Deeplind's Psychlab Heralds Рассвет искусственного общего интеллекта
Беседы об ИИ, как правило, колеблются между дико оптимистичными и неприятно дистопией. Некоторые эксперты будут утверждать, что мы находимся на пороге нового ренессанса, в котором самозанятые автомобили будут душить нас между местоположениями, в то время как роботизированные домовладельцы проводят наши торги. Другие предвидят апокалипсис, похожий на Терминатор. Как это часто бывает, правда лежит где-то между этими крайностями. Тем не менее, никто не должен быть под иллюзией, что искусственный общий интеллект (AGI), означающий ИИ, который может изучать одни и те же задачи человека, является неопределенной и далекой реальностью. DeepMind поставила под сомнение недавний выпуск Psychlab, инструментария для оценки искусственного интеллекта с помощью тех же психологических инструментов, которые мы используем для оценки когнитивных способностей человека.
DeepMind - компания, стоящая за алгоритмом, который победил Ли Седола в Го. Компания начала работу над алгоритмами «обучения усилению», в которых используются одни и те же рецепты общего назначения, которые лежат в основе обучения людей и животных. Во введении статьи авторы приводят в соответствие различные достижения, заложенные современным глубоким обучением подкрепления, которые включают в себя «навигацию по 3D-виртуальным мирам, рассматриваемым с их собственной эгоцентрической точки зрения, привязку и использование информации в краткосрочной памяти, лазерная бирка, «обработка в естественных наружных средах с деревьями, кустарниками и холмистыми холмами и долинами и даже правильное реагирование на команды естественного языка».
Это все действия людей и наших приматов-кузенов, и если это не читается, как каталог качеств, принадлежащих искусственному общему интеллекту, чем я не знаю, что делает. Чтобы увидеть алгоритм обучения подкрепления в действии, ознакомьтесь с этим видео на YouTube, демонстрирующим ИИ, выполняющим ту же задачу обучения, которая используется психологами для оценки когнитивных навыков крыс, приматов и других животных с общим интеллектом.
Некоторые эксперты могут отказаться от чтения письменного материала на стене относительно AGI, поскольку ранее выполняемые задачи выполняли одноцелевые, контролируемые алгоритмы обучения (которые не обладали никакими обобщаемыми навыками). Это были эквиваленты одноходовых пони. Это не относится к современному глубокому обучению подкрепления - один алгоритм может изучать самые разные навыки, как это может сделать один человек. Авторы книги Psychlab считают, что эти глубокие алгоритмы подкрепления могут быть измерены с помощью тех же инструментов, которые мы измеряем сами и другие существа, обладающие обобщенным интеллектом, такие как визуальный поиск, обнаружение изменений, случайное распознавание движения точек и множественное отслеживание объектов.
В то время как DeepMind, как правило, сходилась с точки зрения сходства своей работы с искусственным общим интеллектом, даже играя прямо в руки скептиков, скрыть все очевиднее будет сложнее и труднее: единый алгоритм теперь может изучать многие из тех же задач, которые люди могут , и намного лучше в некоторых случаях.
Некоторые из оставшихся разрывов в производительности между нами и такими алгоритмами, скорее всего, будут уменьшены благодаря усовершенствованным аппаратным средствам и системам управления, которые позволят этим алгоритмам физические степени свободы и чувствительную силу, которыми мы обладаем. Но это проблемы с приемлемыми инженерными решениями. Поэтому мы не должны удивляться, когда роботы начинают выполнять те же задачи, которые раньше были укомплектованы людьми в рабочей силе.
Будут ли такие ИИ подняться против своих человеческих повелителей в какой-то эпической битве за верховенство, остается много сомнений - ведь функция вознаграждения, используемая в таких алгоритмах обучения подкреплению, - это не какая-то открытая тайна, а явно заданная программистами. Но мы не должны забывать о том, что появление искусственного общего интеллекта с набором навыков, подобным нашему, уже несколько десятилетий. Это реальность, которая уже на нас.
Читать далее
Лучшая уличная техника для общения в холодную погоду
Теперь, когда зима настала для большинства из нас, а мы все еще пытаемся общаться на улице, стоит взглянуть на некоторые технологии, которые могут помочь сделать игру более комфортной и успешной.
Несмотря на сообщения, Sony, вероятно, теряет деньги не на каждой PlayStation 5
Sony сообщила об успешном общем квартале этого года, поставив 4,5 млн консолей PlayStation 5. Несмотря на некоторые сообщения, компания вряд ли будет терять деньги на каждой проданной PS5.
С оформлением AT & T Google почти выиграл войны обмена сообщениями RCS
Несколько лет назад Google объявил, что он отказывался от его многочисленного знающего платформы Allo Chat в пользу RCS. Это решение, наконец, начинает окупаться.
Запрещенные крипто-шахтеры сифонирующие власть от китайских общественных фирм
Две китайские провинции обнаружили, что в государственных учреждениях происходило существенный кусок незаконной добычи. Естественно, правительство направлено на то, чтобы остановить это.