Поєднання нейронауки, психології та ШІ дає базову модель людського мислення

Прогрес у штучний інтелект дозволив створити штучний інтелект, який виконує завдання, які раніше вважалися можливими лише для людей, наприклад переклад мов, водіння автомобілів, грати в настільні ігри на рівні чемпіона світу, та виділення структури білків. Однак кожен із цих штучних інтелектів розроблено та ретельно навчено для виконання окремого завдання та має здатність вивчати лише те, що потрібно для цього конкретного завдання.

Останні ШІ, які виробляють плавний текст, у тому числі в розмові з людьми, і створити вражаюче та унікальне мистецтво може дати помилкове враження про роботу розуму. Але навіть це спеціалізовані системи, які виконують вузько визначені завдання та потребують величезної кількості навчання.

Все ще залишається складним завданням об’єднати кілька штучних інтелектів в один, який може вчитися та виконувати багато різних завдань, а тим більше виконувати повний спектр завдань, які виконують люди, або використовувати діапазон досвіду, доступного людям, що зменшує кількість даних, які в іншому випадку потрібні для навчитися виконувати ці завдання. Найкращі сучасні ШІ в цьому відношенні, наприклад alphazero та Гато, може виконувати різноманітні завдання, які відповідають одній формі, як-от ігри. Загальний штучний інтелект (AGI) який здатний виконувати широкий спектр завдань, залишається недосяжним.

Зрештою, AGI потрібно вміти ефективно взаємодіяти один з одним і людьми в різних фізичних середовищах і соціальних контекстах, інтегрувати широкий спектр навичок і знань, необхідних для цього, і вчитися гнучко і ефективно на основі цих взаємодій.

Створення AGI зводиться до створення штучного розуму, хоча й значно спрощеного порівняно з людським розумом. А щоб побудувати штучний розум, потрібно почати з моделі пізнання.

Від людини до загального штучного інтелекту

Люди мають майже необмежений набір навичок і знань і швидко вивчають нову інформацію, не потребуючи для цього переробки. Цілком можливо, що AGI можна створити за допомогою підходу, який принципово відрізняється від людського інтелекту. Втім, як три давні Дослідники in AI та когнітивна наука, наш підхід полягає в тому, щоб черпати натхнення та ідеї з структури людського розуму. Ми працюємо над AGI, намагаючись краще зрозуміти людський розум, і краще розуміємо людський розум, працюючи над AGI.

З досліджень в неврологія, когнітивної науки та психології, ми знаємо, що людський мозок — це не величезний однорідний набір нейронів і не масивний набір програм для певних завдань, кожна з яких вирішує одну проблему. Натомість це a набір регіонів з різними властивостями які підтримують основні когнітивні здібності, які разом утворюють людський розум.

Ці можливості включають сприйняття та дію; короткочасна пам'ять на те, що актуально в поточній ситуації; довготривала пам'ять про навички, досвід і знання; міркування та прийняття рішень; емоції та мотивація; і навчання новим навичкам і знанням з повного спектру того, що людина сприймає і відчуває.

Замість того, щоб зосереджуватися на конкретних можливостях окремо, ШІ стає піонером Аллен Ньюелл у 1990 р. запропонував розроб Єдині теорії пізнання які об’єднують усі аспекти людської думки. Дослідники змогли створити програмне забезпечення під назвою когнітивні архітектури які втілюють такі теорії, що робить можливим їх перевірку та вдосконалення.

Когнітивні архітектури базуються на кількох наукових галузях із різними перспективами. Нейронаука зосереджується на організації людського мозку, когнітивна психологія — на поведінці людини в контрольованих експериментах, а штучний інтелект — на корисних можливостях.

Загальна модель пізнання

Ми брали участь у розробці трьох когнітивних архітектур: ACT-R, парити, та Сигма. Інші дослідники також були зайняті альтернативними підходами. Один папір виявив близько 50 активних когнітивних архітектур. Таке розповсюдження архітектур частково є прямим відображенням багатьох залучених точок зору, а частково є дослідженням широкого спектру потенційних рішень. Проте, якою б не була причина, це викликає незручні питання як з наукової точки зору, так і щодо пошуку узгодженого шляху до AGI.

На щастя, це поширення привело поле до головної точки перелому. Ми троє виявили вражаючу конвергенцію між архітектурами, що відображає поєднання нейронних, поведінкових та обчислювальних досліджень. У відповідь ми ініціювали зусилля всієї спільноти, щоб зафіксувати цю конвергенцію у спосіб, схожий на Стандартна модель фізики елементарних частинок що виникла в другій половині 20 ст.

це Загальна модель пізнання ділить людську думку на кілька модулів із модулем короткочасної пам’яті в центрі моделі. Інші модулі (сприйняття, дії, навички та знання) взаємодіють через нього.

Навчання, а не навмисне, відбувається автоматично як побічний ефект обробки. Іншими словами, вам не вирішувати, що зберігатиметься в довготривалій пам’яті. Натомість архітектура визначає те, що вивчається на основі того, про що ви думаєте. Це може принести вам знання про нові факти або нові навички, які ви спробуєте отримати. Це також може привести до уточнення наявних фактів і навичок.

Самі модулі працюють паралельно; наприклад, дозволяючи вам запам’ятати щось, слухаючи та оглядаючи навколишнє середовище. Обчислення кожного модуля є масово паралельними, тобто багато маленьких обчислювальних кроків виконуються одночасно. Наприклад, при отриманні відповідного факту з великої кількості попереднього досвіду модуль довготривалої пам’яті може визначити релевантність усіх відомих фактів одночасно, за один крок.

Прокладаючи шлях до загального штучного інтелекту

Загальна модель базується на поточному консенсусі в дослідженнях когнітивних архітектур і має потенціал для керівництва дослідженнями як природного, так і штучного загального інтелекту. При використанні для моделювання комунікаційних патернів у мозку Загальна модель дає більш точні результати, ніж провідні моделі з нейронауки. Це розширює свою здатність моделювати людей— єдина система, яка доведена здатністю до загального інтелекту — крім когнітивних міркувань, включаючи організацію самого мозку.

Ми починаємо спостерігати спроби пов’язати існуючі когнітивні архітектури із загальною моделлю та використовувати її як основу для нової роботи, наприклад, інтерактивного штучного інтелекту. призначений для навчання людей до кращої поведінки щодо здоров’я. Один із нас брав участь у розробці штучного інтелекту на основі Soar, дубльованого Rosie, який вивчає нові завдання за допомогою інструкцій англійською мовою від вчителів-людей. Він вивчає 60 різних головоломок та ігор і може переносити вивчене з однієї гри в іншу. Він також навчається керувати мобільним роботом для таких завдань, як отримання та доставка пакунків і патрулювання будівель.

Розі є лише одним із прикладів того, як побудувати штучний інтелект, який наближається до AGI через когнітивну архітектуру, яка добре характеризується загальною моделлю. У цьому випадку штучний інтелект автоматично вивчає нові навички та знання під час загального міркування, яке поєднує навчання природної мови від людей і мінімальний досвід, іншими словами, штучний інтелект, який функціонує більше як людський розум, ніж сучасні штучні інтелекти, які навчаються за допомогою грубих методів. обчислювальної потужності та величезних обсягів даних.

З ширшої точки зору AGI ми розглядаємо Загальну модель і як керівництво для розробки таких архітектур та штучного інтелекту, і як засіб для інтеграції розуміння, отриманого в результаті цих спроб, у консенсус, який зрештою приведе до AGI.

Ця стаття перевидана з Бесіда за ліцензією Creative Commons. Читати оригінал статті.

Зображення Фото: Shutterstock.com/wowowG