Отрасли, особенно технологии, проходят циклы ажиотажа. Недолго думая, мы можем согласиться с тем, что технологическая индустрия в настоящее время находится на волне ажиотажа вокруг искусственного интеллекта. Шумиха или реальность, с огромным финансированием, направляемым на исследования и разработки как на академическом, так и на корпоративном уровне, мы начинаем видеть, как приложения на основе ИИ прочно вошли в нашу повседневную жизнь. Однако самый большой вопрос: «Полноценен ли искусственный интеллект?» Может быть, лучший способ сформулировать вопрос — через мысленный эксперимент. Предположим, алгоритм компьютерного зрения может распознавать розу с определенной степенью точности. Распознавание может быть основано на различных параметрах, таких как форма или цвет цветка, однако субъективное ощущение красоты цветка неизвестно компьютеру. Это может звучать как философская бессвязность, но если системы искусственного интеллекта созданы для того, чтобы действительно имитировать человеческий мозг, смогут ли они перейти от объективных знаний о форме, цвете и т. д. цветка к субъективному опыту, подобному качеству цветка? ?
Понимание субъективных знаний системой ИИ, приведенной в приведенном выше примере, может не найти непосредственного практического применения в нашем уме. Однако если мы хотим создать систему искусственного интеллекта, которая действительно имитирует человеческий мозг и помогает людям достигать определенных целей, нам нужно начать думать об интеграции в нашу систему как субъективных, так и объективных знаний. Объективное знание помогает системе оставаться беспристрастной, тогда как субъективное знание помогает системе понять предпочтения своего пользователя. Это полезно, особенно при создании бизнес-системы с искусственным интеллектом, которую будут использовать несколько пользователей с разными личностями и предпочтениями.
Почему такое сочетание субъективных и объективных знаний необходимо при построении системы ИИ? Чтобы ответить на этот вопрос, давайте возьмем очень простой пример ребенка. Как и в системе искусственного интеллекта, ребенок рождается без предварительного знания своего окружения. По мере взросления они начинают создавать свои собственные гипотезы о мире, основанные на наблюдаемых фактах и субъективном опыте, и начинают определять цель жизни на основе этих знаний. Субъективный опыт, накопленный ребенком по мере его роста, основан на его взаимодействии с окружающей средой. Если ребенок — разумная система, он начинает взаимодействовать с другими системами, живыми или неживыми, такими как родители, учителя и само общество. По мере того, как ребенок становится взрослым, он узнает как хорошее, так и плохое об окружающем мире и делает рациональные суждения, чтобы оставаться верным своей цели, т.е. получить хорошие оценки в школе, не курить, сделать карьеру и т. д. Таким образом, ребенок, выросший во взрослую жизнь, направляет свою жизнь к определенной цели, несмотря на внешнее влияние. Более того, молодой взрослый может выступить с критическими рассуждениями по определенной теме, основываясь на своем объективном опыте обучения в школе, а также на субъективном жизненном опыте. Они знают, когда говорить уважительно (со старшими), а когда использовать сленг (с друзьями). Взаимодействуя с внешней системой через механизм обратной связи, ребенок, выросший в целеустремленного взрослого, теперь может критически мыслить, изменяя при этом разговорные техники при взаимодействии с различными внешними системами, например, с другими. старшие против друзей. То же самое можно сказать и о специально созданной системе ИИ, которая может оставаться беспристрастной, изучая объективные знания, в то же время персонализируя свое взаимодействие на основе субъективного обучения, которое она получает при взаимодействии с внешней системой (или несколькими пользователями).
Эта целенаправленная система, которая учится при взаимодействии с другой внешней системой, определяется принципами кибернетики, междисциплинарной области исследований, тесно связанной с теорией систем. В теории систем мы изучаем структуру и модели системы, а в кибернетике мы изучаем взаимодействие внутри функций систем, целью которых является достижение определенных целей при определенных нормативных ограничениях. Учитывая междисциплинарный характер, кибернетика может применяться в любой области, которая ведет себя как система, имеющая цель или предназначение.
Почему понимание кибернетики необходимо для создания «полных» систем ИИ? Точно так же, как целеустремленный человек с определенной ролью в жизни, который учится на различных внешних данных в рамках механизма обратной связи, системы ИИ должны создаваться с целью, которая учится на внешнем взаимодействии или данных, но остается верным своей цели. Цель может руководствоваться принципами, по которым работает система. В эволюционной системе целью является выживание наиболее приспособленных, тогда как в капиталистической системе целью является максимизация экономического результата. Если в системе есть определенное внешнее воздействие, которое заставляет систему вести себя неустойчиво, руководящий принцип этой конкретной системы корректирует курс, чтобы оставаться верным своей цели. Точно так же, если система ИИ вела себя хаотично из-за внешних данных, принцип, лежащий в основе системы, должен быть разработан таким образом, чтобы система самокорректировалась, чтобы оставаться верной своим целям.
Следовательно, системы ИИ должны быть построены таким образом, чтобы они учились не только на объективных знаниях, но и на субъективном опыте внешней системы, с которой они взаимодействуют, при этом оставаясь верными своей цели, определенной ее руководящими принципами.
— — —
SignalMaven — компания, занимающаяся технологиями дополненной разведки и создающая отраслевые отраслевые вертикальные когнитивные движки. Чтобы узнать больше о наших решениях, свяжитесь с нами по адресу [email protected]
