Ученые: Чтобы достичь человеческого уровня ИИ должен «почувствовать» мир через роботов
В новом исследовании ученые рассказали почему искусственный интеллект (ИИ) вряд ли достигнет человекоподобного уровня поведения, если не будет связан с реальным миром через роботов и разработан с использованием принципов эволюции. Познание — умственный процесс приобретения знаний и понимания через мысль, опыт и чувства, следовательно — пока ИИ не обретет необходимых инструментов и принципов развития, говорить о каких-либо реальных познавательных способностях слишком рано. Вопрос в том — можем ли мы предоставить ему эти необходимые механизмы.
Давайте постараемся разобраться.
Работа, опубликованная в журнале Science Robotics, поднимает проблему того, что системы ИИ, несмотря на скорость манипуляции большими объемами данных и правдоподобность ответов, не будут в своем принципе работы походить на реальную обработку информации мозгом, если останутся «бестелесными».
— Тони Прескотт, профессор когнитивной робототехники в Университете Шеффилда и директор Шеффилдской робототехники.
Да, современные системы ИИ, такие как ChatGPT, используют большие нейронные сети для решения сложных задач, вплоть до генерации понятного письменного текста. И да, сети обучают ИИ обрабатывать данные схожим образом с интеллектом человека — они даже учатся на своих ошибках, чтобы прогрессировать и выдавать все более подробный уровень имитации. Но все-таки это имитация, и зачастую довольно явная для любого, кто слышал о принципах работы этой технологии.
Плохо ли такое положение вещей? Не лучше ли все так и оставить, ведь уже сейчас инструмент не всегда полностью понятен для многих, кто его использует? Пожалуй, это тема для отдельной статьи, и наверняка, такая статья уже есть. Давайте представим, что отбросив все опасения и меры предосторожности, мы все-таки захотим предоставить ИИ шанс играть с человеком на равных в аспекте обучаемости. Как нам осуществить эту безумную цель, и оживить информационного франкенштейна? И чем вообще отличается программа от живого познающего существа?
С точки зрения науки, реальный мозг, как источник сознания любого живого существа воплощен в физической форме — биологическом теле — которое напрямую переживает опыт и действует в мире. Здесь все не так просто, как может показаться на первый взгляд — мы не можем просто предоставить ИИ точную симуляцию процессов мышления биологического организма, так как до сих пор не до конца понимаем принципы, по которым они функционируют. То-есть, говоря проще, это попытка воссоздать механику процесса, который ни разу не был достоверно зафиксирован в научных рамках.
Конечно, наука имеет представление об условных рефлексах, создала множество теорий о психических процессах сознания, и даже научились воздействовать с помощью этих знаний на поведение, вначале — животных, а затем и людей. Однако точно определить, что именно происходит в момент мышления и обучения, как результата самосознания, науке, так и не удалось.
Вопрос о механизмах восприятия и получения навыков живыми существами все еще слишком часто утопает в продолжительном философском споре о том, что мы вообще принимаем за когнитивные способности.
Но не стоит опускать руки, ведь если отсутствует возможность создать нечто, мы можем это убедительно имитировать. Человеку не пришлось спускать Солнце на Землю, чтобы согреться — разведенного костра оказалось вполне достаточно. Говоря об обучаемости ИИ ученые скорее собираются воссоздать более подробную, даже во много раз более подробную имитацию поведения мозга живого существа, чем мы имеем сейчас, но не ставят утопическую задачу по созданию рукотворного сознания.
Современные технологии спайковых нейронных сетей позволили максимально сократить ощутимую разницу между моделью и реальным мозгом живого существа. Не так давно российские ученые создали первую нейросеть, работающую по принципу взаимодействия реальных нейронов в человеческом мозгу, поэтому вполне вероятно, что будущие нейросети массово обзаведутся одним из главных инструментов необходимых в процессе познания — мозгом.
Теперь, когда у нас есть некоторое подобие искусственного интеллекта, а нейросеть наконец оправдывает свое название, можно перейти к заложению в виртуального голема программы подражания человеку, взяв за основу наиболее популярную из существующих научных концепций развития живых существ — теорию эволюции.
Здесь нас ожидает вторая проблема — для возможности воссоздать естественный отбор потребуется тем или иным образом эмулировать для ИИ реальный мир, в котором он будет справляться с правдоподобными задачами, а значит — достигать успеха, или терпеть поражение в условиях приближенных к реальным. Хорошо поразмыслив, ученые пришли к выводу, что на данном этапе нам будет проще идти от обратного — эмулировать ИИ для реального мира в виде самостоятельного актора — робота, с нейросетью состоящей из истории удачных и неудачных программ вместо генетического кода.
— Тони Прескотт.
Современная наука считает, что мозг состоит из нескольких подсистем, которые организованы в определенной конфигурации — известной как архитектура — сходная у всех позвоночных животных от рыб и кошек, до шимпанзе и человека.
В новом исследовании ученые отталкиваются от версии, что биологический интеллект — присутствующий в человеческом мозге — развился именно благодаря этой конкретной архитектуре и тому, как она использовала связи с реальным миром для преодоления трудностей, обучения и самосовершенствования на протяжении всей эволюции. По мнению специалистов, такое взаимодействие между эволюцией и развитием совершенно несправедливо не учитывается при проектировании современного ИИ.
Исследование показало, что для достижения человекоподобного познания, даже при наличии правдоподобного искусственного мозга, системам ИИ необходимо быть связанными с реальным миром через роботов и быть спроектированными с учетом эволюционных принципов. Системы ИИ, которые остаются бестелесными и используют большие нейронные сети как единственную основу, увы, так и останутся программами, требующими постоянного обучения и корректировки со стороны человека.
Давайте постараемся разобраться.
Способна ли нейросеть в действительности учиться?
Работа, опубликованная в журнале Science Robotics, поднимает проблему того, что системы ИИ, несмотря на скорость манипуляции большими объемами данных и правдоподобность ответов, не будут в своем принципе работы походить на реальную обработку информации мозгом, если останутся «бестелесными».
ChatGPT и другие большие нейронные сетевые модели — это удивительные разработки в области ИИ, которые демонстрируют, что по настоящему трудные задачи, такие как, к примеру, изучение структуры человеческого языка, могут быть решены. Однако эти типы систем ИИ вряд ли продвинутся до того уровня, когда они смогут полностью думать как человеческий мозг, если они продолжат проектироваться с использованием тех же методов
— Тони Прескотт, профессор когнитивной робототехники в Университете Шеффилда и директор Шеффилдской робототехники.
Да, современные системы ИИ, такие как ChatGPT, используют большие нейронные сети для решения сложных задач, вплоть до генерации понятного письменного текста. И да, сети обучают ИИ обрабатывать данные схожим образом с интеллектом человека — они даже учатся на своих ошибках, чтобы прогрессировать и выдавать все более подробный уровень имитации. Но все-таки это имитация, и зачастую довольно явная для любого, кто слышал о принципах работы этой технологии.
Плохо ли такое положение вещей? Не лучше ли все так и оставить, ведь уже сейчас инструмент не всегда полностью понятен для многих, кто его использует? Пожалуй, это тема для отдельной статьи, и наверняка, такая статья уже есть. Давайте представим, что отбросив все опасения и меры предосторожности, мы все-таки захотим предоставить ИИ шанс играть с человеком на равных в аспекте обучаемости. Как нам осуществить эту безумную цель, и оживить информационного франкенштейна? И чем вообще отличается программа от живого познающего существа?
Ваш кот способен к познанию, а робот — нет
С точки зрения науки, реальный мозг, как источник сознания любого живого существа воплощен в физической форме — биологическом теле — которое напрямую переживает опыт и действует в мире. Здесь все не так просто, как может показаться на первый взгляд — мы не можем просто предоставить ИИ точную симуляцию процессов мышления биологического организма, так как до сих пор не до конца понимаем принципы, по которым они функционируют. То-есть, говоря проще, это попытка воссоздать механику процесса, который ни разу не был достоверно зафиксирован в научных рамках.
Конечно, наука имеет представление об условных рефлексах, создала множество теорий о психических процессах сознания, и даже научились воздействовать с помощью этих знаний на поведение, вначале — животных, а затем и людей. Однако точно определить, что именно происходит в момент мышления и обучения, как результата самосознания, науке, так и не удалось.
Вопрос о механизмах восприятия и получения навыков живыми существами все еще слишком часто утопает в продолжительном философском споре о том, что мы вообще принимаем за когнитивные способности.
Но не стоит опускать руки, ведь если отсутствует возможность создать нечто, мы можем это убедительно имитировать. Человеку не пришлось спускать Солнце на Землю, чтобы согреться — разведенного костра оказалось вполне достаточно. Говоря об обучаемости ИИ ученые скорее собираются воссоздать более подробную, даже во много раз более подробную имитацию поведения мозга живого существа, чем мы имеем сейчас, но не ставят утопическую задачу по созданию рукотворного сознания.
Современные технологии спайковых нейронных сетей позволили максимально сократить ощутимую разницу между моделью и реальным мозгом живого существа. Не так давно российские ученые создали первую нейросеть, работающую по принципу взаимодействия реальных нейронов в человеческом мозгу, поэтому вполне вероятно, что будущие нейросети массово обзаведутся одним из главных инструментов необходимых в процессе познания — мозгом.
Теперь, когда у нас есть некоторое подобие искусственного интеллекта, а нейросеть наконец оправдывает свое название, можно перейти к заложению в виртуального голема программы подражания человеку, взяв за основу наиболее популярную из существующих научных концепций развития живых существ — теорию эволюции.
Здесь нас ожидает вторая проблема — для возможности воссоздать естественный отбор потребуется тем или иным образом эмулировать для ИИ реальный мир, в котором он будет справляться с правдоподобными задачами, а значит — достигать успеха, или терпеть поражение в условиях приближенных к реальным. Хорошо поразмыслив, ученые пришли к выводу, что на данном этапе нам будет проще идти от обратного — эмулировать ИИ для реального мира в виде самостоятельного актора — робота, с нейросетью состоящей из истории удачных и неудачных программ вместо генетического кода.
Гораздо более вероятно, что системы ИИ будут развить способность к познанию, подобному человеческому, если они будут построены на архитектуре, которая обучается и совершенствуется аналогично тому, как это делает человеческий мозг, используя его связи с реальным миром.
Робототехника может предоставить этим системам ИИ связи — например, через датчики, такие как камеры и микрофоны, и приводы, такие как колеса и захваты. Тогда системы ИИ смогут ощущать окружающий мир и учиться, как человеческий мозг
Робототехника может предоставить этим системам ИИ связи — например, через датчики, такие как камеры и микрофоны, и приводы, такие как колеса и захваты. Тогда системы ИИ смогут ощущать окружающий мир и учиться, как человеческий мозг
— Тони Прескотт.
Новая методы проектирования
Современная наука считает, что мозг состоит из нескольких подсистем, которые организованы в определенной конфигурации — известной как архитектура — сходная у всех позвоночных животных от рыб и кошек, до шимпанзе и человека.
В новом исследовании ученые отталкиваются от версии, что биологический интеллект — присутствующий в человеческом мозге — развился именно благодаря этой конкретной архитектуре и тому, как она использовала связи с реальным миром для преодоления трудностей, обучения и самосовершенствования на протяжении всей эволюции. По мнению специалистов, такое взаимодействие между эволюцией и развитием совершенно несправедливо не учитывается при проектировании современного ИИ.
Исследование показало, что для достижения человекоподобного познания, даже при наличии правдоподобного искусственного мозга, системам ИИ необходимо быть связанными с реальным миром через роботов и быть спроектированными с учетом эволюционных принципов. Системы ИИ, которые остаются бестелесными и используют большие нейронные сети как единственную основу, увы, так и останутся программами, требующими постоянного обучения и корректировки со стороны человека.
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас
Пригвоздили серпом к земле, перерезали горло и…
Ученые рассказали, как провела последние мгновенья жизни таинственная «вампирша» из Польши....
Секретные китайские спутники «Тысячи парусов» — новый кошмар для астрономов
Наблюдать за звездами с Земли становится всё проблематичнее....
Раскрыта правда о «зелёной» Англии
На самом деле, Великобритании угрожает лососевое вымирание....
Почему викинги не сумели колонизировать Северную Америку?
1000-летняя тайна, похоже, все-таки разгадана....
Доказано на макаках: одиночество в старости сокращает шансы заболеть
Меньше других рядом — меньше угроз....
Лазеры раскрыли тайны затерянных городов на Великом шелковом пути
Стало известно, как города-близнецы процветали в суровом высокогорье....
Аномальное древнее кладбище найдено на юге Испании
В 5500-летнем некрополе оказалось много женщин и мало мужчин....
Специалисты NASA заявляют, что жизнь на Марсе может... скрываться
И они знают, где ее искать....
Коджи и лианглы: ученые раскрыли тайны самого древнего оружия
Выяснилось, что коренные австралийцы тоже любили смертельно подраться....
И снова наглый плагиат от компании Tesla?
Маск опять в суде. Теперь из-за «Бегущего по лезвию 2049»....
Ученые наконец-то подтвердили, что солнечный максимум уже наступил
Метеозависимым людям придётся несладко....
Судебный анализ ДНК может сделать невиновного преступником
Эксперты знают, но ничего не могут поделать....
Добыча криптовалюты: кто-то на этом зарабатывает, а кто-то теряет здоровье
Американские ученые вскрыли неожиданную проблему....
С помощью лидаров археологи нашли ещё более 6600 сооружений майя
Ещё предстоит обнаружить все крупные города древней цивилизации....
Гонки по вертикали: как долго Эверест будет самой высокой горой на планете?
Ученые, кажется, сумели разгадать эту загадку природы....
Инженеры изобрели мембрану для получения воды из воздуха
Высокопроизводительное устройство поможет в засушливых регионах....