Nhận xét năm 2018 của Judea Pearl trên ACM.org, trong tác phẩm Xây dựng những cỗ máy thông minh thực sự của mình , Dạy chúng nguyên nhân và hiệu quả là sự thật xuyên thấu.
Tất cả những thành tựu ấn tượng của số lượng học tập sâu để chỉ phù hợp đường cong.
Nó có thể ít giật gân và đúng kỹ thuật hơn để nói rằng nó không phải là "Chỉ phù hợp với đường cong", mà là, "phù hợp bề mặt tinh vi." Tuy nhiên, đánh giá chung của ông cho thấy sự cần thiết phải nhìn xa hơn việc điều chỉnh các hàm phi tuyến để phù hợp với một bề mặt trongRnvà xem xét liệu nhận thức có thể đạt được với một mạng lưới sâu. Sự phân chia trong câu trả lời cho câu hỏi này là kỳ lạ. Chúng tôi có hai khẳng định mâu thuẫn, thường được nêu rõ.
- Mạng nhân tạo không thể thực hiện logic.
- Mạng nhân tạo là cách tiếp cận tốt nhất cho AI.
Làm thế nào hợp lý có thể được loại trừ khỏi danh sách các tính năng quan trọng của con người về trí thông minh, đó là những gì hai khẳng định này được thực hiện cùng nhau có nghĩa là gì?
Có phải bộ não con người là một mạng lưới những người tạo đường cong tinh vi? Câu nói nổi tiếng của Marvin Minsky, "Bộ não tình cờ là một cỗ máy thịt", được đưa ra mà không có bằng chứng, và cũng không phải là bằng chứng về sự tầm thường hóa bộ não của con người cũng như bằng chứng cho thấy bộ não nằm ngoài khả năng tính toán của Turing đã được đưa ra kể từ đó .
Khi bạn đọc những từ này, mạng lưới thần kinh của bạn có thực hiện chuỗi đường cong sau phù hợp không?
- Cạnh từ thanh võng mạc và hình nón
- Các đường từ các cạnh
- Hình dạng từ dòng
- Chữ từ hình
- Yếu tố ngôn ngữ từ các nhóm chữ
- Cấu trúc ngôn ngữ từ các yếu tố
- Hiểu từ cấu trúc ngôn ngữ
Trường hợp này là mạnh mẽ để khẳng định rằng năm đầu tiên là một cơ chế hội tụ trên một mô hình và tất cả các cấu trúc máy học chỉ là một phương pháp để khớp dữ liệu với mô hình.
Hai mục đạn cuối cùng là nơi mô hình bị phá vỡ và là nơi nhiều nhà nghiên cứu và tác giả AI đã tuyên bố chính xác rằng học máy có những hạn chế đáng kể khi chỉ dựa trên các lớp tri giác đa lớp và hạt nhân chập. Hơn nữa, vật phẩm đạn cuối cùng được đơn giản hóa quá mức trong trạng thái hiện tại của nó, có thể là theo thứ tự cường độ. Ngay cả khi Minsky đúng là một máy tính có thể thực hiện những gì bộ não làm, quá trình đọc và hiểu đoạn này có thể dễ dàng có hàng ngàn loại thành phần quy trình độc đáo khác nhau trong các mô hình của quy trình làm việc nội bộ với sự song song lớn. Công nghệ hình ảnh chỉ ra xác suất này. Chúng tôi có máy tính mô hình hóa chỉ các lớp ngoại vi đơn giản nhất.
Có bất kỳ lập luận khoa học / toán học nào ngăn cản việc học sâu không bao giờ tạo ra AI mạnh mẽ? - Không. Nhưng cũng không có lý lẽ nào đảm bảo điều đó.
Các câu hỏi khác ở đây điều tra xem những người giả đường cong tinh vi này có thể thực hiện các yếu tố nhận thức hoặc lý luận hay không.
Vật tổ của ba trong hình ảnh của câu hỏi, nhìn, làm và tưởng tượng, không đặc biệt đầy đủ, chính xác hoặc sâu sắc.
- Có ít nhất năm mô thức cảm giác ở người, không phải một
- Làm trước các giác quan của con người hàng tỷ năm - vi khuẩn làm
- Tưởng tượng không phải là một quá trình cao hơn đáng kể so với phát lại kịch bản từ các mô hình kinh nghiệm trong quá khứ với một số phương pháp để áp dụng các hàm tập hợp để kết hợp chúng và tiêm các đột biến ngẫu nhiên
- Sự sáng tạo có thể chỉ là tưởng tượng trong mục đạn trước đó, sau đó loại bỏ kết quả tưởng tượng vô dụng với một số tiêu chí chất lượng theo định hướng thị trường, để lại các sản phẩm sáng tạo ấn tượng bán
Các hình thức cao hơn là sự đánh giá cao, ý thức về thực tế vượt ra ngoài phạm vi đo lường khoa học, nghi ngờ chính đáng, tình yêu, sự hy sinh vì lợi ích của người khác hoặc nhân loại.
Nhiều người nhận ra rằng tình trạng công nghệ AI hiện tại không ở đâu gần việc mua sắm một hệ thống có thể trả lời một cách đáng tin cậy, "Làm thế nào tôi có thể khiến Y xảy ra?" hoặc "Nếu tôi đã hành động khác đi, liệu X có còn xảy ra không?"
Không có bằng chứng toán học nào cho thấy một số sự kết hợp của các yếu tố phù hợp với đường cong nhỏ có thể hoặc không thể đạt được khả năng trả lời những câu hỏi đó như một con người điển hình có thể, chủ yếu là do không đủ hiểu biết về trí thông minh là gì hoặc cách định nghĩa nó theo thuật ngữ toán học.
Cũng có thể trí thông minh của con người hoàn toàn không tồn tại, tham chiếu đến nó dựa trên niềm tin tôn giáo rằng chúng ta cao hơn một loài so với các loài khác. Rằng chúng ta có thể cư trú, tiêu thụ và tiêu diệt thực sự không phải là một quan niệm rất thông minh về trí thông minh.
Khẳng định rằng trí thông minh của con người là một sự thích nghi giúp phân biệt chúng ta với các động vật có vú khác xung đột với việc chúng ta có thích nghi tốt hay không. Chúng tôi chưa được thử nghiệm. Hãy đến với kẻ giết người thiên thạch toàn cầu tiếp theo với một làn sóng chấn động về cường độ của thiên thạch miệng núi lửa Chicxulub, sau đó là một vài nghìn năm của mùa đông mặt trời và chúng ta sẽ xem liệu đó là sự tồn tại 160.000 năm của vi khuẩn hay sự tồn tại 4.000.000 năm của vi khuẩn. chứng tỏ bền vững hơn. Trong dòng thời gian của cuộc sống, trí thông minh của con người vẫn chưa chứng minh được bản thân có ý nghĩa như một đặc điểm thích nghi.
Điều rõ ràng về sự phát triển của AI là các loại hệ thống khác đang đóng một vai trò cùng với những người học sâu dựa trên khái niệm perceptionron nhiều lớp và các hạt tích chập là các bộ phận bề mặt nghiêm ngặt.
Các thành phần Q-learning, các thành phần dựa trên sự chú ý và các thành phần bộ nhớ dài hạn cũng hoàn toàn là một bộ lọc bề mặt, nhưng chỉ bằng cách kéo dài định nghĩa của sự phù hợp bề mặt đáng kể. Chúng có các đặc tính và trạng thái thích nghi theo thời gian thực, vì vậy chúng có thể được Turing hoàn thành.
Các thùng chứa logic mờ, các hệ thống dựa trên quy tắc, các thuật toán có thuộc tính Markovian và nhiều loại thành phần khác cũng đóng vai trò của chúng và hoàn toàn không phải là bộ tạo bề mặt.
Tóm lại, có những điểm được đưa ra có cơ sở hơn cả tính hợp lý hoặc chất lượng trực quan dễ chịu, tuy nhiên, nhiều tác giả này không cung cấp khung toán học với các định nghĩa, ứng dụng, bổ đề, định lý, hoặc thậm chí là các thí nghiệm có thể nghĩ xem xét kỹ lưỡng một cách chính thức.
