или войти через:
Ваша корзина пока пуста
favorite_border
Доступно только зарегистрированным пользователям

Искусственный интеллект не должен уметь чувствовать

schedule 07.08.2014 в 11:29 link искусственный интеллект аналитика
​В книге Дугласа Адама «Автостопом по Галактике» компьютеру под названием Deep Thought было предложено представить ответ на вопрос Жизни, Вселенной и Всего, что есть в мире. После того, как компьютерная программа начала работать, в течение «очень быстрых семи с половиной миллионов лет» она ответила: «42».

Хотя Deep Thought была вымышленной, ее сложность в решении человеческих запросов показывает нам, каким запутанным может быть создание настоящих компьютеров с искусственным интеллектом - машин, которые обладают человеческими чертами, такими как самообучение.

Согласно Роботиксу, возможности ИИ, такие как вождение машины или роботы, которые могут «чувствовать», продолжают очаровывать, при чем настолько, что технологические знатоки, включая Google, Facebook и Microsoft покупают AI компании и продвигают собственное видение машин с чувствами



На сегодняшний день, однако, стремление к машинам, которые имеют характеристики человеческого мозга, остается в зачаточном состоянии. Сегодняшние AI устройства, как правило, похожи на одноклеточные организмы, а не на полноценные органические существа.

Вместо отдельных организмов, некоторые из сегодняшних умных машин могут быть системой, где части тела посылают сигналы на удаленный анализ для мозга. Пример тому – промышленная компания с 1000 умными ветровыми турбинами, которые посылают информацию в централизованный мозг (компьютерный алгоритм). Турбины могу сказать мозгу, как они работают, если ветер не сильный, это может раскручивать некоторые дизельные турбины. Ветровые турбины могут также сообщать о модели использования для их чувствительных внутренних механизмов, и мозг может предсказать надвигающиеся неудачи и запланировать активное обслуживание. Удаленный мозг ведет себя таким образом, что напоминает инстинкт в природе - с автоматическим ответом, а не продуманным.

Некоторые более умные и автономные машины возникают также с умными частями тела, интегрированными непосредственно с «мозгом». Например, самоходный автомобиль Google имеет систему технического зрения с другими датчиками и исполнительными механизмами в своей «нервной системе» для общения с центральным «мозгом», что позволяет ему держаться, двигаться и избегать препятствий.

В бизнесе целью является оцифровать информацию, анализировать ее, а затем принимать более взвешенные решения, основанные на анализе. Хотя существующие технологии могут выполнять эти задачи, при чем гораздо быстрее, чем люди. Задача заключается в добавлении человеческих качеств, которые могут выходить за рамки автоответчика.

Научная фантастика может помочь нам понять эти проблемы. Например, в Star Trek Next Generation, данные Lieutenant Commander Data были «чувствующими», а мудрый андроид разработан на самоопределение, узнать качества и манеры людей для того, чтобы на самом деле развиваться и становиться более подобным человеку. Тем не менее, он оставался машиной, даже когда ему дали чип с эмоциями, чтобы помочь ему лучше понять человеческие реакции.

Живые существа должны обладать следующими чертами: движение, воспроизведение, конкретная организация, рост, дыхание, раздражительность и т.п. Данные обработали только две из них - движение и конкретная организация. Кроме того, компьютер получил смоделированные версии кормления и дыхания, чтобы вписываться в людях. Роботы с такими данными далеки от настоящих возможностей.

Человек далек от создания искусственной жизни. Страх присутствует всегда, что роботы станут наступать, если у них будет достаточно чувствительности. При установке данных чип эмоций был поражен противоречивыми эмоциями и перегружен его позитронным реле. В конце концов, он научился контролировать свои эмоции, как люди, но на примитивном уровне.

Мы видели, какие последствия могут принести торговые алгоритмы: Flash Crash, Hash Crash, Knight Capital, были получены благодаря неисправным алгоритмам. Представьте себе последствия, если действительно умные машины с самостоятельным обучением будут запрограммированы, чтобы свернуть финансовые рынки. Или мир. Вывод: при создании интеллектуальных машин вы действительно должны знать, что вы хотите от них.

Комментарии: