Как учится машина: Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения

Если интеллект наших братьев приматов не связан с языком, значит ли это то, что значительная часть нашего интеллекта также не связана с ним? На мой взгляд слишком тесная связь мышления и рассуждений с управлением символами и логикой является основной ошибкой классического ИИ, если не брать во внимание то небольшое значение, которое этот подход придавал обучению. Напротив, мне кажется, что интеллект животных и большая часть человеческого интеллекта основан на моделировании, аналогии и воображении ситуаций с использованием нашей модели мира. Это весьма далеко от логических размышлений и языка.

Если вы скажете ей "Алекса, я уронил свой телефон в ванну", она не будет знать, что ваш телефон намок и его нужно починить. Чтобы ответить с пользой, Алексе понадобится немного здравого смысла, то есть некоторые знания о том, как устроен мир и о его физических ограничениях. Нынешнему ИИ не хватает здравого смысла, а здравый смысл очень важен. Он обусловливает нашу связь с миром, он заполняет пробелы и восполняет неявное. Вспомните, как человек сидит за столом. Мы можем не видеть его ног, но знаем, что они у него есть, потому что у нас есть определённые знания о строении тела человека. Вспомним элементарные законы физики: мы знаем, что если человек опрокинет стакан, вода выльется на стол. Мы знаем, что если не держать предмет в руках, он упадёт. Мы осознаём время и движение. Когда человек встаёт, мы знаем, что он больше не сидит, потому что человек не может находиться в двух этих состояниях одновременно. Из предложения "Пьер взял свою сумку и вышел из конференс-зала" мы сразу получаем много важной информации:Пьер, наверное, мужчина; он, скорее всего, на работе; в его сумке наверняка есть документы; чтобы взять сумку, Пьер делает это рукой, а не ногой; он сжимает пальцы, чтобы поднять её; он встаёт со стула; он, скорее всего, сидел, возможно, на совещании. Он идёт к двери, а не летит. Он берёт дверную ручку, поворачивает её и переступает порог. С самого начала мы знаем, что другие события невозможны. Пьер не собирается брать свою сумку с помощью психокинеза, он не собирается дематериализоваться, чтобы потому материализоваться за пределами комнаты, он не собирается проходить сквозь стену, если, конечно, он не человек, проходящий сквозь стены. И так далее. Модель мира, которую мы постепенно усваиваем - я намеренно использую ту же лексику, что и для искусственного интеллекта, - в течении первых месяцев и лет нашей жизни, позволяет нам заполнить это банальное предложение массой недостающей информации. Она не даёт нам всех сведений, но мы подразумеваем её, потому что знаем, как устроен мир.

Схема Винограда, названная в честь профессора Стендфордского университета Терри Винограда и представляет собой ряд определённым образом сформулированных вопросов, на которые искусственный интеллект должен дать правильный ответ. Так обозначаются предложения, в которых ссылка на местоимение неоднозначна, например: "Скульптура не помещается в коробку, потому что она слишком большая" или "Скульптура не помещается в коробку, потому что она слишком маленькая". В первом случае местоимение "она" относится к скульптуре, а во втором - к коробке. Но вы должны иметь некоторые знания о том, как устроен мир, чтобы иметь возможность связать местоимение с правильным словом. Исследователи ИИ часто используют этот пример, чтобы показать, что машинам нужно больше здравого смысла.