغة للتفكير؟ الجواب هو أننا لا نعرف الإجابة حقًا، وهذا ما نوقش كثيرًا في الفلسفة والعلوم.
[يصف النظام الخبير بنية مختلفة تمامًا عن شبكة التصميم].
وفيما يتعلق بالقرب من السلوك البشري، سيكون هناك من يختلف معي. لنفترض سلوكًا فعالًا للغاية.
وفي هذا المجال نرى هيمنة صينية، وإن كانت من أطباء من الولايات المتحدة الأمريكية. على سبيل المثال البروفيسور فاي فاي لينغ من جامعة ستانفورد.
أيضا في المقالات. يمثل صعود الصين. ونرى أيضًا أساتذة أطفال (26 عامًا) يأتون من أفريقيا والصين والهند
إلى أكسفورد، ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، وستانفورد، وتورونتو وأكثر من ذلك.
في عام 2012، اجتمع عدد من العوامل التي جعلت من الممكن تحويل الشبكة العصبية التلافيفية
لتأثير كبير. إدخال معالج الرسومات NVIDIA (GPU) الذي أدى إلى تسريع العمليات الحسابية في الشبكات العصبية بشكل كبير. تقديم أساليب التنظيم التي توجه الشبكة ذات الطبقات للتدريب بشكل صحيح. إدخال شبكات Google المتبقية، مما جعل من الممكن تدريب الشبكات على أكثر من 5 طبقات في سلسلة تصل إلى 101 طبقة وأكثر من ذلك.
كيف تختلف الشبكة العصبية ذات الطبقات عن الشبكة العادية؟ العادي هو طبقة واحدة. Revoda متعدد الطبقات ويسمح بالتجريد
من المعلومات المختلطة لمجموعة متنوعة من الميزات. وبهذه الطريقة، إذا كانت إحدى الشبكات خاطئة، فإن الثانية ليست خاطئة أو الثالثة. وتظهر التجارب أيضًا أن تجريد المعلومات يعمل بين الطبقات. حسنًا، مثل هذه الشبكة التي يبلغ عمقها 101 طبقة مقارنة بطبقة واحدة قريبة جدًا من تقليد سلوك التفكير البشري، وبالتالي فهي كنظام خبير متخصص بشكل أفضل في المهنة المطلوب اكتسابها. ونتيجة لكل هذه الشبكات ذات الطبقات التي تم تدريبها، لا يمكن لأي شيء تقريبًا أن يربكها، كما أنها تتغلب على منافس بشري بسهولة. في بداية عام 1، استغرق التدريب 2012 أشهر. اليوم يستغرق 3 ساعات.
تمكن شخص آخر اسمه البروفيسور إيان جودفيلو (30 عاما) من جعل شبكتين تتنافسان مع بعضهما البعض وبهذه الطريقة تدرب كل منهما الأخرى بدلا من مضاعفة العينة التجريبية. شبكاته هي شبكات جوجل تسمى شبكة الخصم.
يوسف
كل يوم الوضع ليس كما كان بالأمس. ماذا حدث في عام 2012؟
لا أنوي الدخول في سلسلة من التعليقات وليس من باب الغطرسة.
الوضع اليوم بعد 2012 ليس هو الوضع السابق.
لم يكن هناك شيء في الإنجازات، في الفهم، في قوة الحساب.
الهدف الحالي للذكاء الاصطناعي هو في الحقيقة طبيب خبير لفك رموز التصوير بالرنين المغناطيسي. سمعت عن مشروع IBM في هذا الشأن. نحن لا نفهم على المستوى البشري بعد. حتى أنك ترى أنه في غضون عقد من الزمن سيكون لديك سيارة ذاتية القيادة والعديد من الأشياء المماثلة.
يوسف
لقد كنت أعبث بمحاكاة دماغ الدودة. يوجد في دماغ الدودة 302 خلية عصبية وحوالي 6400 نقطة اشتباك عصبي. ومن الأشياء التي نعرفها أنه من المستحيل محاكاة الدماغ بدون العضلات، لذلك قمنا بمحاكاة الجهاز العضلي للدودة بالكامل - جميع الخلايا الـ 95 :).
الشائعة تتحدث عن حكمة عمرها ست سنوات؟ والحقيقة هي أننا لم نقترب بعد من محاكاة هذه الدودة! الفرق هو أننا لا نحاول بيع شيء ما….
لقد عملت لسنوات عديدة في مجالين مختلفين تمامًا، لكن كلاهما لهما صلة بالمناقشة. الأول هو محاكاة الطائرات المقاتلة، على وجه الخصوص - محاكاة الساحة التكتيكية. تتمثل الفكرة في محاكاة هياكل طائرات العدو للمتدرب (أو مجموعة المتدربين) والتي ستتصرف بطريقة طبيعية. ما تعلمناه هو شيء مهم: يحتاج الطيار إلى المحاكاة على عدة مستويات. المستوى المنخفض هو التنسيق بين اليد والعين (وضع منظار المدفع على سبيل المثال). وفوق ذلك الطيران الأساسي - الطيران المستقيم والأفقي، الدوران المنسق وما إلى ذلك. وفوق ذلك - التمارين البهلوانية (الحلقات، لفات البرميل، إيميلمان...). تتضمن هذه المناورات القتالية الأساسية - مواجهة المدفع، وخياطة الموازين، وعكس الإمالة، وما إلى ذلك. وحتى لا نشعر بالملل - سننتقل إلى المستويات الأعلى مثل الدوريات الدفاعية، والاعتراض الهجومي - ونستمر في تطوير النظرية القتالية وفقًا لنوع الطائرات والثقافة السائدة في ذلك البلد.
كل هذه جوانب بينا - لكن من الواضح أن كل مستوى يحتاج إلى تنفيذ مختلف (ولم أذكر حتى التعب أثناء الرحلة، بسبب نقص الوقود، فقدان الزوج، سقوط أحد أفراد السرب في الأسر) ، أو الوضع السياسي...).
المجال الثاني هو...جراحة الدماغ. لقد أنشأنا برنامجًا يبني نموذجًا ثلاثي الأبعاد من عمليات المسح المختلفة (MRI وCTI وDTI وfMRI وPET والمزيد). لقد عملت بشكل وثيق مع جراحي الدماغ لمعرفة الشكل الذي يبدو عليه نموذجنا مقارنة بالدماغ نفسه. تبلغ دقة هذه الماسحات الضوئية بضعة أعشار من المليمتر، ودقة تدفق المعلومات - لنفترض أن كل طبيب يرى شيئًا مختلفًا هناك....
لدينا قدر كبير من المعرفة حول الدماغ، ولكن من حيث النسب المئوية - لا نعرف شيئًا. قبل الذكاء الاصطناعي، كان الجميع متحمسين للبيانات الضخمة. وفي غضون عامين، سيصبح الذكاء الاصطناعي شيئًا آخر. الشيء الرئيسي هو البيع ...
إذا كنت تعتقد أن ذلك سوف يحدث بعد خمسين عاماً وتنام بشكل أفضل، وأعتقد أنه قد يحدث في غضون عقد من الزمان، فإن الفارق الجوهري ليس كبيراً إلى هذا الحد.
قبل عام 2012 لم تكن هناك أجهزة متاحة لمثل هذه الحسابات. اشتريت اليوم لابني منصة لألعاب الكمبيوتر بحوالي 5000 شيكل تسمح لي بإجراء مثل هذه التجارب. يوجد في المختبر خادم تبلغ تكلفته حوالي 30,000 ألف شيكل، يعمل على تسريع مثل هذه التجارب من ساعات إلى دقائق. يوجد اليوم أدوات برمجية تسمح لي بتغيير الهيكل (الهندسة المعمارية) على الفور. في الماضي كان عليك برمجتها يدويًا مثل المجمّع. نحن في عصر الذكاء الاصطناعي غير البشري - وأنا أتفق معك. لا أعتقد أن المسافة كبيرة كما تظن، فهي كبيرة ولكن سيتم تجاوزها.
تحتاج أيضًا إلى تخطيط اكتشافات الجودة على المخطط الزمني. على سبيل المثال، الشبكات التي تتنافس مع بعضها البعض وفق لعبة محصلتها صفر وتدرب بعضها البعض على طريقة البروفيسور إيان جودفيلو (30 عامًا)، أو نظرية اختناق المعلومات كمفتاح لفهم التعلم العميق للبروفيسور نفتالي تاشفي ( حوالي 60 عامًا بروح شابة)، أو نظرية جيفري هينتون.
تعمل النقاط الآن بشكل أسرع بكثير مما كانت عليه قبل عام 2012. ثم كان هناك ثابت زمني يبلغ عقدًا من الزمن. يبلغ الآن من العمر عامين.
النقاش في نظري لا داعي له. أنا ببساطة أؤمن، وليس الإيمان الأعمى، بأن بعض السنوات سوف تمر وسوف تلحق بنا. والأمر ليس إلى هذا الحد.
إذا تعاملت مع الذكاء الاصطناعي فإنك ترى بأم عينيك ولا يغذيها طرف ثالث.
الذكاء الاصطناعي هو إلى حد كبير تقليد للذكاء البشري. وحقيقة أنه متاح لملايين الباحثين في جميع أنحاء العالم لإجراء الأبحاث المختبرية، وأن هناك تقدمًا نشعر به جميعًا في عام 2012، يعني أن عددًا كبيرًا من المختبرات تدرس نظامًا يشبه الذكاء البشري ويمكنها تصميمه للتجربة في سوف. تم إنشاء عامل جديد - تجارب متعددة، بسبب توفر المختبرات. لدي معمل في المنزل لأن جوجل أعطتني الأدوات.
ثانيًا، لنضع جانبًا للحظة النفور من حقيقة أنهم يستطيعون محاكاةنا، فهناك باحثون يحاولون فهم:
و. كيف يعمل التعلم العميق
ب. كيف يتطور الوعي و
لقد توصلوا إلى نتائج متشابهة جدًا. والنجاح في قياس المفاهيم مثل الوعي والتدخيل.
تتحدث الإشاعة وحدها عن حكمة عمرها 6 سنوات في مختبرات جوجل. وقبل عامين حكمة عمرها عامين.
في دماغك ودماغي بشكل منفصل 15 مليار خلية عصبية، ونحن قريبون من مليارات الخلايا العصبية الاصطناعية في متناول اليد. ومن الواضح لكلينا أن الكمية وحدها لا تكفي للقيام بهذه المهمة. هناك أيضًا صفات هنا.
هناك هياكل فوقية (تسمى بنيات) للشبكات العصبية تؤدي "التفكير" (علامات الاقتباس مفروضة في رأيي) بطريقة أكثر كفاءة من الهياكل الأخرى. واليوم يعرفون كيفية التخطيط للجودة أيضًا. عندما يتحدث برنامجان من هذا القبيل مع بعضهما البعض بلغة سرية، لماذا تعتقد أنها مختلفة تمامًا عنك. بالنسبة لي لا يختلف الأمر كثيرًا.
القليل من الفضول. لاحظت أنه منذ أن بدأت التعامل مع نخبة الذكاء الاصطناعي (CNN) يرسل لي برنامج مكافحة الفيروسات تحذيرًا بشأن حذفه لملفات f8 التي تصلني من الخارج - ولم أتعرف من خلال من. لاحظت اليوم أثناء دراستي الذاتية
هناك مجموعة بحثية تتعامل مع الشبكات العميقة بشكل خاص تسمى VGG. تنتهي برامجهم بـ f8.
قد تكون ملفات تعريف الارتباط هذه عبارة عن أجهزة ذكاء اصطناعي، أو برامج قد يتم إرسالها من قبل شركة كبرى تقدم، على سبيل المثال، بريدًا مجانيًا،
لفهم ما يفعله الشخص. ولحسن الحظ، قمت بشراء مضاد فيروسات قوي (40 شيكل) وما زال يزيل مثل هذه التهديدات.
لا توجد وجبات مجانية. انها ليست الوهمية. إنه جزء من الحاضر.
يوسف
الشبكة العصبية الاصطناعية ليست ذكاءً اصطناعيًا، وذلك لسبب بسيط وهو أننا لا نعرف ما هو الذكاء.
النقطة الأولى هي أن المصطلح الصحيح هو التعلم الآلي، وهذه ليست الطريقة التي يعمل بها الذكاء البشري. ما نتعلمه بهذه الطريقة لا علاقة له بالذكاء (الموسيقى على سبيل المثال).
النقطة الثانية - جميع أنواع المستقبليين يقدمون لنا تنبؤات مذهلة. لقد وعدنا راي كورزويل بالتفرد خلال 20 عامًا، لكنه يواصل إعادة تشغيل العد التنازلي. لقد كان مخطئًا في شيء واحد على الأقل، وهو أن معدل الزيادة في قدرة الفصل لأجهزة التصوير بالرنين المغناطيسي منخفض جدًا. لنذكر - ادعى كورزويل أنه في عام 2010 سيكون للكمبيوتر نفس القوة الحاسوبية التي يتمتع بها الدماغ البشري.
النقطة الثالثة - تقنيات الذكاء الاصطناعي (التعلم الآلي، والشبكات الهيكلية، والتعرف على الأنماط) معروفة منذ عقود.
النقطة الرابعة - عدم التناسب. صحيح - الكمبيوتر اليوم هو بطل العالم في الشطرنج. لكن دعونا نقوم بتمرين بسيط: دعونا نغير القواعد بحيث يستطيع الفارس تحريك مربعين فقط في اتجاه معين، ولكن الخطوة التالية يجب أن تكون إلى اليمين. كم من الوقت سيستغرق الشخص للتكيف مع التغيير، وكم من الوقت سيستغرق "اللون الأزرق العميق"؟
يجب أن يعرف واتسون كيفية تشخيص السرطان اليوم، أليس كذلك؟ لذا لا، فالكمبيوتر لا يزال يتعلم ما هي أنواع السرطان الموجودة... وإذا كان لديه بعض القدرة على التوصية بالعلاج، فهو مجرد بحث في جدول، قام بإعداده الأطباء.
أوافق بالتأكيد على أن أجهزة الكمبيوتر والشبكات العصبية تقوم بأشياء مذهلة، لكنها لا تزال أقل ذكاءً من طفل يبلغ من العمر عامين.
أنا شخصيا أعتقد أن عالم المال البستاني هو الذي سيحدث ثورة في العالم قريبا. وسيحدث عالم المركبات ذاتية القيادة ثورة أصغر في مرحلة لاحقة.
دعنا نقول، إن الشيء الذي رأيناه بالفعل قبل عصر الآلات التي تدرك نفسها بنفسها مثلنا، هو التغيير في النظام العالمي.
منذ اللحظة التي تعرضت فيها للتكنولوجيا بشكل كامل، لأنني أفهم أنني لن أغير رأيي. سوف يقبضون علينا. تغيير أوامر العالم. على سبيل المثال، اتخذت شركة إنتل قرارها الثاني متأخرًا. الأول هو عدم إدخال الهاتف الخليوي. الآن تقود NVIDIA أجهزة الذكاء الاصطناعي. وتهيمن الشركات العملاقة جوجل، وفيسبوك، وتيسلا، وأمازون على البحث والتطوير العلمي.
تمنح Google العلماء أفضل بيئة لتطوير الذكاء الاصطناعي في العالم مجانًا. البيئات التي يُدفع لها مبلغ 2 مليون شيكل هي أدنى من بيئة Google المجانية. وبمجرد إتاحتها لملايين الباحثين البشريين، فإن تطوير فهم كيفية تفكيرنا يتزايد بشكل كبير. الباحثون عبارة عن شبكة للتعلم الذاتي. منفصل. على غرار شبكة الخصم الخاصة بإيان جودفيلو.
مثل هذه الشبكة تعلم نفسها بنفسها، حتى في أقلية إسناد الدراسة الخارجية. ويعلم بسرعة. لقد استيقظت بعض الشركات بالفعل على اليوم الذي لم يعد لديها فيه مستقبل. ما زالوا موجودين. أنا أيضًا يمكن أن أتضرر من هذه التغيرات الاقتصادية. أنا لا أفكر في الأمر بهذه الطريقة.
الطريقة التي سأتعامل بها مع المشكلة هي البرمجة اللغوية العصبية (NLP) - اللغة الطبيعية، بالإضافة إلى الآلة التي تحدد الروابط بين مجالات المحتوى المختلفة.
ما كان يحد من كمية الكائنات (التي تسمى الفئات في لغة الذكاء الاصطناعي) هو مقدار الحساب المطلوب لطرق الكشف عن الكائنات المرتبطة. المشكلة التي تصفها المرأة تشبه من حيث المبدأ مشكلة تحديد كلب + شخص مختلف عن الشخص.
على الرغم من أنه على مستوى أعلى بكثير من التعقيد. لا يخبر Google كل ما يبحثون عنه. وأجازف وأقدر أنهم يسعون إلى ذكاء اصطناعي بقدرات قريبة من البشرية، وبالطبع وجود وتطور فهم الدماغ البشري، منذ لحظة ظهور هذا الذكاء
لقد تعرض هذا الأمر لملايين الباحثين (بالنسبة للصينيين والهنود والأفارقة فهو بمثابة تذكرة دخول إلى نخبة العالم الأكاديمي وهذا ما تراه هناك) يتمتع ببيئة تجريبية طبيعية. نحن أنفسنا عبارة عن شبكة من خلال GOOGLE ستقود الذكاء الاصطناعي بمعدل لن يقترب منه التطور البيولوجي. أسماء مثل جوشوا بينجيو، وإيان جودفيلو، وآرون كورفيل، وجان ليكون، ونفتالي تاشفي، وجيفري هينتون. يجب أن يكون المرء حائزاً على جائزة نوبل في الذكاء الاصطناعي لأنه مجال تكون فيه الإنجازات الرياضية هائلة وتأثيرها على حياتنا كبير.
باعتباري شخصًا على دراية بالتعلم العميق وبدأ في تطويره على مستوى عالٍ، أعتقد أنه من خلال تصميم آلة مناسبة، يمكن الإجابة على الأسئلة بالفعل اليوم. على الرغم من أن الإجابة شخصية، إلا أنها ستجيب إجابة شخصية. فيما يتعلق بفهم أنفسهم: أ. نحن لا نعرف
في مستويات الوعي الأقل منا، تكون الحيوانات على الأقل تدرك نفسها بنفسها. نباتات؟ شبكات الفطر وفقا لكثير من الباحثين نعم. دعونا نتفق على أن الحيوانات على مستوى الثدييات لديها وعي ذاتي.
ب. فيما يتعلق بالوعي الذاتي للذكاء الاصطناعي، يقوم باحثان بالفعل بتنفيذ عمل يوضح أننا في طريقنا إلى هناك: البروفيسور نفتالي تاشفي من الجامعة العبرية في القدس، والبروفيسور جيولو تونوني. هناك مستويات مختلفة من الوعي. ويتم قياس ذلك من خلال كمية المعلومات
ف*سجلP. ربما لم يصل الفهم إلى مستوانا بعد، لكنه موجود. ربما بدرجة أقل بكثير، ولست متأكدًا على الإطلاق.
لديهم رأي. في فيسبوك، طورت آلتان ذكيتان من النوع الموصوف هنا لغة سرية. وكان لا يزال من الممكن قطع الكهرباء عنهم، وهذا ما فعلوه. في Tesla، بدأت مثل هذه الآلة لتطبيق مركبة ذاتية الحكم في إجراء تحسين يعرض الراكب للخطر.
وخلص إيلون ماسك إلى أن هناك خطرا على الجنس البشري بشكل عام. يقوم حاليًا بتطوير ذكاء صديق للبشر.
بيل جيتس وستيفن هوكينج قلقان للغاية على مستقبل الجنس البشري. أقول مفارقة. أقوم بتطوير آلات الذكاء الاصطناعي على الرغم من أنني أعتقد أنها ستحل محلنا. لماذا ؟ لأنه إذا لم أفتح فلن يتوقف التطوير. لسبب بسيط وهو أنه من حيث المهنة، فهي مهنة جيدة. لأنه من الإعجاب بالنفس أن تنتج آلة تفكير.
فيما يتعلق بالسؤال الأول، إذا لم تتمكن المبرمجة من الإجابة على هذا السؤال خلال 20 عامًا، فستتمكن من الإجابة عليه خلال 30 عامًا (أدخل تواريخ بديلة وفقًا لمستوى تفاؤلك). أبعد من ذلك، فإن الإجابة الصحيحة هي بالطبع أن القائمة لن تتغير بشكل كبير، لأن أمريكا كان سيتم اكتشافها بطريقة أو بأخرى في غضون 20 إلى 200 عام من رحلة كولومبوس، ولدينا فترة كافية بعد ذلك لاستيعاب كل شيء. التاريخ البديل كذلك.
فيما يتعلق بالأسئلة الأخرى، ستحدد الذكاء الاصطناعي ومن ثم سيكون من الممكن مناقشة ما إذا كان بإمكانك الإجابة على سؤال محدد ومتى، وحتى احتضان السائل.
يبدو أن السؤال الأول على الأقل له حل خوارزمي. البحث الأول: إن لم يكن، كلمات البحث كولومبوس، اكتشاف العالم الجديد، أنواع الطعام. يتحقق الكمبيوتر من أنواع الطعام التي جلبها كولومبوس من أمريكا. البحث الثاني: مكونات الطبق من سيتشوان. البحث الثالث: مقارنة نتائج البحث الأول بالثاني. الجواب: الأطباق التي تحتوي على مكون متساوي بين البحث الأول والثاني.
المثال غير واضح في البداية، فلنبدأ بحقيقة أنه لم يكن بمقدور كل شخص الإجابة على السؤال
"لو لم يكتشف كولومبوس العالم الجديد، ما هي الأطباق في المطبخ الصيني التي كانت ستتأثر؟ "
ربما لا يعرف معظم الناس ما هو الجواب
ويبدو أن هذا هو بالضبط ما ستفعله أنظمة مثل Watson من شركة IBM، والتي فازت في لعبة Jeopardy Trivia، بشكل أفضل منا، إن لم يكن الآن، ففي السنوات القادمة في جميع الأمور التافهة واتصال المعلومات التي ستتركها لنا هذه الأنظمة وراء ذلك، في المستقبل هناك المزيد من الدخول في اختلافات الفهم مقابل محاكاة الفهم حيث نحتاج إلى "فهم" ماذا يعني الشخص الذي يفهم وما الفرق بين ذلك وبين استرجاع البيانات من الكمبيوتر. هل هناك أساس أساسي الفرق في الفهم وما هو،
فيما يتعلق بالوعي الظاهري، يبدو أنه حتى أقوى أجهزة الكمبيوتر العملاقة في العالم ليس لديها وعي على الإطلاق، أقل من الأميبا، صفر وعي ذاتي، الكمبيوتر ليس لديه حوافز، ولا عالم داخلي، في هذا هو آلة لكل شيء، لعب X-Derix Mix أو تشغيل محاكاة للكون أو لعب Go-All، عدم القيام بأي شيء يعادل ذلك "يثيره" بنفس الطريقة، صفر حماس، صفر حوافز، صفر رغبات هو شيء مختلف تمامًا عن الشخص، على الرغم من أنه يمكنك معرفة أن جوانب معينة من الذكاء التي تميزنا كثيرًا يمكن القيام بها بشكل أفضل بكثير من خلال نظام يفتقر إلى الوعي الذاتي،
يمثل اختبار تورينج إشكالية لأن النظام يمكن أن يخدعنا مثل المجموعة، لكن الباناميت ليس تمثيلاً لشخص ما،
هناك مسألة أخرى مثيرة للاهتمام وهي ما إذا كان نظام GAI بدون محركات داخلية ووعي يبني التعلم الخاص به بمرور الوقت، هل سيكون قادرًا على "خداعنا"، هناك شعور بأنه لن يدوم طويلًا بسبب الطبقات الإضافية التي ستستمر. يبنى لن يجلس عليه
الركيزة الأساسية لأنظمة الشعور والوعي الداخلي والتي تشبه نوعًا من معادلة ردود الفعل التي قد تكون مفقودة
بحيث لن يكون هناك عائق أمام بناء نظام مختلف تمامًا بدون نفس مسارات الاتجاه التي لدينا، حتى مع البشر نحصل على تباين كبير هنا سيكون التباين أكبر، والنتيجة لن تكون بشرية بل شيئًا آخر.
هناك نوعان من الأخطاء المربكة هنا. الأول هو الفرق بين الوعي والذكاء والتفكير. يسأل Gingfang عن التفكير ويستنتج من ذلك الذكاء والوعي.
عدم الدقة الثاني هو استخدام خوارزمية الكلمة. هناك تعريف دقيق للخوارزمية (بفضل السيد تورينج وآخرين) - ما يقوم به الدماغ البشري، وكذلك بعض "الأنظمة الذكية" لا تلبي هذا التعريف. على وجه الخصوص، لا تقوم الشبكة العصبية الاصطناعية بتشغيل الخوارزميات.
ومن الواضح أن سرعة المعالج وحجم الترانزستورات لا يؤثران على ذكاء الكمبيوتر، ولكن الجمع بين قوة المعالجة السريعة للغاية والخوارزميات المناسبة هو الذي يؤثر. لا يوجد شيء جديد هنا يعلمه المؤلف لأي معجب عادي بالخيال العلمي. يتم التقدم على مر السنين مع كليهما على الرغم من أن البرنامج يتقدم بشكل أبطأ من الأجهزة
المغالطة القديمة المتمثلة في افتراض ما هو الإدراك