Là tương tự cần thiết cho trí thông minh chung nhân tạo?

Tương tự là khá mạnh mẽ trong giao tiếp. Họ cho phép giải thích các khái niệm phức tạp cho những người không có kiến ​​thức về miền, chỉ bằng cách ánh xạ tới một miền đã biết. Hofstadter nói rằng họ quan trọng , trong khi Dijkstra nói rằng họ nguy hiểm. Dù sao, sự tương tự có thể được coi là một cách mạnh mẽ để chuyển các khái niệm trong giao tiếp của con người (tôi có dám nói là học chuyển giao không?).

Tôi biết về công việc kế thừa, chẳng hạn như Lý do dựa trên trường hợp , nhưng không có công trình nào gần đây hơn về cơ chế tương tự trong AI.

Có sự đồng thuận cho dù sự tương tự có cần thiết đối với các AGI hay không và mức độ quan trọng của chúng?

Xin vui lòng, xem xét ủng hộ câu trả lời của bạn với công việc hoặc ấn phẩm cụ thể.

Tôi không nghĩ rằng tôi có thể cung cấp cho bạn một câu trả lời thực sự cho câu hỏi thực tế như được đặt ra, vì tôi không có một định nghĩa chặt chẽ về "trí thông minh chung". Tôi cũng không có một định nghĩa vững chắc về "quan trọng" trong bối cảnh.

Nhưng ... nếu chúng ta dựa vào sự hiểu biết ngây thơ / trực quan của chúng ta về trí thông minh là gì và ý nghĩa của sự phê phán, bạn có thể dịch điều này là "một hệ thống thông minh chung cần tạo ra sự tương tự để làm những điều nhất định mà nó không thể ' Nếu không thì sao? " Hay nói cách khác "có những hành vi hữu ích được kích hoạt bằng lý luận tương tự không thể được sao chép theo bất kỳ cách nào khác không?"

Theo nghĩa chặt chẽ nhất, tôi cũng không có câu trả lời cho một trong những câu hỏi đó, nhưng ít nhất có bằng chứng cho thấy câu trả lời có thể là "có". Xem, để tham khảo, bài viết Copycat của Hofstadter và Mitchell. Từ những gì tôi đã thấy, một số loại vấn đề mà Copycat giải quyết khác với mọi vấn đề tôi từng thấy được giải quyết bằng các phương pháp khác. Bây giờ có lẽ chỉ là trùng hợp ngẫu nhiên mà không ai đã cố gắng giải quyết những vấn đề đó, tôi không biết, hãy nói "học sâu" hoặc "quy tắc cảm ứng" hoặc "thuật toán di truyền". Hoặc có lẽ họ đã và tôi chỉ tình cờ tìm thấy kho nghiên cứu đó.

Dù sao, tôi cũng sẽ nói thêm rằng vẫn còn nghiên cứu về việc sử dụng tương tự cho AI / ML. Xem ví dụ bài viết này từ tháng 7 năm 2017 nơi các tác giả nói về việc sử dụng phép loại suy, nhưng định nghĩa cách tiếp cận của họ là "suy luận tương tự" (mà họ cho là khác với "lý luận tương tự" như được định nghĩa trong "giai đoạn GOFAI" trước đó). Ngoài ra còn có bài viết này từ tháng 6 năm 2017 , nơi một nhóm tác giả khác đề cập đến một hình thức lý luận tương tự.

Tôi không nghĩ có sự đồng thuận về việc liệu một dạng lý luận tương tự nào đó có "phê phán" hay không nhưng đó chắc chắn là một chủ đề vẫn đang được nghiên cứu.

Và để giải quyết một chút về tiếp tuyến - một câu hỏi liên quan thú vị sẽ là hỏi liệu "chế tạo tương tự" có phải là một đặc tính nổi bật của ANN đủ sâu / rộng hay không, hoặc một cơ sở như vậy cần phải được thiết kế và được mã hóa rõ ràng.