Die Kombination von Neurowissenschaften, Psychologie und KI ergibt ein grundlegendes Modell des menschlichen Denkens

Fortschritte in künstliche Intelligenz hat die Schaffung von KIs ermöglicht, die Aufgaben ausführen, die bisher nur für Menschen möglich waren, wie z Sprachen übersetzen, Autos fahren, Brettspiele auf Weltmeisterniveau spielen, und die Struktur von Proteinen zu extrahieren. Jede dieser KIs wurde jedoch für eine einzelne Aufgabe entwickelt und umfassend trainiert und hat die Fähigkeit, nur das zu lernen, was für diese bestimmte Aufgabe erforderlich ist.

Aktuelle KIs, die produzieren fließende Texte, auch im Gespräch mit Menschen, und beeindruckende und einzigartige Kunst zu erzeugen kann das geben falscher Eindruck eines Geistes bei der Arbeit. Aber auch dies sind spezialisierte Systeme, die eng definierte Aufgaben erfüllen und einen enormen Schulungsaufwand erfordern.

Es bleibt immer noch eine gewaltige Herausforderung, mehrere KIs zu einer zu kombinieren, die viele verschiedene Aufgaben lernen und ausführen kann, geschweige denn die volle Bandbreite der von Menschen ausgeführten Aufgaben verfolgen oder die Bandbreite der Erfahrungen nutzen, die Menschen zur Verfügung stehen, um die ansonsten erforderliche Datenmenge zu reduzieren lernen, wie diese Aufgaben ausgeführt werden. Die diesbezüglich besten aktuellen KIs, wie z AlphaZero und Cat, kann eine Vielzahl von Aufgaben bewältigen, die in eine einzige Form passen, wie z. B. das Spielen von Spielen. Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) die einer Vielzahl von Aufgaben gewachsen ist, bleibt schwer fassbar.

Letztendlich AGIs müssen können effektiv miteinander und mit Menschen in verschiedenen physischen Umgebungen und sozialen Kontexten zu interagieren, die vielfältigen Fähigkeiten und Kenntnisse zu integrieren, die dazu erforderlich sind, und flexibel und effizient aus diesen Interaktionen zu lernen.

Der Aufbau von AGIs läuft darauf hinaus, künstliche Köpfe zu bauen, wenn auch stark vereinfacht im Vergleich zu menschlichen Köpfen. Und um einen künstlichen Verstand aufzubauen, muss man mit einem Erkenntnismodell beginnen.

Von der menschlichen zur künstlichen allgemeinen Intelligenz

Menschen verfügen über nahezu unbegrenzte Fähigkeiten und Kenntnisse und lernen schnell neue Informationen, ohne dass sie dafür umgebaut werden müssen. Es ist denkbar, dass ein AGI mit einem Ansatz gebaut werden kann, der sich grundlegend von der menschlichen Intelligenz unterscheidet. Allerdings als drei langjährige Forscher in AI und Kognitionswissenschaft, ist unser Ansatz, Inspiration und Erkenntnisse aus der Struktur des menschlichen Geistes zu ziehen. Wir arbeiten auf AGI hin, indem wir versuchen, den menschlichen Geist besser zu verstehen, und den menschlichen Geist besser zu verstehen, indem wir auf AGI hinarbeiten.

Aus der Recherche in Neurowissenschaften, Kognitionswissenschaft und Psychologie wissen wir, dass das menschliche Gehirn weder eine riesige homogene Menge von Neuronen noch eine riesige Menge aufgabenspezifischer Programme ist, die jeweils ein einzelnes Problem lösen. Stattdessen ist es ein Menge von Regionen mit unterschiedlichen Eigenschaften die die grundlegenden kognitiven Fähigkeiten unterstützen, die zusammen den menschlichen Geist bilden.

Diese Fähigkeiten umfassen Wahrnehmung und Handlung; Kurzzeitgedächtnis für das, was in der aktuellen Situation relevant ist; Langzeitgedächtnis für Fähigkeiten, Erfahrungen und Wissen; Argumentation und Entscheidungsfindung; Emotion und Motivation; und das Erlernen neuer Fähigkeiten und Kenntnisse aus der ganzen Bandbreite dessen, was eine Person wahrnimmt und erlebt.

Anstatt sich isoliert auf bestimmte Fähigkeiten zu konzentrieren, ist KI-Pionier Allen Newel schlug 1990 die Entwicklung vor Einheitliche Erkenntnistheorien die alle Aspekte des menschlichen Denkens integrieren. Forscher konnten Softwareprogramme namens erstellen kognitive Architekturen die solche Theorien verkörpern und es ermöglichen, sie zu testen und zu verfeinern.

Kognitive Architekturen sind in mehreren wissenschaftlichen Bereichen mit unterschiedlichen Perspektiven verankert. Neurowissenschaften konzentrieren sich auf die Organisation des menschlichen Gehirns, kognitive Psychologie auf menschliches Verhalten in kontrollierten Experimenten und künstliche Intelligenz auf nützliche Fähigkeiten.

Das gemeinsame Modell der Kognition

Wir waren an der Entwicklung von drei kognitiven Architekturen beteiligt: AKT-R, Steigen, und Sigma. Auch andere Forscher beschäftigten sich mit alternativen Ansätzen. Ein Papier identifizierte fast 50 aktive kognitive Architekturen. Diese Verbreitung von Architekturen ist zum Teil eine direkte Reflexion der beteiligten multiplen Perspektiven und zum Teil eine Erforschung einer breiten Palette möglicher Lösungen. Was auch immer die Ursache sein mag, es wirft sowohl wissenschaftlich als auch in Bezug auf die Suche nach einem kohärenten Weg zu AGI unangenehme Fragen auf.

Glücklicherweise hat diese Verbreitung das Feld an einen wichtigen Wendepunkt gebracht. Wir drei haben eine bemerkenswerte Konvergenz zwischen den Architekturen festgestellt, die eine Kombination aus neuronalen, Verhaltens- und Computerstudien widerspiegelt. Als Reaktion darauf initiierten wir eine gemeinschaftsweite Anstrengung, um diese Konvergenz zu erfassen in ähnlicher Weise wie die Standardmodell der Teilchenphysik die in der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts entstanden.

Dieser Gemeinsames Modell der Erkenntnis teilt menschenähnliches Denken in mehrere Module auf, wobei ein Kurzzeitgedächtnismodul im Zentrum des Modells steht. Die anderen Module (Wahrnehmung, Handlung, Fertigkeiten und Wissen) interagieren darüber.

Lernen geschieht nicht absichtlich, sondern automatisch als Nebeneffekt der Verarbeitung. Mit anderen Worten, Sie entscheiden nicht, was im Langzeitgedächtnis gespeichert wird. Stattdessen bestimmt die Architektur, was gelernt wird, basierend darauf, woran Sie denken. Dies kann dazu führen, dass Sie neue Fakten lernen, denen Sie ausgesetzt sind, oder neue Fähigkeiten, die Sie ausprobieren. Es kann auch zu Verfeinerungen bestehender Fakten und Fähigkeiten führen.

Die Module selbst arbeiten parallel; Sie können sich zum Beispiel an etwas erinnern, während Sie zuhören und sich in Ihrer Umgebung umsehen. Die Berechnungen jedes Moduls sind massiv parallel, was bedeutet, dass viele kleine Rechenschritte gleichzeitig stattfinden. Beispielsweise kann das Langzeitgedächtnismodul beim Abrufen einer relevanten Tatsache aus einem riesigen Fundus früherer Erfahrungen die Relevanz aller bekannten Tatsachen gleichzeitig in einem einzigen Schritt bestimmen.

Der Weg zur Künstlichen Allgemeinen Intelligenz

Das Common Model basiert auf dem aktuellen Konsens in der Forschung zu kognitiven Architekturen und hat das Potenzial, die Forschung zu natürlicher und künstlicher allgemeiner Intelligenz zu leiten. Bei der Modellierung von Kommunikationsmustern im Gehirn liefert das Common Model genauere Ergebnisse als führende Modelle aus der Neurowissenschaft. Dies erweitert seine Fähigkeit, Menschen zu modellieren– das einzige System, das nachweislich zu allgemeiner Intelligenz fähig ist – über kognitive Überlegungen hinaus, um die Organisation des Gehirns selbst einzubeziehen.

Wir sehen allmählich Bemühungen, bestehende kognitive Architekturen mit dem Common Model in Beziehung zu setzen und es als Grundlage für neue Arbeiten zu verwenden – zum Beispiel eine interaktive KI entwickelt, um Menschen zu coachen hin zu einem besseren Gesundheitsverhalten. Einer von uns war an der Entwicklung einer auf Soar basierenden KI mit dem Namen „Soar“ beteiligt Rosie, das neue Aufgaben durch Anweisungen in englischer Sprache von menschlichen Lehrern lernt. Es lernt 60 verschiedene Rätsel und Spiele und kann das Gelernte von einem Spiel auf ein anderes übertragen. Es lernt auch, einen mobilen Roboter für Aufgaben wie das Holen und Ausliefern von Paketen und das Patrouillieren von Gebäuden zu steuern.

Rosie ist nur ein Beispiel dafür, wie man eine KI baut, die sich AGI über eine kognitive Architektur nähert, die gut durch das Common Model charakterisiert ist. In diesem Fall lernt die KI automatisch neue Fähigkeiten und Kenntnisse während des allgemeinen Denkens, das natürlichen Sprachunterricht von Menschen und ein Minimum an Erfahrung kombiniert – mit anderen Worten, eine KI, die eher wie ein menschlicher Verstand funktioniert als die heutigen KIs, die über Brute lernen Rechenleistung und riesige Datenmengen.

Aus einer breiteren AGI-Perspektive betrachten wir das Common Model sowohl als Leitfaden für die Entwicklung solcher Architekturen und KIs als auch als Mittel zur Integration der aus diesen Versuchen gewonnenen Erkenntnisse in einen Konsens, der letztendlich zu AGI führt.

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