Q:
Чому інженерам AI доводиться турбуватися про "інтуїтивні двигуни"?
A:Ідея людської інтуїції зараз є основною частиною новаторської роботи з штучним інтелектом - саме тому інженери AI приділяють стільки уваги «інтуїтивним двигунам» та іншим подібним моделям. Вчені працюють над тим, що намагаються розламати процес інтуїції людини та імітувати її з утвореннями штучного інтелекту. Однак, вивчаючи, як логіка та інтуїція працюють у нейронних мережах та інших технологіях ШІ, визначення інтуїції сама стає дещо суб'єктивною.
Один з найкращих прикладів - використання нового талановитого суперкомп'ютера для перемоги в чемпіонах людини в грі Go - грі, яку часто описують як дещо інтуїтивну, хоча вона також покладається на жорстку логіку. Оскільки компанія AlphaGo Google побила гравців з експертними людьми, існує багато міркувань щодо того, наскільки комп’ютери працюють в інтуїції в людському стилі. Однак, якщо ви подивитеся на структуру гри Go, ви побачите, що потрібно багато чого визначити в реальній складанні цих технологій, щоб зрозуміти, наскільки вони покладаються на інтуїцію і на скільки вони покладаються на широких логічних моделях.
У грі Go, людина може добре рухатись на основі інтуїтивного сприйняття чи дальньої логіки або поєднання обох. Таким же чином комп’ютери можуть будувати експертні моделі Go-play на основі обширних логічних моделей, які можуть відображати чи імітувати інтуїтивну гру в певній мірі. Отже, говорячи про те, наскільки хорошими можуть бути комп’ютери на інтуїтивних моделях, важливо визначити інтуїцію, чого наукове співтовариство не до кінця зробило.
Мері Джоллі з Лісабонського університету відзначає різні думки щодо визначень інтуїції у праці під назвою «Концепція інтуїції у штучному інтелекті».
"Серед науковців немає єдиної думки щодо визначення поняття", - пише Джоллі. «До недавнього часу інтуїція не поступалася суворим науковим методам дослідження, і, часто асоціюється з містикою, дослідниками звично уникати. Поки що в дискурсі на цю тему бракує послідовності та методології ».
Якщо поняття інтуїції саме по собі неясне, то вимірювання того, наскільки добре працює штучний інтелект у симуляції інтуїції, стане ще більш проблематичним.
Одне з пояснень авторів статті під назвою "Впровадження людського інтуїційного механізму у штучному інтелекті" пропонує наступне:
Інтуїція людини була змодельована кількома дослідницькими проектами з використанням методів штучного інтелекту. Більшість із цих алгоритмів або моделей не мають можливості впоратися з ускладненнями або диверсіями. Більше того, вони також не пояснюють факторів, що впливають на інтуїцію та точність результатів цього процесу. У цій роботі ми представляємо просту серійну модель для реалізації людської інтуїції з використанням принципів зв’язності та невідомих сутностей.
Для, можливо, конкретнішого погляду на процес людської інтуїції, стаття Wired наводить дослідження MIT в поясненні "інтуїтивного фізичного двигуна" людського розуму - яке пояснює, що відбувається, коли ми дивимось на групу предметів. Ми можемо інтуїтивно зрозуміти, чи можуть об’єкти падати чи ні, чи вони стійкі чи стійкі, але ця інтуїція базується на широких логічних правилах, які ми впроваджували з часом, а також на наших моделях прямого зору та сприйняття.
Письменник Джой Іто вказує, що системи, в яких ми інтуїтивно використовуємо свої фізичні двигуни, є "галасливими", і ми здатні відфільтрувати цей шум. Це була велика частина розвитку штучного інтелекту - витягування сенсу з галасливих моделей. Однак ці моделі повинні піти набагато далі, щоб дійсно зробити такі прогнози та аналіз, які люди можуть застосувати до складних систем.
Одним із простих способів є те, що для досягнення цього результату комп'ютерам доведеться поєднувати складне бачення з широкою логікою та сприйнятливим пізнанням способами, які вони наразі не можуть. Ще один спосіб пояснити це тим, що ми бачимо людський мозок як «чорну скриньку», яка не була повністю розроблена технологією. Хоча наші технології дуже здатні давати розумні результати, вони поки не можуть імітувати потужну, таємничу та дивовижну діяльність самого людського мозку.
