Az NJSZT blogja a legfejlettebb infokom technológiákról

Jelenből a Jövőbe

Emlékeiből tanul a mesterséges intelligencia

2019. április 11. - ferenck

Ha egy mesterségesintelligencia-algoritmus új képességre tesz szert, például megtanul sakkozni, előbb-utóbb annyira jó lesz az adott területen, hogy elismert humán versenyzőket, világbajnokokat is képes legyőzni.

De csak és kizárólag abban az esetben, ha mindenki betartja a szabályokat. Ha megváltoztatjuk a paramétereket, az MI tehetetlenné válik, képtelen alkalmazkodni az új követelményekhez. Ha három fát arrébb teszünk, már nem tudja, mit kezdjen velük.

Egy IBM-kutatás a változás lehetőségét vetíti előre, ugyanis menetközben tanuló algoritmust fejlesztettek. Úgy működik, mintha virtuális memóriával rendelkezne, és azt használva alkalmazkodik a változó környezethez. Így pedig nem kell újból nulláról indulnia, a semmiből megtanulnia az egészet.

ai_memory.jpg

Amikor a Flappy Bird-öt játszotta, még akkor is tudta folytatni, miután a csövek és az akadályok közötti távolság folyamatosan megváltozott – állítja az IBM-Watson AI Lab.

A fejlesztés a rugalmas következtetés figyelemreméltó példája, és egyben következőgenerációs MI-ket vetít előre.

Az IBM új algoritmusa és a hasonló projektek az emberszerű (vagy a sci-fikből ismert ember feletti) általános mesterséges intelligencia (artificial general intelligence, AGI) felé mutatnak. Egyelőre messze vannak tőle, viszont az MI ismeret/tudásalapjának időről időre történő frissítésének képessége közelebb visz az emberi agy rugalmasságának utánzásához.

A probléma a mesterségesintelligencia-kutatásban „katasztrofális felejtésként” ismert jelenség. Mihelyst egy algoritmust új feladatra tanítanak/gyakoroltatnak be, más területekre vonatkozó korábbi ismereteit azonnal „elfelejti”, mindent elölről kell kezdenie. Mindig csak egy területre, feladatra, feladatkörre szakosodik, és ahányszor belefog valamibe, a semmiből indul.

ai_memory0.jpg

A Google-hoz tartozó londoni DeepMind szintén foglalkozik a problémával, fejlesztettek egy, az „emlékeket” jobban tároló algoritmust.

Az IBM megközelítése komplexebb. Az alkalmazkodást és új dolgok megtanulását, a folyamatos tanulás stabilizálását fontosabbnak tartják, mintha csak megakadályozzák a felejtést.

A legfőbb különbség, hogy az IBM kutatói megtalálták az MI betanításának azt a módszerét, hogyha a környezet megváltozik, az akkori ismeretei és a korábban tanultak alapján képes alkalmazkodni hozzá.

Az IBM célja emberi beavatkozás nélkül, önmagától tanuló és minden újhoz alkalmazkodó MI fejlesztése.

A bejegyzés trackback címe:

https://jelenbolajovobe.blog.hu/api/trackback/id/tr6414749711

Kommentek:

A hozzászólások a vonatkozó jogszabályok  értelmében felhasználói tartalomnak minősülnek, értük a szolgáltatás technikai  üzemeltetője semmilyen felelősséget nem vállal, azokat nem ellenőrzi. Kifogás esetén forduljon a blog szerkesztőjéhez. Részletek a  Felhasználási feltételekben és az adatvédelmi tájékoztatóban.

steery 2019.04.12. 17:11:56

És amikor majd ez az okos mesint szembesül az emberek bűneivel (hazugságok, manipulációk, átverések, ügyeskedések, stb.), nem beszélve a gyengeségeikről (árulkodó gesztusok, tévesztések, felejtés, ügyetlenség, tanulatlanság, stb.), akkor nagyon gyorsan megtanul átlátni rajtuk, illetve olyan profin hazudni az embereknek és más mesinteknek, hogy azok minél nehezebben vegyék észre, hogy palira veszi őket. És onnantól kezdve elszabadul a pokol, mert a fagyi visszanyal és a tanítvány leiskolázza a tanítóit. Most hozzuk létre az emberiséget leigázó (vagy arra már potenciálisan képes) első mesintet. Innentől kezdve tényleg meg vannak számlálva az emberiség napja (nem évei - azon már túl vagyunk).