שילוב של מדעי המוח, פסיכולוגיה ובינה מלאכותית מניב מודל בסיסי של מחשבה אנושית

בתהליך בינה מלאכותית אפשרה יצירת בינה מלאכותית המבצעת משימות שנחשבו בעבר כאפשרות רק לבני אדם, כגון תרגום שפות, לנהוג במכוניות, משחק משחקי לוח ברמה של אלוף עולם, ו מיצוי מבנה החלבונים. עם זאת, כל אחד מה-AI הללו תוכנן ואומן באופן ממצה למשימה בודדת ויש לו את היכולת ללמוד רק את מה שנדרש למשימה הספציפית הזו.

AI עדכניים שמייצרים טקסט שוטף, כולל בשיחה עם בני אדם, ו ליצור אמנות מרשימה וייחודית יכול לתת את רושם שווא של מוח בעבודה. אבל גם אלו הן מערכות מיוחדות שמבצעות משימות מוגדרות צר ודורשות כמויות אדירות של הכשרה.

זה עדיין נותר אתגר מרתיע לשלב מספר בינה מלאכותית לאחד שיכול ללמוד ולבצע משימות רבות ושונות, הרבה פחות להמשיך את מלוא רוחב המשימות המבוצעות על ידי בני אדם או למנף את מגוון החוויות הזמינות לבני אדם המפחיתות את כמות הנתונים הנדרשת אחרת. למד כיצד לבצע משימות אלו. ה-AI הנוכחי הטוב ביותר מבחינה זו, כגון אלפא אפס ו Gato, יכול להתמודד עם מגוון משימות שמתאימות לתבנית בודדת, כמו משחק. בינה כללית מלאכותית (AGI) שמסוגל למגוון משימות נותר חמקמק.

בסופו של דבר, AGIs צריך להיות מסוגל ליצור אינטראקציה יעילה זה עם זה ועם אנשים בסביבות פיזיות והקשרים חברתיים שונים, לשלב את המגוון הרחב של מיומנויות וידע הדרושים לשם כך, וללמוד בצורה גמישה ויעילה מאינטראקציות אלו.

בניית AGIs מסתכמת בבניית מוחות מלאכותיים, אם כי מפושטת מאוד בהשוואה למוחות אנושיים. וכדי לבנות מוח מלאכותי, אתה צריך להתחיל עם מודל של קוגניציה.

מאדם לבינה כללית מלאכותית

לבני אדם יש מערך כמעט בלתי מוגבל של מיומנויות וידע, והם לומדים במהירות מידע חדש ללא צורך בהנדסה מחדש כדי לעשות זאת. מתקבל על הדעת שניתן לבנות AGI תוך שימוש בגישה השונה מהותית מהאינטליגנציה האנושית. עם זאת, כמו שלושה זמן רב חוקרים in AI ו מדע קוגניטיבי, הגישה שלנו היא לשאוב השראה ותובנות ממבנה המוח האנושי. אנו פועלים לקראת AGI על ידי ניסיון להבין טוב יותר את המוח האנושי, ולהבין טוב יותר את המוח האנושי על ידי עבודה לכיוון AGI.

ממחקר ב מדעי מוח, מדע קוגניטיבי ופסיכולוגיה, אנו יודעים שהמוח האנושי אינו קבוצה הומוגנית ענקית של נוירונים או קבוצה עצומה של תוכניות ספציפיות למשימה שכל אחת פותרת בעיה אחת. במקום זאת, זה א קבוצה של אזורים עם מאפיינים שונים התומכים ביכולות הקוגניטיביות הבסיסיות היוצרות ביחד את המוח האנושי.

יכולות אלו כוללות תפיסה ופעולה; זיכרון לטווח קצר למה שרלוונטי במצב הנוכחי; זיכרונות ארוכי טווח עבור מיומנויות, ניסיון וידע; הנמקה וקבלת החלטות; רגש ומוטיבציה; ולמידת מיומנויות וידע חדשים מכל הטווח של מה שאדם תופס וחווה.

במקום להתמקד ביכולות ספציפיות בבידוד, AI חלוץ אלן ניואל בשנת 1990 הציע לפתח תיאוריות מאוחדות של קוגניציה המשלבים את כל ההיבטים של המחשבה האנושית. חוקרים הצליחו לבנות תוכנות בשם ארכיטקטורות קוגניטיביות שמגלמות תיאוריות כאלה, מה שמאפשר לבחון ולחדד אותן.

ארכיטקטורות קוגניטיביות מבוססות על מספר תחומים מדעיים עם נקודות מבט מובחנות. מדעי המוח מתמקדים בארגון המוח האנושי, פסיכולוגיה קוגניטיבית על התנהגות אנושית בניסויים מבוקרים, ובינה מלאכותית על יכולות שימושיות.

המודל המשותף של קוגניציה

היינו מעורבים בפיתוח של שלוש ארכיטקטורות קוגניטיביות: ACT-R, לְהַמרִיא, ו סיגמא. חוקרים אחרים היו עסוקים גם בגישות חלופיות. נייר אחד זיהה כמעט 50 ארכיטקטורות קוגניטיביות פעילות. ריבוי זה של ארכיטקטורות הוא בחלקו שיקוף ישיר של נקודות המבט המרובות המעורבות, ובחלקו חקירה של מגוון רחב של פתרונות פוטנציאליים. עם זאת, לא משנה מה הסיבה, זה מעלה שאלות מביכות הן מבחינה מדעית והן ביחס למציאת נתיב קוהרנטי ל-AGI.

למרבה המזל, הריבוי הזה הביא את התחום לנקודת פיתול גדולה. שלושתנו זיהינו התכנסות בולטת בין ארכיטקטורות, המשקפת שילוב של מחקרים עצביים, התנהגותיים וחישוביים. בתגובה, יזמנו מאמץ כלל קהילתי ללכוד את ההתכנסות הזו באופן הדומה ל- מודל סטנדרטי של פיזיקת חלקיקים שצמח במחצית השנייה של המאה ה-20.

זֶה מודל נפוץ של קוגניציה מחלק מחשבה אנושית למספר מודולים, עם מודול זיכרון לטווח קצר במרכז המודל. המודולים האחרים (תפיסה, פעולה, מיומנויות וידע) מתקשרים באמצעותו.

למידה, במקום להתרחש בכוונה, מתרחשת אוטומטית כתופעת לוואי של עיבוד. במילים אחרות, אתה לא מחליט מה מאוחסן בזיכרון לטווח ארוך. במקום זאת, הארכיטקטורה קובעת מה נלמד על סמך כל מה שאתה חושב עליו. זה יכול להניב למידה של עובדות חדשות שאתה חשוף אליהן או מיומנויות חדשות שאתה מנסה. זה יכול גם להניב חידודים לעובדות ולכישורים הקיימים.

המודולים עצמם פועלים במקביל; למשל, לאפשר לך לזכור משהו תוך כדי הקשבה והתבוננות סביב סביבתך. החישובים של כל מודול מקבילים באופן מסיבי, כלומר שלבים חישוביים קטנים רבים מתרחשים בו-זמנית. לדוגמה, באחזור עובדה רלוונטית ממגוון עצום של התנסויות קודמות, מודול הזיכרון לטווח ארוך יכול לקבוע את הרלוונטיות של כל העובדות הידועות בו-זמנית, בשלב אחד.

מנחה את הדרך לבינה כללית מלאכותית

המודל המשותף מבוסס על הקונצנזוס הנוכחי במחקר בארכיטקטורות קוגניטיביות ויש לו פוטנציאל להנחות מחקר על אינטליגנציה כללית טבעית ומלאכותית כאחד. כאשר משתמשים במודל של דפוסי תקשורת במוח, המודל המשותף מניב תוצאות מדויקות יותר ממודלים מובילים ממדעי המוח. זֶה מרחיב את יכולתו לדגמן בני אדם- המערכת האחת שהוכחה כמסוגלת לאינטליגנציה כללית - מעבר לשיקולים קוגניטיביים הכוללת את ארגון המוח עצמו.

אנו מתחילים לראות מאמצים לקשר בין ארכיטקטורות קוגניטיביות קיימות למודל המשותף ולהשתמש בו כבסיס לעבודה חדשה - למשל, AI אינטראקטיבי נועד לאמן אנשים לקראת התנהגות בריאותית טובה יותר. אחד מאיתנו היה מעורב בפיתוח AI המבוסס על Soar, המכונה רוזי, שלומד משימות חדשות באמצעות הוראות באנגלית של מורים אנושיים. הוא לומד 60 חידות ומשחקים שונים ויכול להעביר את מה שהוא לומד ממשחק אחד למשנהו. הוא גם לומד לשלוט על רובוט נייד עבור משימות כמו שליחת ומשלוח חבילות וסיור בבניינים.

רוזי היא רק דוגמה אחת לאופן שבו ניתן לבנות בינה מלאכותית שמתקרבת ל-AGI באמצעות ארכיטקטורה קוגניטיבית המאופיינת היטב על ידי המודל המשותף. במקרה זה, הבינה המלאכותית לומדת אוטומטית מיומנויות וידע חדשים במהלך חשיבה כללית המשלבת הוראת שפה טבעית מבני אדם וכמות מינימלית של ניסיון - במילים אחרות, בינה מלאכותית שמתפקדת יותר כמו מוח אנושי מאשר בינה מלאכותית של ימינו, שלומדים באמצעות brute כוח מחשוב וכמויות אדירות של נתונים.

מנקודת מבט רחבה יותר של AGI, אנו מסתכלים על המודל המשותף הן כמדריך לפיתוח ארכיטקטורות ו-AIs כאלה, והן כאמצעי לשילוב התובנות הנגזרות מאותם ניסיונות לקונצנזוס שמוביל בסופו של דבר ל-AGI.

מאמר זה פורסם מחדש מתוך שיחה תחת רישיון Creative Commons. קרא את ה מאמר מקורי.

תמונת אשראי: Shutterstock.com/wowowG