Коментар Джудеї Перл у 2018 році на ACM.org у своїй книзі « Створити справді розумні машини» навчати їх причин та наслідків - це пронизлива правда.
Всі вражаючі досягнення глибокого навчання означають просто підганяння кривих.
Rn
- Штучні мережі не можуть виконувати логіку.
- Штучні мережі - найкращий підхід до ШІ.
Як раціональність можна виключити зі списку важливих людських особливостей інтелекту, що означає ці два твердження, взяті разом?
Чи є людський мозок мережею складних приладів кривих? Знаменита цитата Марвіна Міньського "Мозок буває м'ясною машиною" була запропонована без доказів, і жодного доказу його тривіалізації людського мозку, а також доказів того, що мозок знаходиться поза досяжністю обчислень Тьюрінга .
Читаючи ці слова, чи відповідають ваші нейронні мережі наступну послідовність кривої?
- Краї з ретинових стрижнів і шишок
- Лінії з ребер
- Форми з ліній
- Букви з форм
- Мовні елементи з груп букв
- Мовні структури з елементів
- Розуміння з мовних структур
Справа є вагомою для підтвердження того, що перші п'ять - це механізм конвергенції моделі, і вся структура машинного навчання - це лише метод пристосування даних до моделі.
Останні два пункти кулі - це те, де парадигма руйнується і де багато дослідників та авторів ШІ правильно заявили, що машинне навчання має суттєві обмеження, коли ґрунтується виключно на багатошарових перцептронах та ядрах згортки. Крім того, останній предмет кулі значно спрощений у його поточному стані, ймовірно, на порядки величини. Навіть якщо Мінський вважає правильним, що комп'ютер може виконувати те, що робить мозок, процес читання та розуміння цього пункту може легко мати тисячу різних видів унікальних компонентів процесу у закономірностях внутрішнього робочого процесу з масовим паралелізмом. Технологія візуалізації вказує на цю ймовірність. У нас є комп'ютери, що моделюють лише найпростіші периферійні шари.
Чи є якийсь науковий / математичний аргумент, який заважає глибокому навчанню коли-небудь виробляти сильний ШІ? - Ні. Але немає такого аргументу, який би це також гарантував.
Інші питання тут досліджують, чи можуть ці складні приладобувачі кривих виконувати елементи пізнання чи міркування.
Тотем трійки на зображенні запитання, бачачи, роблячи та уявляючи, не є особливо повним, точним чи проникливим.
- У людини принаймні п'ять сенсорних парадигм, не одна
- Попередження людських почуттів мільярдами років - це бактерії
- Уявлення не є значно вищим процесом, ніж перегляд сценарію з моделей минулого досвіду з допомогою якогось методу застосувати задані функції для їх поєднання та введення випадкових мутацій
- Творчість може бути просто уявною у попередньому пункті кулі з подальшим відмиванням непотрібних результатів уяви за деякими ринково орієнтованими критеріями якості, залишаючи вражаючі творчі продукти, які продаються
Вищі форми - це вдячність, відчуття реальностей, що виходять за межі наукового виміру, законні сумніви, любов, жертва на благо інших людей чи людства.
Багато хто визнає, що сучасний стан технології AI ніде не знаходиться поруч із закупівлею системи, яка може надійно відповісти: "Як я можу зробити Y?" або "Якщо я поступив по-іншому, чи все-таки виникне X?"
Немає математичних доказів того, що якесь поєднання елементів, що підходять до кривої, може або не може досягти здатності відповідати на ці питання, а також типова людина може, головним чином, тому що недостатньо розуміння того, що таке інтелект або як його визначити в математичному плані.
Можливо також, що людського інтелекту взагалі не існує, що посилання на нього ґрунтуються на релігійній вірі, що ми як вид вище, ніж інші види. Те, що ми можемо заселяти, споживати та знищувати, насправді не є дуже розумною концепцією інтелекту.
Твердження, що інтелект людини - це адаптація, яка відрізняє нас від інших ссавців, конфліктує з тим, чи добре ми адаптуємось. Ми не проходили тестування. Прийде наступний метеоричний глобальний вбивця з ударною хвилею величини метеора кратера Чиксулуб, за якою слідує кілька тисяч тисяч років сонячної зими, і ми побачимо, чи це наше існування 160 000 років чи 4 000 000 000 років існування бактерій, виявляється більш стійким. На часовій шкалі життя інтелект людини ще повинен виявити себе вагомим як пристосувальна риса.
Що стосується розвитку ШІ, це зрозуміло, що інші види систем відіграють певну роль разом з глибокими учнями на основі концепції багатошарового перцептрона та ядер згортання, які є строго поверхневими монтажниками.
Компоненти Q-навчання, компоненти, що базуються на увазі, і компоненти довготривалої пам’яті - теж строго пристрій для монтажу поверхні, але лише за рахунок значного розтягування визначення поверхні підгонки Вони мають властивості та стан адаптації в режимі реального часу, тому вони можуть бути Тьюрінга завершеними.
Нечіткі логічні контейнери, системи, засновані на правилах, алгоритми з властивостями Маркова та багато інших типів компонентів також грають свою роль і зовсім не є поверхневими монтажниками.
Підводячи підсумок, існують моменти, які мають основу більш ніж правдоподібну чи приємну інтуїтивну якість, однак, багато хто з цих авторів не надають математичних рамок із визначеннями, додатками, лемами, теоремами, доказами чи навіть мислительними експериментами, які можуть бути перевіряється формально.
