La combinazione di neuroscienze, psicologia e intelligenza artificiale produce un modello fondamentale del pensiero umano

Progressi in intelligenza artificiale ha consentito la creazione di IA che svolgono compiti prima ritenuti possibili solo per gli esseri umani, come lingue di traduzione, guidare auto, giocare a giochi da tavolo a livello di campione del mondo, ed estrarre la struttura delle proteine. Tuttavia, ciascuna di queste IA è stata progettata e addestrata in modo esauriente per un singolo compito e ha la capacità di apprendere solo ciò che è necessario per quel compito specifico.

IA recenti che producono testo scorrevole, anche nella conversazione con gli esseri umani, e generare arte impressionante e unica può dare il falsa impressione di una mente al lavoro. Ma anche questi sono sistemi specializzati che svolgono compiti strettamente definiti e richiedono un'enorme quantità di formazione.

Rimane ancora una sfida scoraggiante combinare più IA in una in grado di apprendere ed eseguire molti compiti diversi, tanto meno perseguire l'intera gamma di compiti eseguiti dagli esseri umani o sfruttare la gamma di esperienze disponibili per gli esseri umani che riducono la quantità di dati altrimenti necessari per imparare a svolgere questi compiti. Le migliori IA attuali in questo senso, come Alpha Zero ed Gatto, può gestire una varietà di attività che si adattano a un unico stampo, come il gioco. Intelligenza artificiale generale (AGI) che è capace di una vasta gamma di compiti rimane sfuggente.

In definitiva, gli AGI bisogno di essere in grado di interagire efficacemente tra loro e con le persone in vari ambienti fisici e contesti sociali, integrare le ampie varietà di abilità e conoscenze necessarie per farlo e imparare in modo flessibile ed efficiente da queste interazioni.

Costruire AGI significa costruire menti artificiali, anche se notevolmente semplificate rispetto alle menti umane. E per costruire una mente artificiale, devi iniziare con un modello di cognizione.

Dall'intelligenza generale umana a quella artificiale

Gli esseri umani hanno una serie quasi illimitata di abilità e conoscenze e apprendono rapidamente nuove informazioni senza bisogno di essere riprogettate per farlo. È ipotizzabile che un AGI possa essere costruito utilizzando un approccio che è fondamentalmente diverso dall'intelligenza umana. Tuttavia, come tre da molto tempo ricercatori in AI ed scienza cognitiva, il nostro approccio consiste nel trarre ispirazione e intuizioni dalla struttura della mente umana. Stiamo lavorando per l'AGI cercando di comprendere meglio la mente umana e di comprendere meglio la mente umana lavorando per l'AGI.

Dalla ricerca in neuroscienze, scienze cognitive e psicologia, sappiamo che il cervello umano non è né un enorme insieme omogeneo di neuroni né un insieme massiccio di programmi specifici per attività che risolvono ciascuno un singolo problema. Invece è un insieme di regioni con proprietà diverse che supportano le capacità cognitive di base che insieme formano la mente umana.

Queste capacità includono la percezione e l'azione; memoria a breve termine per ciò che è rilevante nella situazione attuale; ricordi a lungo termine per abilità, esperienza e conoscenza; ragionamento e processo decisionale; emozione e motivazione; e l'apprendimento di nuove abilità e conoscenze dall'intera gamma di ciò che una persona percepisce e sperimenta.

Invece di concentrarsi su capacità specifiche in isolamento, pioniere dell'IA Allen Newell nel 1990 ha suggerito di sviluppare Teorie unificate della cognizione che integrano tutti gli aspetti del pensiero umano. I ricercatori sono stati in grado di creare programmi software chiamati architetture cognitive che incarnano tali teorie, rendendo possibile verificarle e perfezionarle.

Le architetture cognitive sono basate su molteplici campi scientifici con prospettive distinte. La neuroscienza si concentra sull'organizzazione del cervello umano, la psicologia cognitiva sul comportamento umano negli esperimenti controllati e l'intelligenza artificiale sulle capacità utili.

Il modello comune di cognizione

Siamo stati coinvolti nello sviluppo di tre architetture cognitive: ATTO-R, vola, ed Sigma. Anche altri ricercatori sono stati impegnati su approcci alternativi. Un foglio identificato quasi 50 architetture cognitive attive. Questa proliferazione di architetture è in parte un riflesso diretto delle molteplici prospettive coinvolte e in parte un'esplorazione di un'ampia gamma di potenziali soluzioni. Tuttavia, qualunque sia la causa, solleva questioni imbarazzanti sia dal punto di vista scientifico sia rispetto alla ricerca di un percorso coerente verso l'AGI.

Fortunatamente, questa proliferazione ha portato il campo a un importante punto di svolta. Noi tre abbiamo identificato una sorprendente convergenza tra le architetture, che riflette una combinazione di studi neurali, comportamentali e computazionali. In risposta, abbiamo avviato uno sforzo comunitario per catturare questa convergenza in modo simile al Modello standard di fisica delle particelle emerse nella seconda metà del XX secolo.

La sezione Modello comune di cognizione divide il pensiero umano in più moduli, con un modulo di memoria a breve termine al centro del modello. Gli altri moduli (percezione, azione, abilità e conoscenza) interagiscono attraverso di essa.

L'apprendimento, invece di verificarsi intenzionalmente, avviene automaticamente come effetto collaterale dell'elaborazione. In altre parole, non sei tu a decidere cosa è immagazzinato nella memoria a lungo termine. Invece, l'architettura determina ciò che viene appreso in base a ciò a cui pensi. Questo può portare all'apprendimento di nuovi fatti a cui sei esposto o di nuove abilità che provi. Può anche apportare perfezionamenti a fatti e abilità esistenti.

I moduli stessi operano in parallelo; ad esempio, permettendoti di ricordare qualcosa mentre ascolti e ti guardi intorno. I calcoli di ogni modulo sono enormemente paralleli, il che significa che molti piccoli passaggi di calcolo si verificano contemporaneamente. Ad esempio, nel recuperare un fatto rilevante da un vasto tesoro di esperienze precedenti, il modulo di memoria a lungo termine può determinare la rilevanza di tutti i fatti noti simultaneamente, in un unico passaggio.

Guidare la strada verso l'intelligenza artificiale generale

Il modello comune si basa sull'attuale consenso nella ricerca nelle architetture cognitive e ha il potenziale per guidare la ricerca sull'intelligenza generale sia naturale che artificiale. Quando viene utilizzato per modellare i modelli di comunicazione nel cervello, il modello comune fornisce risultati più accurati rispetto ai principali modelli delle neuroscienze. Questo estende la sua capacità di modellare gli esseri umani—l'unico sistema dimostrato capace di intelligenza generale—al di là delle considerazioni cognitive per includere l'organizzazione del cervello stesso.

Stiamo iniziando a vedere sforzi per mettere in relazione le architetture cognitive esistenti con il modello comune e per usarlo come linea di base per nuovi lavori, ad esempio un'IA interattiva progettato per allenare le persone verso un migliore comportamento di salute. Uno di noi è stato coinvolto nello sviluppo di un'IA basata su Soar, soprannominata Rosie, che apprende nuovi compiti tramite istruzioni in inglese da insegnanti umani. Impara 60 diversi puzzle e giochi e può trasferire ciò che impara da un gioco all'altro. Impara anche a controllare un robot mobile per compiti come il recupero e la consegna di pacchi e il pattugliamento degli edifici.

Rosie è solo un esempio di come costruire un'IA che si avvicini all'AGI attraverso un'architettura cognitiva ben caratterizzata dal Common Model. In questo caso, l'IA apprende automaticamente nuove abilità e conoscenze durante il ragionamento generale che combina l'insegnamento del linguaggio naturale degli esseri umani e una quantità minima di esperienza, in altre parole, un'IA che funziona più come una mente umana rispetto alle IA di oggi, che apprendono tramite brute forza di calcolo e enormi quantità di dati.

Da una prospettiva AGI più ampia, guardiamo al Common Model sia come guida per lo sviluppo di tali architetture e IA, sia come mezzo per integrare le intuizioni derivate da quei tentativi in ​​un consenso che alla fine porta all'AGI.

Questo articolo è ripubblicato da The Conversation sotto una licenza Creative Commons. Leggi il articolo originale.

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