Az idegtudomány, a pszichológia és a mesterséges intelligencia ötvözése az emberi gondolkodás alapvető modelljét eredményezi

Előrelépés mesterséges intelligencia lehetővé tette olyan mesterséges intelligencia létrehozását, amely korábban csak az emberek számára lehetségesnek hitt feladatokat hajt végre, mint pl nyelvek fordítása, autókat vezetni, világbajnoki szinten társasjátékozni, és a a fehérjék szerkezetének kinyerése. Azonban mindegyik mesterséges intelligencia egyetlen feladatra lett megtervezve és kimerítően kiképezve, és csak azt képesek megtanulni, ami az adott feladathoz szükséges.

A legújabb AI-k, amelyek termelnek gördülékeny szöveg, beleértve az emberekkel folytatott beszélgetéseket, és lenyűgöző és egyedi művészetet generál megadhatja a hamis benyomást kelt a munkahelyi elméről. De még ezek is speciális rendszerek, amelyek szűken meghatározott feladatokat hajtanak végre, és hatalmas mennyiségű képzést igényelnek.

Továbbra is ijesztő kihívást jelent több mesterséges intelligencia összekapcsolása egy olyanná, amely képes megtanulni és sok különböző feladatot végrehajtani, még kevésbé képes végrehajtani az emberek által elvégzett feladatok teljes skáláját, vagy kihasználni az emberek rendelkezésére álló tapasztalatok skáláját, ami csökkenti az egyébként szükséges adatmennyiséget. megtanulják, hogyan kell elvégezni ezeket a feladatokat. A legjobb jelenlegi AI-k ebből a szempontból, mint pl alfanulla és a Gato, számos olyan feladatot tud kezelni, amelyek egyetlen formához illeszkednek, mint például a játék. Mesterséges általános intelligencia (AGI) amely sokféle feladatra képes, megfoghatatlan marad.

Végül az AGI-k képesnek kell lennie hatékony interakcióba lépnek egymással és az emberekkel különböző fizikai környezetben és társadalmi környezetben, integrálják az ehhez szükséges készségek és ismeretek széles skáláját, és rugalmasan és hatékonyan tanulnak ezekből a kölcsönhatásokból.

Az AGI-k felépítése mesterséges elmék építésével jár, bár az emberi elmékhez képest jelentősen leegyszerűsítve. A mesterséges elme felépítéséhez pedig a megismerés modelljével kell kezdenie.

Az embertől a mesterséges általános intelligenciáig

Az emberek szinte határtalan készségekkel és tudással rendelkeznek, és gyorsan elsajátítják az új információkat anélkül, hogy ehhez újra kellene tervezniük. Elképzelhető, hogy az emberi intelligenciától alapvetően eltérő megközelítéssel meg lehet építeni egy AGI-t. Azonban, mint három régóta kutatók in AI és a kognitív tudomány, a mi megközelítésünk az, hogy ihletet és betekintést merítsünk az emberi elme felépítéséből. Az AGI felé dolgozunk azáltal, hogy megpróbáljuk jobban megérteni az emberi elmét, és jobban megérteni az emberi elmét az AGI felé dolgozva.

A kutatásból idegtudomány, a kognitív tudomány és a pszichológia, tudjuk, hogy az emberi agy nem egy hatalmas, homogén neuronhalmaz, és nem is hatalmas feladat-specifikus programok, amelyek mindegyike egyetlen problémát old meg. Ehelyett ez a különböző tulajdonságokkal rendelkező régiók halmaza amelyek támogatják az alapvető kognitív képességeket, amelyek együtt alkotják az emberi elmét.

Ezek a képességek magukban foglalják az észlelést és a cselekvést; rövid távú memória arra vonatkozóan, ami az aktuális helyzetben releváns; hosszú távú emlékek készségekre, tapasztalatokra és tudásra; érvelés és döntéshozatal; érzelem és motiváció; valamint új készségek és ismeretek elsajátítása annak teljes skálájából, amit egy személy észlel és tapasztal.

Ahelyett, hogy az elszigetelt képességekre összpontosítana, az AI úttörő Allen Newell 1990-ben javasolta a fejlesztést A megismerés egyesített elméletei amelyek az emberi gondolkodás minden aspektusát integrálják. A kutatóknak sikerült ún kognitív architektúrák amelyek ilyen elméleteket testesítenek meg, lehetővé téve azok tesztelését és finomítását.

A kognitív architektúrák több tudományterületre épülnek, amelyek eltérő nézőpontokkal rendelkeznek. Az idegtudomány az emberi agy szerveződésére, a kognitív pszichológia az emberi viselkedésre irányított kísérletekben, a mesterséges intelligencia pedig a hasznos képességekre összpontosít.

A megismerés közös modellje

Három kognitív architektúra fejlesztésében vettünk részt: ACT-R, Felszáll, és a Sigma. Más kutatók szintén alternatív megközelítésekkel voltak elfoglalva. Egy papír közel 50 aktív kognitív architektúrát azonosított. Az architektúrák ilyen elterjedése részben közvetlenül tükrözi a sokféle perspektívát, részben pedig a lehetséges megoldások széles skálájának feltárását. Mindazonáltal, bármilyen is legyen az oka, kínos kérdéseket vet fel mind tudományosan, mind az AGI-hez vezető koherens út megtalálása tekintetében.

Szerencsére ez az elterjedés jelentős inflexiós ponthoz juttatta a mezőnyt. Mindhárman feltűnő konvergenciát azonosítottunk az architektúrák között, ami neurális, viselkedési és számítási tanulmányok kombinációját tükrözi. Válaszul kezdeményeztük közösségi szintű erőfeszítés ennek a konvergencia megragadására ahhoz hasonló módon A részecskefizika szabványos modellje század második felében jelent meg.

Ezt Közös megismerési modell az emberi gondolkodást több modulra osztja, a modell közepén egy rövid távú memóriamodullal. A többi modul (észlelés, cselekvés, készségek és tudás) ezen keresztül kölcsönhatásba lép.

A tanulás nem szándékosan történik, hanem automatikusan történik a feldolgozás mellékhatásaként. Más szóval, nem te döntöd el, hogy mi legyen a hosszú távú memóriában tárolva. Ehelyett az architektúra határozza meg, hogy mit tanulunk, bármit is gondolunk. Ez új tények megismerését eredményezheti, amelyeknek ki van téve, vagy új készségeket, amelyeket megpróbál. Ezenkívül finomíthatja a meglévő tényeket és készségeket.

Maguk a modulok párhuzamosan működnek; például lehetővé teszi, hogy emlékezzen valamire, miközben hallgat és körülnéz a környezetében. Az egyes modulok számításai nagymértékben párhuzamosak, ami azt jelenti, hogy sok kis számítási lépés történik egyszerre. Például egy releváns tény visszakeresésekor a korábbi tapasztalatok hatalmas tárházából, a hosszú távú memóriamodul képes egyidejűleg, egyetlen lépésben meghatározni az összes ismert tény relevanciáját.

Útmutatás a mesterséges általános intelligencia felé

A Közös Modell a kognitív architektúrák kutatásában jelenleg uralkodó konszenzuson alapul, és mind a természetes, mind a mesterséges általános intelligenciával kapcsolatos kutatások útmutatásul szolgálhat. Amikor az agy kommunikációs mintáinak modellezésére használják, a Közös Modell pontosabb eredményeket ad, mint az idegtudomány vezető modelljei. Ez kiterjeszti képességét az emberek modellezésére– az egyetlen rendszer, amely bizonyítottan képes az általános intelligenciára – a kognitív megfontolásokon túl, hogy magában foglalja magát az agy szervezetét is.

Kezdjük látni az erőfeszítéseket, hogy a meglévő kognitív architektúrákat a közös modellhez kapcsoljuk, és új munkák – például egy interaktív mesterséges intelligencia – alapjaként használjuk. emberek edzésére tervezték a jobb egészségmagatartás felé. Egyikünk részt vett a Soar alapú mesterséges intelligencia fejlesztésében, szinkronizált Rosie, amely az emberi tanárok angol nyelvű utasításai alapján tanul meg új feladatokat. 60 különböző rejtvényt és játékot tanul meg, és átviheti a tanultakat egyik játékból a másikba. Azt is megtanulja, hogyan irányítsa a mobil robotot olyan feladatokhoz, mint a csomagok lekérése és kézbesítése, valamint az épületek járőrözése.

Rosie csak egy példa arra, hogyan építsünk olyan mesterséges intelligenciát, amely a Common Model által jól jellemzett kognitív architektúrán keresztül közelíti meg az AGI-t. Ebben az esetben a mesterséges intelligencia automatikusan új készségeket és ismereteket sajátít el az általános érvelés során, amely ötvözi az emberektől származó természetes nyelvi oktatást és minimális mennyiségű tapasztalatot – más szóval egy olyan mesterséges intelligencia, amely inkább emberi elmeként működik, mint a mai mesterséges intelligencia, amely nyersen tanul. számítási erő és hatalmas mennyiségű adat.

Az AGI tágabb perspektívájából a Közös Modellre egyrészt útmutatóként tekintünk az ilyen architektúrák és mesterségesintelligencia-fejlesztések során, másrészt pedig az ezekből a kísérletekből származó betekintések egy konszenzusba való integrálásának eszközeként, amely végül az AGI-hez vezet.

Ezt a cikket újra kiadják A beszélgetés Creative Commons licenc alatt. Olvassa el a eredeti cikk.

Kép: Shutterstock.com/wowowG