Combinând neuroștiința, psihologia și inteligența artificială rezultă un model fundamental al gândirii umane

Progres în inteligență artificială a permis crearea de IA care îndeplinesc sarcini considerate anterior posibile doar pentru oameni, cum ar fi traducerea limbilor, conducând mașini, jucarea de jocuri de societate la nivel de campion mondial, și extragerea structurii proteinelor. Cu toate acestea, fiecare dintre aceste IA a fost proiectat și instruit exhaustiv pentru o singură sarcină și are capacitatea de a învăța doar ceea ce este necesar pentru acea sarcină specifică.

AI recente care produc text fluent, inclusiv în conversația cu oamenii și generează artă impresionantă și unică poate da impresia falsă a unei minți la locul de muncă. Dar chiar și acestea sunt sisteme specializate care îndeplinesc sarcini strict definite și necesită cantități masive de pregătire.

Rămâne încă o provocare descurajantă să combinați mai multe IA într-unul care poate învăța și îndeplini multe sarcini diferite, cu atât mai puțin să urmărească întreaga gamă de sarcini efectuate de oameni sau să profite de gama de experiențe disponibile oamenilor care reduc cantitatea de date altfel necesare pentru învață cum să îndeplinești aceste sarcini. Cele mai bune AI actuale în acest sens, cum ar fi alphazero și PISICI, se poate ocupa de o varietate de sarcini care se potrivesc unui singur model, cum ar fi jocul. Inteligența generală artificială (AGI) care este capabil de o gamă largă de sarcini rămâne evazivă.

În cele din urmă, AGI trebuie să poată interacționează eficient între ei și cu oamenii în diverse medii fizice și contexte sociale, integrează largi varietate de abilități și cunoștințe necesare pentru a face acest lucru și învață flexibil și eficient din aceste interacțiuni.

Construirea AGI-urilor se rezumă la construirea de minți artificiale, deși mult simplificată în comparație cu mințile umane. Și pentru a construi o minte artificială, trebuie să începeți cu un model de cunoaștere.

De la inteligența generală umană la inteligența generală artificială

Oamenii au un set aproape nelimitat de abilități și cunoștințe și învață rapid informații noi, fără a fi nevoie să fie reproiectați pentru a face acest lucru. Este de imaginat că un AGI poate fi construit folosind o abordare care este fundamental diferită de inteligența umană. Cu toate acestea, ca trei de mult timp cercetători in AI și stiinta cognitiva, abordarea noastră este să ne inspirăm și să ne inspirăm din structura minții umane. Lucrăm spre AGI încercând să înțelegem mai bine mintea umană și să înțelegem mai bine mintea umană lucrând spre AGI.

Din cercetare în Neuroscience, știința cognitivă și psihologia, știm că creierul uman nu este nici un set uriaș omogen de neuroni, nici un set masiv de programe specifice sarcinilor care rezolvă fiecare o singură problemă. În schimb, este o set de regiuni cu proprietăți diferite care susțin capacitățile cognitive de bază care formează împreună mintea umană.

Aceste capacități includ percepția și acțiunea; memoria pe termen scurt pentru ceea ce este relevant în situația actuală; amintiri pe termen lung pentru abilități, experiență și cunoștințe; raționament și luarea deciziilor; emoție și motivație; și învățarea de noi abilități și cunoștințe din întreaga gamă a ceea ce o persoană percepe și experimentează.

În loc să se concentreze pe capacitățile specifice în mod izolat, AI este pionier Allen Newell în 1990 a sugerat dezvoltarea Teorii unificate ale cunoașterii care integrează toate aspectele gândirii umane. Cercetătorii au reușit să construiască programe software numite arhitecturi cognitive care întruchipează astfel de teorii, făcând posibilă testarea și perfecționarea acestora.

Arhitecturile cognitive se bazează pe mai multe domenii științifice cu perspective distincte. Neuroștiința se concentrează pe organizarea creierului uman, psihologia cognitivă asupra comportamentului uman în experimente controlate și inteligența artificială asupra capacităților utile.

Modelul comun al cunoașterii

Am fost implicați în dezvoltarea a trei arhitecturi cognitive: ACT-R, Avânta, și Sigma. Alți cercetători au fost, de asemenea, ocupați cu abordări alternative. O hârtie a identificat aproape 50 de arhitecturi cognitive active. Această proliferare de arhitecturi este parțial o reflectare directă a multiplelor perspective implicate și parțial o explorare a unei game largi de soluții potențiale. Cu toate acestea, oricare ar fi cauza, ridică întrebări incomode atât din punct de vedere științific, cât și cu privire la găsirea unei căi coerente către AGI.

Din fericire, această proliferare a adus câmpul la un punct de inflexiune major. Noi trei am identificat o convergență izbitoare între arhitecturi, reflectând o combinație de studii neuronale, comportamentale și computaționale. Ca răspuns, am inițiat un efort la nivel comunitar pentru a capta această convergență într-o manieră asemănătoare cu Modelul standard al fizicii particulelor care a apărut în a doua jumătate a secolului al XX-lea.

Acest Model comun de cunoaștere împarte gândirea umană în mai multe module, cu un modul de memorie pe termen scurt în centrul modelului. Celelalte module (percepție, acțiune, abilități și cunoștințe) interacționează prin intermediul acestuia.

Învățarea, mai degrabă decât să aibă loc intenționat, are loc automat, ca efect secundar al prelucrării. Cu alte cuvinte, nu decideți ce este stocat în memoria pe termen lung. În schimb, arhitectura determină ceea ce se învață pe baza a ceea ce te gândești. Acest lucru poate duce la învățarea de fapte noi la care sunteți expus sau de noi abilități pe care le încercați. De asemenea, poate aduce rafinamente faptelor și abilităților existente.

Modulele în sine funcționează în paralel; de exemplu, permițându-vă să vă amintiți ceva în timp ce ascultați și priviți în jur. Calculele fiecărui modul sunt masiv paralele, ceea ce înseamnă că mulți pași de calcul mici au loc în același timp. De exemplu, în regăsirea unui fapt relevant dintr-un mare tez de experiențe anterioare, modulul de memorie pe termen lung poate determina relevanța tuturor faptelor cunoscute simultan, într-un singur pas.

Ghidând calea către inteligența generală artificială

Modelul comun se bazează pe consensul actual în cercetarea în arhitecturi cognitive și are potențialul de a ghida cercetarea atât pe inteligența generală naturală, cât și pe cea artificială. Când este folosit pentru a modela modelele de comunicare în creier, modelul comun oferă rezultate mai precise decât modelele de vârf din neuroștiință. Acest își extinde capacitatea de a modela oamenii— singurul sistem dovedit capabil de inteligență generală — dincolo de considerațiile cognitive pentru a include organizarea creierului însuși.

Începem să vedem eforturi de a lega arhitecturile cognitive existente la Modelul comun și de a-l folosi ca bază pentru noi lucrări, de exemplu, o inteligență artificială interactivă. conceput pentru a antrena oamenii spre un comportament mai bun pentru sănătate. Unul dintre noi a fost implicat în dezvoltarea unui AI bazat pe Soar, dublat Rosie, care învață sarcini noi prin instrucțiuni în limba engleză de la profesori umani. Învață 60 de puzzle-uri și jocuri diferite și poate transfera ceea ce învață de la un joc la altul. De asemenea, învață să controleze un robot mobil pentru sarcini precum preluarea și livrarea pachetelor și patrularea clădirilor.

Rosie este doar un exemplu despre cum să construiți o IA care abordează AGI printr-o arhitectură cognitivă care este bine caracterizată de Modelul comun. În acest caz, IA învață automat noi abilități și cunoștințe în timpul raționamentului general care combină predarea limbajului natural de la oameni și o cantitate minimă de experiență - cu alte cuvinte, o IA care funcționează mai mult ca o minte umană decât IA de astăzi, care învață prin intermediul brutelor. forță de calcul și cantități masive de date.

Dintr-o perspectivă mai largă AGI, privim Modelul Comun atât ca un ghid în dezvoltarea unor astfel de arhitecturi și AI, cât și ca un mijloc de integrare a perspectivelor derivate din acele încercări într-un consens care duce în cele din urmă la AGI.

Acest articol este republicat de la Conversaţie sub licență Creative Commons. Citeste Articol original.

Credit imagine: Shutterstock.com/wowowG