Немного об искусственном интеллекте (AI) и тесте Тюринга

[avva]

Переношу в свой дневник содержание коммента к записи у d_off, в к-м я более-менее точно высказал своё отношение к AI как дисциплине, по крайней мере до недавнего времени.

---

Я вижу историю AI начиная с середины 50-х годов как один большой скандал. Ведущие специалисты в AI не раз, не два и не три заявляли нам за последние пол-века, что ещё через 30, 20 или 15 лет у нас будет машина, такая же умная, как человек. Сейчас понятно, что все эти заявления были в лучшем случае самообманом, в худшем - наглым враньём с целью получить ещё больше финансирования. Самые убедительные примеры интеллектуального соревнования машины с человеком достигнуты вообще в обход AI как дисциплины (напр. шахматные компьютеры, построенные все как один на грубом переборе с некоторыми вариациями). Ни одной действительно серьёзной цели, поставленной AI перед собой, она не смогла добиться.

В этой ситуации полного интеллектуального провала, на который невозможно больше закрывать глаза, стало популярно сейчас утверждать, что дескать AI не должен имитировать человека, не должен ему подражать, что неверно оценивать успешность AI по человеческим меркам типа теста Тюринга.

Но мне это кажется всего лишь попыткой, со стороны тех специалистов AI, что так говорят, сделать хорошую мину при плохой игре. Если оценивать AI не по тому, насколько хорошо он делает что-то интеллектуальное, что умеет делать человек, то КАК его оценивать? Если просто по соответствию поставленной задаче, тогда алгоритм сортировки bubble-sort - очень удачный AI.

Всё в конце концов сводится к тому, что мы знаем только один вид intelligence - наш собственный; и единственный способ назвать что-то другое intelligent - если это что-то может соревноваться с нами в обще-интеллектуальных занятиях или результатах, или в чём-то даже превосходит нас. Тест Тюринга - самый простой и верный способ это проверить. Отказываясь от этой меры, мы остаёмся ни с чем - никакого эффективного метода ранжировки степени интеллектуальности разного рода AI у нас больше нет. Такое положение вещей, возможно, и выгодно тем людям внутри AI, которые отчаялись (и справедливо!) доказать окружающему миру, что они добились чего-то значимого. Но научное сообщество в целом с этим подлогом соглашаться не должно.

Comments

[gvadelupa.livejournal.com]

"Ýòî óòîïèÿ. Òàêîå óñòðîéñòâî âîîáùå òåîðåòè÷åñêè íåâîçìîæíî ïîñòðîèòü, êàê äîêàçûâàþò â òåîðèè ìàøèííîãî îáó÷åíèÿ. Ñèëüíî îãðàíè÷èâàÿ êëàññ âîçìîæíûõ óïðàâëÿþùèõ ôóíêöèé, ìû ìîæåì äîñòèãíóòü óðîâíÿ, íà êîòîðîì ìàøèííîå îáó÷åíèå âîçìîæíî è ñåãîäíÿ, íî ê âîçíèêàþùèì â ðåàëüíîì ìèðå ñëîæíûì çàäà÷àì îáó÷åíèÿ (òèïà òîãî æå ïèíã-ïîíãà) ýòî íèêàêîãî îòíîøåíèÿ íå èìååò è ñîâåðøåííî äëÿ ýòîé öåëè íåàäåêâàòíî. "

Ïî÷åìó æå íåâîçìîæíî? ×åëîâå÷åñêèé ìîçã ýòî âåäü òîæå íåêîå óñòðîéñòâî, êîòîðîå ñ ýòîé çàäà÷åé ñïðàâëÿåòñÿ. Âîçìîæíî íåâîçìîæíî â îáîçðèìîì áóäóùåì -- ñ ýòèì ÿ ñîãëàñåí.

Âûøåíàïèñàííîå ñëåäóåò âîñïðèíèìàòü êàê ïîïûòêó ôîðìàëèçîâàòü òðåáîâàíèÿ óñòðîéñòâó, êîòîðîìó õî÷åòñÿ áûòü (íó ðàç îíî èíòåëëåêòóàëüíîå :) ) èíòåëëåêòóàëüíûì, ïîòîìó ÷òî òåñòû âðîäå òåñòà Òüþðèíãà äàþò áîëüøîé ïðîñòîð äëÿ ñïåêóëÿöèé

[avva.livejournal.com]

Ïî÷åìó æå íåâîçìîæíî? ×åëîâå÷åñêèé ìîçã ýòî âåäü òîæå íåêîå óñòðîéñòâî, êîòîðîå ñ ýòîé çàäà÷åé ñïðàâëÿåòñÿ. Âîçìîæíî íåâîçìîæíî â îáîçðèìîì áóäóùåì -- ñ ýòèì ÿ ñîãëàñåí.

Íè â êîåì ñëó÷àå íå ñïðàâëÿåòñÿ. ß Âàì ïîñòðîþ óñòðîéñòâî, ê-å áóäåò ðàáîòàòü òàê: Âû áóäåòå âèäåòü ÷èñëî íà ýêðàíå è íàõîäèòü ó íåãî ïðîñòîé ìíîæèòåëü, åñëè åñòü; îòâåòèòå íåïðàâèëüíî - ïåðåõîä â ñîñòîÿíèå íåóäîâëåòâîðåíèÿ. Õîòü âñþ æèçíü ñèäèòå è ïðîáóéòå, íè ôèãà íå íàó÷èòåñü.

×åëîâå÷åñêèé ìîçã î÷åíü õîðîøî óìååò ó÷èòüñÿ ðåøàòü íåêîòîðûå çàäà÷è, íî îòíþäü íå ëþáûå çàäà÷è. Êàêèå èìåííî çàäà÷è îí õîðîøî óìååò ðåøàòü, ìû äî ñèõ ïîð íå ñëèøêîì õîðîøî ïîíèìàåì, è óæ òî÷íî íå ìîæåì ýòîò êëàññ çàäà÷ ñêîëüêî-íèáóäü òî÷íî ôîðìàëèçîâàòü.

[gvadelupa.livejournal.com]

Íè â êîåì ñëó÷àå íå ñïðàâëÿåòñÿ. ß Âàì ïîñòðîþ óñòðîéñòâî, ê-å áóäåò ðàáîòàòü òàê: Âû áóäåòå âèäåòü ÷èñëî íà ýêðàíå è íàõîäèòü ó íåãî ïðîñòîé ìíîæèòåëü, åñëè åñòü; îòâåòèòå íåïðàâèëüíî - ïåðåõîä â ñîñòîÿíèå íåóäîâëåòâîðåíèÿ. Õîòü âñþ æèçíü ñèäèòå è ïðîáóéòå, íè ôèãà íå íàó÷èòåñü.

Íó, íå ñîâñåì êîððåêòíûé ïðèìåð. Âî-ïåðâûõ, ÿ íå óòâåðæäàë, ÷òî óñòðîéñòâî áóäåò àäàïòèðîâàòüñÿ â 100% ñëó÷àåâ. ß ãîâîðèë, ÷òî çàäà÷à -- ìèíèìèçèðîâàòü (à íå ñâåñòè ê íóëþ) êîëè÷åñòâî ñëó÷àåâ íåóäîâëåòâîðåíèÿ.

×òî êàñàåòñÿ ïðèìåðà -- ÿ âïîëíå ìîãó äîãàäàòüñÿ ìåòîäîì ïðîá è îøèáîê (ïðåäïîëàãàÿ ÷òî ÿ ê òîìó æå îáëàäàþ áîëüøîé âû÷èñëèòåëüíîé ìîùüþ), ÷òî îò ìåíÿ òðåáóåòñÿ èìåííî íàõîæäåíèå ïðîñòîãî ìíîæèòåëÿ, ò.å. óñòàíîâèòü ñâÿçü ìåæäó íàõîæäåíèåì ìíîæèòåëÿ è ñîñòîÿíèåì óäîâëåòâîðåíèÿ, êàê îáåçüÿíû íàõîäÿò ñâÿçü ìåæäó êíîïêàìè è áàíàíàìè. È íàõîæäåíèå ýòîé ñâÿçè áóäåò èíòåëëåêòóàëüíûì àêòîì.

[ex-ilyavinar899.livejournal.com]

Òî, ÷òî Âû èùåòå, åñòü áàíàëüíûé àëãîðèòì reinforcement learning. Òàêèõ óæå î÷åíü ìíîãî, è íà ïðàêòèêå ïðèìåíÿþòñÿ; íåäàâíî ÷èòàë (http://garage.cps.msu.edu/demos/flywheel/index.html) ïðî èñïîëüçîâàíèå ãåíåòè÷åñêèõ àëãîðèòìîâ (îäèí èç èçâåñòíûõ àëãîðèòìîâ reinforcement learning) äëÿ ïðîåêòèðîâàíèÿ ôîðìû ìàõîâèêà äëÿ àâòîìîáèëüíîãî ðåêóïåðàòîðà.