Neuroteaduse, psühholoogia ja tehisintellekti ühendamine annab inimmõtte alusmudeli

Edasiminek tehisintellekti on võimaldanud luua AI-sid, mis täidavad varem ainult inimese jaoks võimalikuks peetud ülesandeid, nt keelte tõlkimine, autode juhtimine, lauamänge mängides maailmameistri tasemel, ja valkude struktuuri ekstraheerimine. Kuid kõik need tehisintellektid on loodud ja põhjalikult koolitatud ühe ülesande jaoks ning neil on võimalus õppida ainult selle konkreetse ülesande jaoks vajalikku.

Viimased AI-d, mis toodavad ladus tekst, sealhulgas inimestega vesteldes ja luua muljetavaldavat ja ainulaadset kunsti saab anda vale mulje mõistusest tööl. Kuid isegi need on spetsiaalsed süsteemid, mis täidavad kitsalt määratletud ülesandeid ja nõuavad tohutut koolitust.

Endiselt on hirmuäratav väljakutse ühendada mitu AI-d üheks, mis suudab õppida ja täita paljusid erinevaid ülesandeid, veelgi vähem täita inimeste tehtavaid ülesandeid või kasutada inimestele kättesaadavaid kogemusi, mis vähendavad muidu vajaminevate andmete hulka. õppida, kuidas neid ülesandeid täita. Parimad praegused tehisintellektid selles osas, nagu AlfaZero ja Gato, saab hakkama erinevate ülesannetega, mis sobivad ühele vormile, näiteks mängimine. Üldine tehisintellekt (AGI) mis suudab täita paljusid ülesandeid, jääb tabamatuks.

Lõppkokkuvõttes AGI-d peab oskama suhelda tõhusalt üksteise ja inimestega erinevates füüsilistes keskkondades ja sotsiaalsetes kontekstides, integreerida selleks vajalikke oskusi ja teadmisi ning õppida nendest suhtlustest paindlikult ja tõhusalt.

AGI-de loomine taandub tehismeele ehitamisele, kuigi see on inimmõistusega võrreldes oluliselt lihtsustatud. Ja tehismõistuse ülesehitamiseks tuleb alustada tunnetusmudelist.

Inimesest üldise tehisintellektini

Inimestel on peaaegu piiramatu hulk oskusi ja teadmisi ning nad õpivad kiiresti uut teavet, ilma et oleks vaja seda ümber kujundada. On mõeldav, et AGI saab ehitada, kasutades lähenemist, mis erineb põhimõtteliselt inimese intelligentsusest. Siiski, nagu kolm pikka aega Teadlased in AI ja tunnetusteadus, meie lähenemisviis on ammutada inspiratsiooni ja teadmisi inimmõistuse struktuurist. Me töötame AGI nimel, püüdes paremini mõista inimmõistust ja paremini mõista inimmõistust, töötades AGI poole.

Uurimistööst sisse neuroteadus, kognitiivteaduse ja psühholoogia, me teame, et inimese aju ei ole ei tohutu homogeenne neuronite kogum ega massiivne ülesandespetsiifiliste programmide kogum, millest igaüks lahendab ühe probleemi. Selle asemel on see a erinevate omadustega piirkondade kogum mis toetavad põhilisi kognitiivseid võimeid, mis koos moodustavad inimmõistuse.

Need võimalused hõlmavad taju ja tegutsemist; lühiajaline mälu selle kohta, mis on praeguses olukorras asjakohane; pikaajaline mälu oskuste, kogemuste ja teadmiste jaoks; arutluskäik ja otsuste tegemine; emotsioon ja motivatsioon; ning uute oskuste ja teadmiste õppimine kõigest sellest, mida inimene tajub ja kogeb.

Selle asemel, et keskenduda eraldiseisvatele konkreetsetele võimalustele, on AI teerajaja Allen Newell 1990. aastal soovitas välja töötada Ühtsed tunnetusteooriad mis ühendavad kõiki inimmõtte aspekte. Teadlased on suutnud luua tarkvaraprogramme nn kognitiivsed arhitektuurid mis selliseid teooriaid kehastavad, võimaldades neid testida ja täpsustada.

Kognitiivsed arhitektuurid põhinevad mitmel teaduslikul valdkonnal, millel on erinevad vaatenurgad. Neuroteadus keskendub inimaju korraldusele, kognitiivne psühholoogia inimese käitumisele kontrollitud katsetes ja tehisintellekt kasulikele võimalustele.

Ühine tunnetusmudel

Oleme osalenud kolme kognitiivse arhitektuuri väljatöötamises: ACT-R, hõljuda, ja Sigma. Teised teadlased on samuti olnud hõivatud alternatiivsete lähenemisviisidega. Üks paber tuvastas ligi 50 aktiivset kognitiivset arhitektuuri. Arhitektuuride levik peegeldab osaliselt otseselt seotud erinevaid vaatenurki ja osaliselt paljude võimalike lahenduste uurimist. Kuid olenemata põhjusest, tekitab see ebamugavaid küsimusi nii teaduslikult kui ka seoses AGI-le sidusa tee leidmisega.

Õnneks on see levik viinud valdkonna suure pöördepunkti. Oleme kolmekesi tuvastanud arhitektuuride silmatorkava lähenemise, mis peegeldab neuraalsete, käitumuslike ja arvutuslike uuringute kombinatsiooni. Vastuseks algatasime kogukondlik jõupingutus selle lähenemise tabamiseks viisil, mis on sarnane Osakeste füüsika standardmudel mis tekkis 20. sajandi teisel poolel.

see Ühine tunnetusmudel jagab inimliku mõtte mitmeks mooduliks, mille keskmes on lühiajaline mälumoodul. Teised moodulid (taju, tegevus, oskused ja teadmised) suhtlevad selle kaudu.

Õppimine, mitte tahtlik, toimub töötlemise kõrvalmõjuna automaatselt. Teisisõnu, te ei otsusta, mida pikaajalisse mällu salvestatakse. Selle asemel määrab arhitektuur õpitu selle põhjal, mida te mõtlete. See võib aidata õppida uusi fakte, millega kokku puutute, või uusi oskusi, mida proovite. Samuti võib see anda täpsustusi olemasolevatele faktidele ja oskustele.

Moodulid ise töötavad paralleelselt; näiteks võimaldab teil kuulates ja keskkonnas ringi vaadates midagi meelde jätta. Iga mooduli arvutused on massiliselt paralleelsed, mis tähendab, et samal ajal toimub palju väikeseid arvutustoiminguid. Näiteks suurest varasemate kogemuste hulgast asjakohase fakti otsimisel suudab pikaajaline mälumoodul määrata kõigi teadaolevate faktide asjakohasuse samaaegselt ja ühe sammuga.

Tee juhatamine tehisintellekti juurde

Ühine mudel põhineb kognitiivsete arhitektuuride uuringutes praegusel konsensusel ja sellel on potentsiaali suunata nii loodusliku kui ka tehisliku üldintellekti uurimist. Kui seda kasutatakse aju suhtlusmustrite modelleerimiseks, annab see tavamudel täpsemaid tulemusi kui neuroteaduste juhtivad mudelid. See laiendab oma võimet modelleerida inimesi— üks süsteem, mis on tõestatult võimeline saavutama üldist intelligentsust – lisaks kognitiivsetele kaalutlustele, mis hõlmab ka aju enda korraldust.

Hakkame nägema jõupingutusi olemasolevate kognitiivsete arhitektuuride seostamiseks ühise mudeliga ja selle kasutamiseks uue töö – näiteks interaktiivse tehisintellekti – aluseks. mõeldud inimeste juhendamiseks parema tervisekäitumise suunas. Üks meist tegeles Soaril põhineva tehisintellekti väljatöötamisega, dubleeritud Rosie, mis õpib uusi ülesandeid ingliskeelsete juhiste abil õpetajatelt. See õpib 60 erinevat mõistatust ja mängu ning saab õpitu ühest mängust teise üle kanda. Samuti õpitakse juhtima mobiilset robotit selliste ülesannete jaoks nagu pakkide toomine ja kohaletoimetamine ning hoonete patrullimine.

Rosie on vaid üks näide sellest, kuidas luua tehisintellekt, mis läheneb AGI-le kognitiivse arhitektuuri kaudu, mida ühismudel hästi iseloomustab. Sel juhul õpib tehisintellekt automaatselt uusi oskusi ja teadmisi üldise arutluskäigu käigus, mis ühendab endas inimeste loomuliku keeleõppe ja minimaalse kogemuse – teisisõnu tehisintellekt, mis toimib rohkem nagu inimmõistus kui tänapäevased tehisintellektid, mis õpivad julma abil. arvutusjõud ja tohutud andmemahud.

AGI laiemast vaatenurgast vaatleme ühist mudelit nii selliste arhitektuuride ja tehisintellekti arendamise juhisena kui ka vahendina nendest katsetest saadud arusaamade integreerimiseks konsensusse, mis lõpuks viib AGI-ni.

See artikkel avaldatakse uuesti Vestlus Creative Commonsi litsentsi all. Loe algse artikli.

Image Credit: Shutterstock.com/wowowG