4가지 종류의 인공 지능에 대한 이해

4가지 종류의 인공 지능에 대한 이해

인공 지능 연구의 최신 혁신에 대한 일반적이고 반복되는 견해는 정보의 지능형 기계가 바로 수평선에 있다는 것입니다. 기계는 구두 명령을 이해하고 사진을 구별하고 차를 운전하고 우리보다 게임을합니다. 그들이 우리 사이를 걷기 전에 얼마나 길어질 수 있습니까? 인공 지능에 대한 새로운 백악관 보고서는 그 꿈에 대해 적절하게 회의론을하고 있습니다. 향후 20 년 동안 기계는 "인간의 그것과 비슷하거나 그 이상의 광범위하게 적용 가능한 인텔리전스를 나타내는"라고 생각할 수없는 것이라고 말했다 다른 작업. "그러나 그 기능이 어떻게 개발되는지에 대한 그 가정은 몇 가지 중요한 점을 놓치고했습니다. 인공지능 연구자로서 내 분야를 미국 정부의 최고 수준에서 강조 할 수 좋았다고 인정하지만 보고서는 대부분 "독점 지루한 종류의 인공지능"에 초점을 맞추고있었습니다 . 내 인공지능 연구 부문을 반문으로 해석 진화가 어떻게 진화하는 인공지능시스템의 개발에 도움이되는지, 그리고 계산 모델이 인간의 지능의 진화 방법을 이해하는 데 어떻게 도움이되는지에 대해 설명 했습니다. 보고서는 기계 학습과 깊은 학습하는 주류 인공지능 도구라는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 이들은 지파디를 플레이 할 수있는 종류의 기술입니다. 그런데, 지금까지 발명 된 가장 복잡한 게임에서 인간의 Go 마스터를 이겼습니다. 이러한 현재의 지능형 시스템은 대량의 데이터를 처리하고 복잡한 계산을 매우 빠르게 할 수 있습니다. 그러나 미래에 우리가 상상하는 지능 기계를 구축하기위한 핵심 요소가 결여되어 있습니다. 기계를 가르치는 것만으로는 부족합니다. 우리는 4 가지 종류의 인공 지능을 정의하는 경계 시스템을 우리에게서, 그리고 우리를 컴퓨터에서 분리하는 장벽을 극복해야합니다. 많은 종류의 인공 지능은 어떻게 존재합니까? 인공 지능에는 4 가지 유형이 있습니다. 리 액티브 기계, 제한된 메모리, 마음 이론, 자기 인식입니다. 1. 반응 기계 가장 기본적인 유형의 인공지능 시스템은 순수하게 리 액티브이며, 기억을 형성하고, 과거의 경험을 사용하여 현재의 결정을 통지 할 수 없습니다. 1990 년대 후반에 국제 그랜드 마스터 인 개리를 물리 치고 IBM의 체스 게임 슈퍼 컴퓨터 인 딥블루는 이러한 유형의 시스템의 완벽한 예입니다. 딥 블루는 체스 판의 말을 식별하고 각각의 움직임을 알 수 있습니다. 그것은 그 움직임과 상대의 다음 움직임을 예측 할 수 있습니다. 그리고 수 중에서 최적의 움직임을 선택할 수 있습니다. 그러나 여기에는 과거의 개념 이전에 일어난 기억도 없습니다. 같은 동작을 3 회 반복에 거의 사용되지 않는 체스 특정 규칙을 제외하고, 딥 블루는 현재 이전을 모두 무시합니다. 그것은 모든 그것이 지금 서있는 때 체스 판의 말을보고, 가능한 다음 행동을 선택할 수 있습니다. 이 유형의 지능 컴퓨터가 세계를 직접 인식하고 눈에 보이는 것에 작용할 수 있습니다. 그것은 세계의 내부 개념에 의존하지 않습니다. 독창적 인 논문에서 인공지능 연구자의 로드니 브룩스 이러한 시스템 만 구축해야한다고 주장했습니다. 그의 주된 이유는 컴퓨터가 사용하는 정확한 시뮬레이션 된 세계, 즉 인공지능 장학금은 세계의 '표현'이라는 것을 프로그래밍하는 것은별로 좋지 않기 때문입니다. 우리가 경악하고있는 현재의 지능형 기계는 이러한 세계의 개념이 없거나 특정 직무에 대해 매우 한정적이고 전문적인 기계가 있습니다. 딥 블루 디자인의 혁신은 컴퓨터가 검토 할 수있는 영화의 범위를 넓힐 수는 없었습니다. 오히려 개발자들은 그 결과를 어떻게 평가했는지에 따라 견해를 좁혀 미래의 가능성을 추구하는 종료하는 방법을 발견했습니다. 이 능력이 없으면, 딥 블루는 실제로 카스파로프를 물리 치기 위해 더욱 강력한 컴퓨터 일 필요가 있었다 것입니다. 마찬가지로 인간의 톱 바둑 전문가를 무찌른 구글의 알파고도 미래의 모든 잠재적 인 움직임을 평가할 수 없습니다. 그 분석 방법은 딥 블루보다 세련되고 신경망을 사용하여 게임 개발을 평가합니다. 이 방법은 특정 게임을 잘 플레이하는 AI 시스템의 능력을 향상시킬 수 있지만, 쉽게 변경하거나 다른 상황에 적용 할 수 없습니다. 이러한 전산화 된 상상력은 더 넓은 세계라는 개념은 없습니다. 즉, 할당 된 특정 작업을 넘어 기능 할 수 없으며, 쉽게 속아 있습니다. 그들은 인터랙티브 세계에 참여할 수 없습니다. 이것은 어느 날 인공지능 시스템을 상상하는 방식입니다. 대신 이러한 시스템은 같은 상황이 발생할 때마다 동일하게 작동합니다. 이것은 인공지능 시스템의 신뢰성을 확보하는 데 매우 유용합니다. 자동 운전 자동차를 신뢰할 수있는 드라이버로하고 싶다고 생각하고 있습니다. 그러나 기계가 진정으로 세계와 관계 그에 반응하는 것을 바라고있는 것은 나쁜 것입니다. 이러한 간단한 인공지능 시스템은 지루하거나 흥미를 가지거나 슬픈 것은 아닙니다.2. 한정 메모리 이 유형 II 급은 과거를 조사 할 수있는 시스템이 포함되어 있습니다. 자동 운전 자동차는 이미 이것의 일부를 실시하고 있습니다. 예를 들어, 다른 차량의 속도와 방향을 관찰합니다. 이것은 순식간에 할 수 없지만 특정 개체를 식별하여 시간이 지남에 감시해야합니다. 이러한 관찰 결과는 자동 운전 차량의 미리 프로그램 된 세계의 표현에 추가됩니다. 여기에는 차선 표시, 신호등, 도로의 커브와 같은 다른 중요한 요소도 포함되어 있습니다. 자동차가 차선을 변경하는 타이밍을 결정할 때 다른 드라이버의 차단이나 근처의 차에 부딪치지 않도록하기 위해 포함됩니다. 그러나 과거에 대한 이러한 간단한 정보는 일시적인 것에 지나지 않습니다. 이들은 차의 경험에서 배울 수있는 경험의 라이브러리의 일부로 저장되지 않습니다. 인간의 드라이버가 몇 년에 걸쳐 운전을 경험해온 방법입니다. 는 어떻게하고 완전한 표현을 구축하고 그 경험을 기억하고 새로운 상황을 처리하는 방법을 배울 인공지능 시스템을 구축 할 수 있을까요? 이렇게하는 것이 매우 어렵다는 점에서 브룩스 맞았다. 다윈의 진화론에 영감 된 방법에 대한 내 자신의 연구는 기계 자체의 표현을 구축함으로써 인간의 단점을 보완 시작할 수 있습니다. 3. 마음의 이론 여기에서 멈추고,이 시점을 우리가 소유하고있는 기계와 미래 건설 기계 사이의 중요한 차이라고 부를지도 모릅니다. 그러나 기계가 형성되어야하는 표현의 유형과 그들이 무엇 필요가 있는지를 설명하기 위해,보다 구체적으로하는 것이 좋습니다. 다음 고급 클래스의 기계는 세계에 대한 표현뿐만 아니라 세계의 다른 에이전트와 엔티티에 대한 표현도 형성합니다. 심리학에서는이를 '마음의 이론'이라고합니다. 이것은 세계의 사람, 생물, 물체가 자신의 행동에 영향을 미치는 생각과 감정을 가질 수 있다는 이해합니다. 이것은 우리 인간이 사회를 형성하는 방법에있어서 매우 중요합니다. 서로의 동기 나 의도를 이해하지 않고 누군가가 나이나 환경에 대해 알고있는 것을 고려하지 않고, 함께 작업하는 것은 고작 어려운 최악의 경우는 불가능합니다. 인공지능 시스템이 실제로 우리 사이를 배회한다면, 그들은 우리 각자가 우리가 어떻게 처리할지에 대한 생각과 감정과 기대를 가지고 있는지 이해할 수 있어야 않습니다. 그리고 그에 따라 행동을 조정해야합니다. 4. 자기 인식 인공지능 개발의 마지막 단계는 자신에 대한 표현을 형성 할 수있는 시스템을 구축하는 것입니다. 마지막으로, 우리 인공지능 연구자는 의식을 이해할뿐만 아니라 의식을 갖춘 시스템을 구축해야합니다. 이것은 어떤 의미에서 유형 III의 인공 지능이 가지고있는 '마음의 이론'을 확장 한 것입니다. 의식은 이유로 '자기 인식'이라고도합니다. ( "나는 그 아이템이 갖고 싶다」는 「그 아이템이 원하는 것을 알고있다"고 전혀 다른 발언입니다.) 의식적인 존재는 자신을 인식하고 자신의 내부 상태를 알고 다른 사람 감정을 예측할 수 있습니다. 교통 체증에서 우리의 뒤를 경적을 울리고있는 사람이 화가 또는 참을성이 있다고 가정합니다. 마음의 이론이 없으면 이러한 유추는 할 수 없습니다. 우리는 아마 자기 인식 형 시스템을 만들에서 멀리하지만, 기억, 학습 및 과거의 경험을 바탕으로 의사 결정을 할 능력 이해하기 위해 노력을 집중해야합니다. 이것은 인간의 지성을 그 자체로 이해하기위한 중요한 단계입니다. 또한 눈앞에있는 것을 분류하는 데 뛰어난 기계를 설계하거나 발전시키는 것이 중요합니다.