Путь к человекоподобному машинному интеллекту

Прочитано: 128 раз(а)


Искусственный и машинный интеллект с каждым днем ​​все больше и больше меняют наш образ жизни. Роботы-производители, беспилотные автомобили и виртуальные агенты по бронированию путешествий — вот лишь несколько примеров того, как эти технологии проникли в наш мир.

По словам Джоанн Пол, доцента кафедры электротехники и вычислительной техники Брэдли, даже несмотря на заметные достижения в области машинного интеллекта за последние несколько лет, мы только начали царапать поверхность.

Чтобы продолжить путь к истинному машинному интеллекту, Пол был удостоен награды Национального научного фонда за исследование методов разработки компьютерной архитектуры , имитирующей работу человеческого мозга.

Преподаватель Технологического института Вирджинии, чьи исследования сосредоточены на компьютерной архитектуре, основанной на мозге, является единственным главным исследователем проекта стоимостью 400 000 долларов и надеется помочь заложить основу для того, что потенциально может стать революционным пониманием истинного машинного интеллекта.

«В своем нынешнем виде искусственный интеллект — это неправильное название. Никакая современная форма вычислений на самом деле не является разумной», — сказал Пол. «Чтобы появился настоящий машинный интеллект, он должен проявлять здравый смысл и креативность, поскольку они необходимы для общего интеллекта ».

Мозг человека может одновременно обрабатывать несколько поступающих стимулов разного качества. В недавней статье в Nature объясняется, что этот уровень анализа информации известен как параллельная обработка — то, что исследователи уже довольно давно пытаются воспроизвести в вычислительной технике.

Исследования Пола более конкретно сосредоточены на другой способности человеческого мозга: преодолении парадокса.

Так что же такое парадокс? Когда дело доходит до обработки информации в мозгу, ее можно описать как способ мозга приспосабливаться к конфликту на самых высоких уровнях. По словам Пола, когда человеческий мозг обрабатывает противоречивую информацию, он использует параллелизм, чтобы справиться с неопределенностью. Неопределенность и двусмысленность обеспечивают основу для творчества в том, как мы думаем.

«Творчество — это результат того, что вы видите вещи множественными, разными и даже противоречивыми способами», — сказал Пол. «Парадокс — типичный пример противоречия. Итак, мы будем исследовать алгоритмически-архитектурные решения проблем, которые дают конкурирующие результаты, и поймем, как их можно приспособить, а также постоянно развивать и, таким образом, закладывать основу для творчества».

Одной из задач этого исследования будет решение фундаментальных проблем для иллюстрации применимых концепций. В этом исследовании Пол сосредоточился на том, как мозг использует компартментализацию, но также может получить доступ к нескольким компартментам для одного и того же набора входных данных или одной и той же ситуации. Эта способность может быть ключом к тому, как мозг использует такие высокие уровни параллелизма, а также приспосабливается к двусмысленности и конфликту.

Например, когда два двуязычных человека разговаривают. Если один человек произносит одно предложение, содержащее как французские, так и английские слова, это предложение может обрабатываться в разных областях мозга, по одной для каждого языка. Каждый соответствующий регион должен решить, является ли предложение французским или английским. Однако на самом деле предложение является и тем, и другим, и ни тем, ни другим, сказал Пол.

По словам Пола, слушатель должен решить, что на самом деле имеет в виду говорящий, особенно если в сказанном есть фонетическая двусмысленность. При этом они должны разрешить конфликт и двусмысленность, не давая при этом своим языковым центрам стать слишком большими и неэффективными.

Лучше поняв, как человеческий мозг обрабатывает информацию, Пол надеется применить те же принципы к компьютерной архитектуре, что приведет к пониманию структурных механизмов, стоящих за настоящим машинным интеллектом.

Машины и искусственный интеллект по- прежнему в значительной степени полагаются на алгоритмы для «принятия решений», но следование этим правилам не дает результатов, подобных человеческим. Как многие из нас узнали методом проб и ошибок, у большинства проблем есть более одного решения.

В течение трехлетнего цикла награждения Пол и аспирант Исаак Беттендорф будут проводить эксперименты, в которых будут представлены задачи с несколькими алгоритмическими решениями, похожими на те, с которыми человек может сталкиваться ежедневно. Эти эксперименты помогут заложить основу для новой архитектуры высокого уровня, способной обеспечить высокую степень параллелизма и разрешать конфликты.

Беттендорф в настоящее время получает степень магистра наук в области вычислительной техники. Ему нравится задача этого конкретного исследования и новая перспектива, которую оно дало ему в качестве инженера встроенных систем для ВМС США в Дальгрене.

«Исследование, которое я провожу с доктором Полом, открывает принципиально новые взгляды на вычисления. Для меня большая честь работать с ней», — сказал Беттендорф. «Разработка технологии для военно-морского флота предоставила мне широкий спектр возможностей. Я разработал и реализовал решения с использованием как интегральных схем, так и микроконтроллеров и столкнулся со многими ограничениями, которые были затронуты в этом исследовании [д-ром Полом и мной]. Во многом это побудило меня сделать шаг назад, чтобы попытаться увидеть более широкую картину и рассмотреть эти ограничения с другой точки зрения».

В дополнение к исследованию Пол создаст статью в стиле журнала для обучения аудитории без опыта STEM. В статье основное внимание будет уделено различиям между компьютерной архитектурой и человеческим интеллектом , описанию будущего использования личных аватаров и того, как они однажды смогут принимать решения за нас, особенно если эти аватары способны предлагать творческие решения проблем.

«Фундаментальные вопросы — это то, что больше всего волнует», — сказал Пол. «Я не в восторге от прикладных исследований. Для меня настоящие исследования не столько дают инструмент или решение, сколько дают основу и стимул смотреть на вещи совершенно по-другому».

Путь к человекоподобному машинному интеллекту



Новости партнеров