Računalništvo, telefonija
18.09.2018 14:22

Deli z drugimi:

Share

Do napredka na področju umetne inteligence z raziskovanjem možganov otrok

Do napredka na področju umetne inteligence z raziskovanjem možganov otrok
Do napredka na področju umetne inteligence z raziskovanjem možganov otrok

“Kognitivna in nevrološka znanost bi lahko bile velika inspiracija za prihajajoče se velike inovacije na področju umetne inteligence”, pravi vodja ambicioznega projekta na MIT-ju, Josh Tenenbaum. Vodja laboratorija “Computational Cognitive Science” na MIT-ju in hkrati vodja novega AI (umetna inteligenca) projekta “MIT Quest for Intelligence” pravi, da bi lahko ključ do novih znanj na področju umetne inteligence imeli otroci.

Projekt združuje na eni strani računalniške znanstvenike in inženirje ter na drugi strani nevro znanstvenike in kognitivne psihologe. Skupaj naj bi raziskovali, kako doseči nove ravni razvoja umetne inteligence, ki bo po vseh napovedih igrala eno ključnih vlog v življenju vseh nas. Tenenbaum je o novem projektu in svoji viziji za napredek umetne inteligence govoril na konferenci EmTech, ki jo organizira portal MIT Technology Review.

“Predstavljajte si napravo ali stroj, ki začne kot dojenček in se uči kot otrok”, je začel. “Če nam to uspe, imemo dejansko osnovo za umetno inteligenco, ki je inteligentna in stroje, ki se dejansko učijo”, je še dodal. S tem seveda ni želel kritizirati dosedanjega razvoja umetne inteligence, temveč je zgolj želel izpostaviti, da obstaja še nekaj rezerve, ki bi jo bilo škoda ne izkoristiti.

Na področju umetne inteligence je v zadnjih letih prišlo do nekaj resnično osupljivih inovacij, vendar so vse te v večini slonele na posameznih izstopajočih se dosežkih s tehnologijo učenja naprav, predvsem z globokimi, nevrološkimi omrežji. Tehnologije “deep learning” je računalnikom recimo omogočila, da prepoznavajo besede, govor in obraze z enako natančnostjo kot ljudje. Poleg tega seveda ne smemo izpustiti še spektakularni napredek na področju “gaming” industrije, med drugim velja izpostaviti DeepMind AlphaGo, “deep learning” pa veliko pripomore pri razvoju avtonomnih avtomobilov in robotike. Ne glede na vse našteto še vedno nekaj manjka.

“Nobeden od teh sistemov ni v resnici inteligenten”, pravi Tenenbaum. “Nobeden od njih ni fleksibilen, ne deluje na podlagi zdravega razuma in splošne inteligence dvo-letnika ali vsaj eno leto starega odtroka. Torej, kaj manjka oz. kaj smo do seda spregledali”, še dodaj in se sprašuje, kako stvari rešiti.


Tenenbaumova raziskava se osredotoča na raziskovanju kognitivnih znanosti, s katerimi si želi razumeti človeško inteligenco. Njegovo delo je do sedaj recimo obsegalo, kako si majhni otroci vizualizirajo aspekte sveta s pomočjo notranjega 3-D modela. To daje ljudem večjo zmožnost instinktivnega razumevanja fizičnega sveta kot računalnikom. Ti teh modelov ne morejo uporabljati oz. vsaj ne na tak način. “Otroška igra ni zgolj preprosto premeščanje kock in lovljenje žoge, gre za eksperimentiranje in ravno to je tisto, kar dela ljudi za najpametnejše učince na planetu”, je še dodal Tenenbaum.

Temu je do zdaj uspelo razviti tudi programsko opremo, ki je sposobna posnemanja nekaterih izmed najtežjih procesov človeških možganov, ki pogosto uporabljajo tehnike slučajnosti. Recimo leta 2015 je skupaj z dvema kolegoma uspel ustvariti program, ki je sposoben prepoznati nove, s prosto roko narisane like ter nekatere druge objekte, po tem, ko je pogledal samo nekaj primerov. Takšni programi so zelo pomembni, kajti učenje strojev in podobne tehnologije pogosto zahtevajo velike količine podatkov in seveda časa, da pride do rezultatov. iSee, podjetje, ki se ukvarja z razvojem samovozečih se vozil, je ravno na podlagi Tenenbaumovih eksperimetov v laboratoriju razvilo eno najbolj pomembnih programskih okolij za avtonomna vozila.

Projekt “Quest for Intelligence”, ki je javnosti prvič bil predstavljen februarja letos, išče medsebojne povezave tudi med umetno inteligenco in splošnim družbenim življenjem. To pomeni raziskovanje omejitev tehnologije in predvsem tudi algoritmičnih napak. Tudi algoritmi so lahko pristranski in Tenenbaum je velik del svojega raziskovanja namenil ravno odpravljanju tega.

Tenenbaum pravi, da je originalna vizija umetne inteligence, vizija, ki je danes stara več kot 50 let, videla največji potencial za razvoj umetne inteligence ravno v človeški inteligenci, vendar brez večjih dodatkov znanosti. “Področji kognitivnih znanosti in nevro znanosti sta več kot dorasli in to pomeni, da ju je potrebno izkoristiti sebi v prid. To bi moralo narediti naš projekt še bolj poseben”, je za konec dejal vodja projekta “Quest for Intelligence”.


Prijavi napako v članku