Là mô hình xác suất kết thúc chết trong AI?


7

Tôi là một người tin tưởng mạnh mẽ vào ý tưởng của Marvin Minsky về Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI) và một trong những suy nghĩ của ông là các mô hình xác suất là ngõ cụt trong lĩnh vực AGI.

Tôi thực sự muốn biết suy nghĩ và ý tưởng của những người tin tưởng khác.


8
Minsky đã nói rằng các mô hình xác suất là ngõ cụt? Bạn có thể cung cấp một tài liệu tham khảo, quan tâm.
Gottfried William

Câu trả lời:


2

Khi xem xét các phương pháp tiếp cận hiệu quả với AGI, người ta phải ngoại suy các loại mô hình hóa (và do đó là đầu vào) cần thiết để đạt được bất kỳ tiện ích chung nào. Một sự xem xét có thể là "các khối xây dựng" cơ bản của thế giới vật chất của chúng ta và việc hiểu được sự chuyển động của những điều này, có thể dẫn đến những dự đoán chính xác về (tất cả) sự xuất hiện. Các yếu tố cơ bản này được gọi là (nói chung) các hạt hạ nguyên tử và là bất cứ thứ gì ngoại trừ các giá trị rời rạc. Trong lý thuyết trường lượng tử, bạn có thể đo lường vị trí càng chính xác, bạn càng ít biết chính xác động lượng quark (và ngược lại). Thế giới của chúng ta, ở lớp cơ bản nhất, có xác suất khi được quan sát. Đây không phải là tất cả để nói rằng sự hiểu biết về mô tả động học cơ học lượng tử là phương pháp duy nhất để đạt được AGI thực sự,

Điều đó nói rằng, Dr.Minsky không thực sự cảm thấy các mô hình xác suất là ngõ cụt. Quan điểm mới nổi trong lĩnh vực này, một quan điểm mà Dr.Minsky đã thúc giục trong nhiều năm, đó là sự kết nối một mình không thể dẫn đến AGI do cấu trúc thống nhất của nó. Nếu bạn không biết, kết nối là khái niệm tạo ra các mô hình xung quanh các đơn vị biểu diễn riêng biệt (ví dụ như các nơ-ron trong mạng lưới thần kinh). Bạn thấy vấn đề chúng tôi đã xác định không phải là các mô hình xác suất là không chính xác, đó là cách tiếp cận hiện tại của chúng tôi không thể hiện chủ nghĩa hiện thực sinh học cần thiết cho AGI (mặc dù đủ cho trí thông minh cụ thể).

[Tôi đã làm việc ngắn gọn với Dr.Minsky tại Phòng thí nghiệm AI trước khi anh ấy qua năm ngoái, một người đàn ông vui nhộn và nhà khoa học lỗi lạc.]


1
Tôi không nghĩ "mô tả động học cơ học lượng tử" có liên quan gì đến việc đạt được AGI thực sự, nhưng tôi rất muốn thấy bạn mở rộng trên đoạn thứ hai.
BlindKungFuMaster

2

Tôi nghĩ Minsky không tán thành đề xuất rằng các mô hình xác suất có thể thay thế cho các mô hình thành phần cho trí thông minh mà ông đề xuất là có cơ sở trong các nguyên tắc và quy trình tương tác (ví dụ: Hội Tâm trí). Nhưng tôi không tin anh ta từng gọi các mô hình xác suất là ngõ cụt. Tất cả các mô hình tình báo phải sử dụng nhận thức về khả năng và ngoại lệ. Nhiều kỹ thuật xác suất như suy luận bayes và chuỗi markov có khả năng sẽ chứng minh điều cần thiết cho các cơ chế cuối cùng của bất kỳ AGI nào.

Tuy nhiên, tôi đồng ý với bạn rằng Minsky sẽ không hài lòng với triển vọng thiết kế hệ thống AGI bằng các kỹ thuật như mạng lưới thần kinh mà 1) chỉ được định hình bằng các ví dụ đào tạo được giám sát và 2) không thể giải thích lý do của họ hoặc sửa đổi trực tiếp và hiệu quả. Những cách tiếp cận này (xác suất bị coi thường) không mô hình hóa tư duy mà chỉ là kết quả của suy nghĩ. Điều đó gần giống với việc không hiểu câu hỏi nhưng dù sao cũng đoán đúng, điều này chắc chắn rất hữu ích, nhưng nó cũng không thú vị đối với một người như Minsky muốn hiểu quá trình suy nghĩ, không chỉ xây dựng Magic 8 Ball.

Làm thế nào Minsky sẽ phản ứng với những tiến bộ gần đây trong các mạng lưới sâu như bộ tự động biến đổi hoặc lưới đối nghịch hoặc phân cấp hỗn hợp của lưới hoặc lưới đầu cuối thực hiện các kỹ năng rộng? Giả sử họ có thể mở rộng quy mô để thực hiện AGI thành công, tôi tin rằng anh ta sẽ không hài lòng với họ. Ý nghĩ rằng Hội Tâm trí của anh ta có thể tạo ra cho tôi không khác gì một xã hội gồm mười (?) Loại lưới sâu phù hợp với mô hình xác suất và tương tác kết hợp với nhau - Tôi nghĩ rằng điều này sẽ gây thất vọng sâu sắc cho một người đã dành cả đời để tưởng tượng và tinh chỉnh các tiên đề và lý thuyết và bằng chứng về nhận thức, chỉ để thấy rằng những bộ óc tinh tế của Einstein và Beethoven có thể ít hơn nhiều so với các động cơ phản ứng chủ yếu rất hợp với các biến thể của vẹt.


Này, @Randy. Tôi nghĩ rằng cách giải thích hợp lý duy nhất của nó là quy trình thiết kế AGI không chỉ là vấn đề tối ưu hóa toán học, đó là điều mà hầu hết các mô hình ML không làm, chúng tối ưu hóa tập hợp các hành động và sở thích. Ở một mức độ nào đó, cách chúng ta chơi với những con số mà không thực sự hiểu chúng nghĩa là gì, trên thực tế, là một ngõ cụt. Bất kể, cảm ơn bạn đã trả lời. Tốt!
Parth Raghav
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.