Tại sao phải dành quá nhiều thời gian và tiền bạc để xây dựng AI để chơi Games?


10

Tôi đã đọc về John McCarthy và tầm nhìn chính thống của ông về Trí tuệ nhân tạo. Đối với tôi, có vẻ như anh ta không thiên vị nhiều về tài nguyên (như thời gian và tiền bạc) được sử dụng để làm cho AI chơi các trò chơi như Cờ vua. Thay vào đó, anh muốn nhiều hơn để tập trung vào việc vượt qua Thử nghiệm Turing và AI bắt chước hành vi của con người.

Tôi cũng đã đọc nhiều bài viết về các công ty lớn như IBM, Google, v.v. chi hàng triệu đô la để tạo ra AI để chơi các trò chơi như Cờ vua, Cờ vây, v.v.

Đến mức nào thì điều này là hợp lý?


2
Câu trả lời ngắn gọn của tôi là các trò chơi như Cờ vua và cờ vây có sự phức tạp gần giống với tự nhiên (ý tôi là vũ trụ) và rất hữu ích để nghiên cứu, đặc biệt là trong các trạng thái chưa được giải quyết của chúng, như nhìn ra vũ trụ, bạn không bao giờ biết điều gì bạn sẽ tìm thấy. Các mô hình tổ hợp đơn giản, trong đó các trò chơi hữu ích nhất cho AI, có thể mở rộng vô hạn. Toán học thuần túy thường mất một thời gian để tìm các ứng dụng, nhưng nó có một hồ sơ theo dõi rất tốt về mặt này. Ngay cả khi các trò chơi như vậy được giải quyết, các giải pháp vẫn có thể được tinh chỉnh.
DukeZhou

2
Để minh họa quan điểm của tôi, hãy xem Cách tiếp cận tô pô để giải Tic-Tac-Toe . Điều này cũng có thể được quan tâm: Giải quyết Tic-Tac-Toe, Phần II: A Better Way . Đây chỉ là một vài ví dụ cơ bản về những gì mọi người đang làm và suy nghĩ và cách các trò chơi, trong trường hợp này là các trò chơi kết hợp, liên quan đến AI và giải quyết vấn đề.
DukeZhou

Câu trả lời:


9

Alexander Kronrod từng nói, Chess Chess là Drosophila của trí tuệ nhân tạo. John McCarthy không đồng ý với tuyên bố này. Tôi nghĩ đó là chủ yếu bởi vì anh ta có tầm nhìn khác nhau.
Các kỹ thuật và phương pháp cải tiến được phát triển để chơi các trò chơi này đã được tìm thấy hữu ích trên phạm vi rộng của Khoa học máy tính (và không chỉ Trí tuệ nhân tạo).

Cuốn sách Trí tuệ nhân tạo: Cách tiếp cận hiện đại đã sử dụng đua xe mô tô Grand Prix như một sự tương tự để giải thích vấn đề trên. Các trò chơi như Chess, Go, Othello dành cho AI khi đua mô tô Grand Prix dành cho ngành công nghiệp xe hơi. Các động cơ mạnh mẽ, được tối ưu hóa cao kết hợp những tiến bộ kỹ thuật mới nhất không tốt cho việc lái xe trên đường thông thường, để mua sắm, v.v. Tuy nhiên, nó tạo ra sự phấn khích và dòng đổi mới ổn định đã được cộng đồng rộng lớn hơn áp dụng.

Các chương trình AI được viết để chơi các trò chơi như Chess, Othello, Go đã đưa ra các khái niệm như heuristic di chuyển null, cắt tỉa vô ích, lý thuyết trò chơi kết hợp, finessing và siết chặt, siêu hình và nhiều hơn nữa . Các thuật toán tiên tiến cao về học máy và học sâu là đầu ra của chúng.

Bạn có thể thấy nó tương tự như các nhiệm vụ không gian của NASA, ISRO, JAXA và các cơ quan không gian khác. Tất cả các nhiệm vụ này dường như không có lợi ích trực tiếp cho công dân nhưng có nhiều lợi ích gián tiếp. Họ mở đường cho những đổi mới công nghệ (GPS, in 3D, công nghệ tai nạn xe hơi, năng lượng sạch, đèn LED), tạo việc làm, v.v. Bão tiến, phát hiện bão là đầu ra của thám hiểm không gian đã cứu sống hàng triệu người trên toàn thế giới.

AI Games không chỉ giúp phát triển phần mềm mà còn cả phần cứng. Nhiều đổi mới đã được nhìn thấy để sản xuất phần cứng mạnh mẽ và tối ưu hóa cao.


5
Ngoài ra, các trò chơi như cờ vua được tiêu chuẩn hóa cao, do đó dễ dàng so sánh các giải pháp và cách tiếp cận khác nhau. Tuy nhiên, thử nghiệm Turing không có bất kỳ cơ sở chính thức nào để so sánh phù hợp với nhiều lần chạy (AFAIK), vì vậy việc so sánh các phương pháp khác nhau trở nên khó khăn hơn rất nhiều (và có thể phụ thuộc vào phương pháp đo).
hoffmale

1
"Cờ vua là Drosophila của trí thông minh nhân tạo", ông đã cố gắng thể hiện điều gì với điều đó?
dhein

@dhein Drosophila là một loài ruồi giấm và được các nhà di truyền học sử dụng để thực hiện những khám phá áp dụng cho sinh học rộng hơn. Thêm ở đây
Ugnes

Tôi thậm chí còn nhận ra rằng trang wiki trước khi bình luận vẫn không nhận được kết nối.
dhein

3
@dhein Đó chỉ là những gì câu trả lời. Trong di truyền học loài này được hiểu rất rõ, hầu hết các đột biến của chúng được nhìn thấy và hiểu rất rõ. Chúng rất lý tưởng để nghiên cứu về di truyền học. Tại sao? Tôi không biết. Bạn có thể cần phải hỏi một chuyên gia. Tương tự là Cờ vua cho AI. Các khái niệm được áp dụng trong chơi cờ bao gồm tư duy hợp lý, nhìn về phía trước và các kỹ thuật khác. Khi chúng tôi thực hiện một chương trình chơi cờ, chúng tôi cố gắng kết hợp những điều này trong đó. Điều này giúp triết lý của AI nói chung. Tôi hy vọng nó sẽ giúp.
Ugnes

3

Tại sao trò chơi R & D là một trọng tâm của phân bổ tài nguyên?

Khi xem xét nỗi ám ảnh rõ ràng khi chơi game khi các nhà nghiên cứu cố gắng mô phỏng các phần của khả năng giải quyết vấn đề của con người, tính chính thống của quan điểm của John McCarthy (1927 - 2011) có thể gây hiểu nhầm.

Xu hướng biên tập xuất bản và các chủ đề khoa học viễn tưởng phổ biến có thể che khuất các lực lượng chính dẫn đến sự xuất hiện của nỗi ám ảnh với việc phát triển phần mềm trò chơi chiến thắng. Khi kiểm tra việc phân bổ vốn và nguồn nhân lực trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu và phát triển trí thông minh, một số bối cảnh lịch sử là cần thiết để tránh các biến dạng điển hình của câu trả lời cho các câu hỏi trong mạng xã hội này.

Bối cảnh lịch sử

Khả năng đặt bản thân ra khỏi thời gian của chúng ta và vào suy nghĩ của các thời kỳ khác là hữu ích khi phân tích lịch sử, bao gồm cả lịch sử khoa học và công nghệ.

Hãy xem xét rằng tầm nhìn của McCarthy không phải là chính thống trong thời đại của ông. Nó nhanh chóng trở thành chính thống vì một loạt các xu hướng mới nổi trong suy nghĩ về tự động hóa giữa các nhà khoa học và nhà toán học trong thời gian ngay sau khi công nghiệp hóa phương Tây. Suy nghĩ này là sự mở rộng tự nhiên của cơ giới hóa các ngành công nghiệp in ấn, dệt may, nông nghiệp và giao thông và chiến tranh.

Vào giữa thế kỷ XX, một số trong những xu hướng này kết hợp để khái niệm hóa máy tính kỹ thuật số. Những người khác trở thành chính thống trong cộng đồng những người điều tra các khía cạnh của trí thông minh thông qua các hệ thống kỹ thuật số. Bối cảnh kỹ thuật bao gồm công việc lý thuyết và công việc cơ điện, một số trong đó đã đạt được một mức độ nổi tiếng công cộng. Nhưng nói chung, nó là bí mật hoặc quá trừu tượng (và do đó tối nghĩa) để được coi là các mục lợi ích an ninh quốc gia tại thời điểm đó.

  • Lý thuyết điện tử, phần lớn được phát triển bởi Norbert Wiener (1894 - 1964)
  • Công việc được thực hiện để tự động hóa số học (mở rộng lý thuyết của George Boole và máy tính của Blaise Pascal, với nguồn tài trợ chính bắt nguồn từ quân đội Hoa Kỳ nhằm hướng dẫn vũ khí phòng không bằng cách tính toán quỹ đạo có thể có của máy bay và xác định tọa độ hình cầu có thể xảy ra quỹ đạo đạn đạo
  • Thường bỏ qua công việc của Alonso Church (1903 - 1995) về tính toán lambda dẫn đến ý tưởng lập trình chức năng, một khía cạnh quan trọng cho sự xuất hiện của LISP ở Cambridge, mà McCarthy tận dụng để thử nghiệm AI sớm
  • Sự ra đời của lý thuyết thông tin, chủ yếu thông qua công trình của Claude Shannon (1916 - 2001), được tài trợ thông qua Bell Labs vì lợi ích tự động hóa chuyển đổi truyền thông
  • Công việc phân tích mật mã sớm của sinh viên tiến sĩ của Giáo hội, Alan Turing, được tài trợ hoàn toàn bởi Lực lượng Đồng minh với mục tiêu R & D là đánh bại thiết bị mã hóa Enigma để lực lượng Đức Quốc xã có thể bị chặn đứng trước khi tiêu diệt hoàn toàn London và các mục tiêu Đồng minh khác
  • Công trình của John von Neumann (1903 - 1957) hướng tới việc tập trung hóa việc thực hiện logic Boolean tùy ý cùng với số học số nguyên thành một đơn vị (hiện được gọi là CPU) và lưu trữ chương trình kiểm soát việc thực hiện trong flip-flop điện tử cùng với dữ liệu được xử lý và kết quả (cùng một kiến ​​trúc chung được triển khai bởi hầu hết các thiết bị điện toán hiện đại ngày nay)

Tất cả những điều này là các khái niệm xung quanh tầm nhìn của automata, mô phỏng các khía cạnh chức năng của thần kinh học động vật có vú. (Một con khỉ hoặc voi có thể lập kế hoạch và thực hiện thành công việc bay của một con ruồi, nhưng một con ruồi không có khả năng lập kế hoạch và thực hiện một cuộc tấn công vào một con khỉ hoặc voi.)

Thử nghiệm trí thông minh và mô phỏng của nó thông qua thao tác biểu tượng bằng ngôn ngữ lập trình mới, LISP, là trọng tâm chính của John McCarthy và vai trò của ông trong việc tạo ra Phòng thí nghiệm AI của MIT. Nhưng bất cứ điều gì chính thống có thể tồn tại với quy tắc (hệ thống sản xuất), mạng lưới thần kinh và thuật toán di truyền đã đa dạng hóa thành một đám mây ý tưởng làm cho thuật ngữ chính thống có phần mơ hồ. Một vài ví dụ sau đây.

  • Richard Stallman đã từ chức Phòng thí nghiệm AI của MIT và bắt đầu một sự thay đổi triết học khỏi nhiều triết lý kinh tế thống trị thời kỳ đó. Kết quả là phần mềm GNU và LINUX, tiếp theo là phần cứng mở và commons sáng tạo, các khái niệm phần lớn trái ngược với định hướng triết học của những người đã tài trợ cho các điểm nóng AI.
  • Nhiều hệ thống độc quyền (và do đó là bí mật của công ty) sử dụng các phương pháp Bayes hoặc các thành phần thích ứng xuất phát từ công việc của Norbert Wiener hơn bất kỳ thứ gì được coi là nghiên cứu AI chính thống trong thập niên 1970.

Sự ra đời của lý thuyết trò chơi

Sự kiện quan trọng trả lời câu hỏi trực tiếp nhất trong cuộc diễu hành các sự kiện lịch sử này là một số tác phẩm khác của von Neumann. Cuốn sách Lý thuyết trò chơi của ông, đồng tác giả với Oskar Morgenstern, có lẽ là yếu tố mạnh nhất trong số các điều kiện lịch sử dẫn đến sự kiên trì của Go và Chess như các kịch bản thử nghiệm cho phần mềm giải quyết vấn đề.

Mặc dù có nhiều công trình trước đây về cách chiến thắng trong Cờ vua hoặc Cờ vây, nhưng chưa bao giờ có một cách xử lý toán học và một bài thuyết trình hấp dẫn như trong Lý thuyết trò chơi.

Các thành viên đặc quyền của cộng đồng khoa học đã nhận thức rõ về thành công của von Neumann với việc tăng nhiệt độ và áp suất của vật liệu phân hạch lên khối lượng tới hạn và công trình của ông trong việc đưa ra nhiệt động học cổ điển từ lý thuyết lượng tử. Nền tảng của toán học mà ông trình bày trong Lý thuyết trò chơi đã nhanh chóng được chấp nhận (bởi một số người đã tài trợ cho nghiên cứu tại MIT) như một công cụ dự đoán tiềm năng cho kinh tế học. Dự đoán kinh tế là bước đầu tiên để kiểm soát nó.

Lý thuyết đáp ứng triết lý địa chính trị

Triết lý chủ đạo thúc đẩy chính sách của phương Tây trong thời kỳ đó là Manifest Destiny, về cơ bản là quan điểm chết người của Trật tự thế giới mới, người đứng đầu sẽ ngồi vào vị trí quyền lực của Mỹ. Các tài liệu được giải mật chỉ ra rằng rất có khả năng các nhà lãnh đạo thời đó đã thấy sự thống trị kinh tế đạt được thông qua việc áp dụng lý thuyết trò chơi ít rủi ro và tốn kém hơn nhiều so với chinh phục quân sự, sau đó là duy trì các căn cứ hoạt động (đồn trú công nghệ cao) gần mọi khu vực đông dân cư ở nước ngoài .

Những thách thức được công bố rộng rãi để phát triển máy tự động Cờ vua và cờ vây chỉ đơn giản là những con rồng mà các tập đoàn và chính phủ sử dụng như một sự cắt giảm đầu tiên trong việc mua lại tài sản nhân sự. Kết quả trò chơi giống như sơ yếu lý lịch. Một chương trình chơi trò chơi chiến thắng là một bằng chứng về sự tồn tại của kỹ năng lập trình có khả năng cũng sẽ thành công trong việc phát triển các trò chơi quan trọng hơn giúp di chuyển hàng tỷ đô la hoặc chiến thắng trong các cuộc chiến.

Những người có thể viết mã Tướng hoặc cờ Go chiến thắng được coi là tài sản có giá trị cao. Nghiên cứu tài trợ chơi trò chơi đã được coi là một cách để xác định những tài sản đó. Ngay cả khi không có lợi tức đầu tư ngay lập tức, việc xác định các tài sản này, bởi vì chúng có thể được giấu trong các bể nghĩ để vạch ra sự thống trị của thế giới, đã trở thành một sự cân nhắc chính khi các quỹ nghiên cứu được phân bổ.

Con đường chậm và nhanh để hoàn vốn đầu tư

Trái ngược với suy nghĩ địa chính trị này, tìm kiếm uy tín thể chế ở mặt sau của một số lập trình viên hoặc đội ngũ xảo quyệt là một yếu tố khác. Trong kịch bản này, bất kỳ tiến bộ nào trong việc mô phỏng trí thông minh có tiềm năng cải tiến hình học trong một số ứng dụng công nghiệp hoặc quân sự quan trọng đã được tìm kiếm.

Ví dụ, các chương trình như Maxima (tiền thân của các ứng dụng giải quyết vấn đề toán học như Mathicala) đã được tài trợ với hy vọng phát triển toán học bằng cách sử dụng điện toán tượng trưng.

Con đường dẫn đến thành công này về mặt khái niệm dựa trên chủ nghĩa quyết định như một triết lý tự nhiên bao trùm. Trong thực tế, đó là hình ảnh thu nhỏ của chủ nghĩa quyết định. Nó đã được đề xuất rằng, nếu một máy tính không chỉ có thể làm số học mà còn phát triển các định lý toán học về độ phức tạp siêu nhân, các mô hình nỗ lực của con người có thể được giảm xuống thành phương trình và giải. Dự đoán cho một loạt các hiện tượng kinh tế, quân sự và chính trị quan trọng sau đó có thể được sử dụng trong việc ra quyết định, cho phép đạt được lợi ích đáng kể.

Trước sự ngạc nhiên của nhiều người, thành công của Maxima và các chương trình toán học khác rất hạn chế trong tác động tích cực của nó đến khả năng dự đoán một cách đáng tin cậy các sự kiện kinh tế và địa chính trị. Sự xuất hiện của Lý thuyết hỗn loạn đã giải thích tại sao.

Đánh bại một bậc thầy về con người bằng một chương trình hóa ra nằm trong tầm tay của R & D thế kỷ XX. Sử dụng phần mềm để thử nghiệm các phương pháp khoa học máy tính khác nhau để chiến thắng một trò chơi là có thể đạt được và do đó hấp dẫn hơn đối với các tổ chức như một cách để đạt được uy tín, giống như một đội bóng rổ chiến thắng.

Đừng quên khám phá

Đôi khi sự xuất hiện là đối lập trực tiếp với thực tế. Các ứng dụng khác nhau được đề cập ở trên của máy suy nghĩ không bị lãng quên, và chi phí về thời gian và tiền bạc cần thiết để mô phỏng các khía cạnh của khả năng của động vật có vú sẽ không mất kinh phí để phát triển trò chơi tự động.

Công nghệ chủ yếu chiếm lĩnh việc giải quyết các vấn đề liên lạc, quân sự, địa chính trị, kinh tế và tài chính vượt xa sự phức tạp của các trò chơi như Cờ vua và Cờ vây. Lý thuyết trò chơi bao gồm các yếu tố của các bước di chuyển ngẫu nhiên được thực hiện bởi những người không phải là người chơi từ khi bắt đầu. Do đó, nỗi ám ảnh với Chess and Go chỉ đơn thuần là một chữ ký về trọng tâm thực sự của tài trợ và hoạt động trong nhiều lĩnh vực mô phỏng trí thông minh.

Phần mềm có thể chơi trò chơi Cờ vua hoặc cờ vây trung bình được triển khai cho cả máy tính mô hình hóa toàn cầu NSA cũng như máy móc lập chỉ mục của Google. Các đô la lớn được chi để phát triển những gì IS triển khai ở những nơi như vậy.

Bạn sẽ không bao giờ thấy chi tiết về hoặc thậm chí tổng quan về R & D được mô tả trực tuyến, ngoại trừ trường hợp những người, vì một số lý do thuyết phục cá nhân, vi phạm thỏa thuận bí mật của công ty hoặc phạm tội phản quốc.


1
Giải thích rất tốt đẹp bằng cách liên kết nền lịch sử. Bạn rất đúng về cách mọi thứ thay đổi trong nghiên cứu AI theo thời gian. Điểm rất tốt về việc đặt bản thân trở lại thời gian để hiểu quan điểm.
Ugnes

2

Tôi thấy tuyên bố gặp rắc rối vì trí thông minh thuật toán được xác nhận đầu tiên có thể là một máy tự động NIM , vì vậy theo quan điểm của tôi, sự phát triển của Trí thông minh thuật toán không thể tách rời khỏi các trò chơi kết hợp. Dường như McCarthy không cho rằng các trò chơi là hữu ích, điều này khiến tôi nghi ngờ rằng ông chưa bao giờ nghiêm túc nghiên cứu lịch sử của các trò chơi.

Lý thuyết trò chơi kết hợp , một lĩnh vực ứng dụng trong toán học và điện toán, đã được chính thức hóa trong những thập kỷ sau Định lý Sprague-Grundy , một phân tích toán học của trò chơi NIM. Gần đây, trò chơi gấp protein Foldit đã tạo ra kết quả thực sự trong một lĩnh vực ứng dụng.

  • Câu trả lời tôi thường đưa ra là các trò chơi như Cờ vua và cờ vây cung cấp sự phức tạp gần giống với tự nhiên bằng cách sử dụng các tham số cực kỳ đơn giản. (Về bản chất, các trò chơi kết hợp và câu đố, như Sudoku, là những cỗ máy phức tạp.)

Nhưng các trò chơi, không giống như các câu đố, là những nỗ lực solo, đòi hỏi một kiểu ra quyết định chiến lược khá hữu ích. (Câu trả lời @Ugnes liệt kê nhiều trong số chúng.)

  • Các trò chơi kết hợp đặc biệt cung cấp một điểm chuẩn hữu ích cho khả năng của các thuật toán để quản lý các vấn đề khó hiểu.

Ngoài ra còn có một yếu tố PR . Dịch thuật ngôn ngữ thuật toán đã trở nên cực kỳ tốt trong những năm gần đây, nhưng bạn không bao giờ nghe thấy báo chí làm cho một vấn đề lớn về nó. So sánh với DeepBlue so với Kasparov hoặc AlphaGo so với Sedol. (Ngăn xếp này phát nổ với các câu hỏi ML sau kết quả AlphaGo.) Điều này tương tự như cuộc đổ bộ lên mặt trăng của Hoa Kỳ, thật tuyệt vời, nếu không cần thiết, kỳ công kỹ thuật đã truyền cảm hứng cho các thế hệ các nhà khoa học vừa chớm nở.


Phần tái bút: Đáng chú ý là cho đến gần đây, thuật ngữ "mạnh" được dành riêng cho Trí tuệ tổng hợp nhân tạo, vốn vẫn mang tính lý thuyết cao. Sau AlphaGo, tôi bắt đầu thấy các học giả sử dụng thuật ngữ "AI thu hẹp mạnh mẽ".

Việc sử dụng mạnh mẽ liên quan đến Trí tuệ tổng hợp nhân tạo hoàn toàn là triết lý. Ngược lại, cách thuật ngữ được sử dụng trong Lý thuyết trò chơi kết hợp (xem Trò chơi đã giải quyết ) hoàn toàn thực tế và liên quan đến bằng chứng toán học.

Cờ vua vẫn chưa được giải quyết, và do đó nó vẫn hữu ích cho nghiên cứu. [Xem Gi hươu cao cổ sau đây.]

Các lĩnh vực của Lý thuyết trò chơi và Lý thuyết trò chơi kết hợp bao gồm những cái tên như Von Neumann , NashConway , và gần đây là Demain tại MIT. Và nếu bạn muốn bao gồm các câu đố kết hợp như Sudoku, chúng ta có thể kéo dài nó trở lại Euler . Vì những lý do này, cũng như những điều được liệt kê ở trên, tôi có một thời gian khó khăn để xem phân tích các trò chơi là một sự theo đuổi tầm thường.


Gi hươu cao cổ Ches là kết quả gần đây của một nhà toán học / lập trình viên cá nhân, Matthew Lai, người đã sử dụng phương pháp Mạng thần kinh để tạo ra một thuật toán cờ vua tự dạy mình chơi ở cấp độ quốc tế trong 72 giờ.

Một trong những mục tiêu của Lai là tạo ra một thuật toán tạo ra nhiều "trò chơi giống con người" hơn. (So ​​sánh với lối chơi thuật toán "vô nhân đạo" như AlphaGo.) Hươu cao cổ không phải là AGI, nhưng chắc chắn nó có thể được coi là một phần của câu đố.

Trò chơi máy tính được cho là loại tương tác sâu nhất được chia sẻ bởi con người và automata, và loại tương tác này quay trở lại gần như bắt đầu từ sự ra đời của điện toán hiện đại.


2
Nó không giống như McCarthy nghĩ rằng trò chơi là vô dụng. Ông tin rằng chúng ta nên tập trung nhiều hơn vào việc bắt chước hành vi của con người bằng máy móc, những thứ như Turing Test. Anh nghĩ Turing Test có thể quan trọng hơn Cờ vua khi nói đến AI. Điều này có thể giúp.
Ugnes

@Ugnes Cảm ơn đã làm rõ, nhưng quan điểm của tôi vẫn giữ. Thử nghiệm Turing là một ý tưởng hay, nhưng nó rất triết lý và hoàn toàn chủ quan. Điều này cũng khá vô nghĩa vì vượt qua bài kiểm tra Turing không có nghĩa là tự nhận thức hay ý chí. Lý thuyết trò chơi và Lý thuyết trò chơi kết hợp là thực tiễn, thủ tục và toán học, và việc hạn chế AI trong trò chơi "thu hẹp" có thể là sự phản ánh về bản chất hạn chế của các mô hình trò chơi hiện tại. Các metagame như [M] cung cấp một cầu nối đến hai trường và có thể cung cấp một mô hình nhỏ gọn cho AGI cơ bản.
DukeZhou

1
@Ugnes Tôi đoán một phần những gì tôi đang nói là, tiếp cận AGI ở mức cao có lẽ sẽ chỉ là "khói và gương". Giả thuyết của tôi là AGI cần được tiếp cận ở cấp độ cơ bản, với các chức năng cơ bản (kinh tế) cơ bản trở thành "tự trị". Khi bạn đã có được điều đó, bạn có thể xây dựng trên nó bằng cách cắm Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v. Tôi nghi ngờ về bất kỳ cách tiếp cận nào với AGI không bắt nguồn từ Lý thuyết trò chơi và đó là các phần mở rộng, áp dụng cho mọi quyết định, cho dù có ý thức hoặc tự trị (như trong trường hợp của các sinh vật đơn giản.)
DukeZhou

1
Tôi hoàn toàn đồng ý với bạn. Tôi cũng không phải là một fan hâm mộ lớn của Turing Test. Lý thuyết trò chơi Plus là một chủ đề rất quan trọng. Tôi cũng đã từng là một sinh viên Kinh tế, vì vậy tôi hiểu.
Ugnes

1
@Ugnes Nếu thấy thú vị khi Turing tự gọi bài kiểm tra của mình là "Trò chơi bắt chước", mà tôi coi đó là một mô tả chính xác và chính xác. (Có thể việc đổi thương hiệu thành "Thử nghiệm Turing" là sai lệch ở chỗ, theo cách hiểu phổ biến, dường như nó đã mang ý nghĩa rộng hơn như tự nhận thức ...)
DukeZhou

0

Theo tôi, bài kiểm tra Turing quá chủ quan và lãng phí thời gian. Tôi chắc chắn rằng hàng triệu người đã trả lời email được gửi bởi bot hoặc trò chuyện với chatbot trực tuyến trong khi không biết rằng họ thực sự chỉ đang trả lời một chương trình.

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.