Istilah "kecerdasan buatan" sering merujuk kepada rangkaian saraf yang dibina berdasarkan teknologi pembelajaran mesin dalam. Lebih-lebih lagi, teknologi melatih rangkaian saraf berkembang dengan baik dan membuahkan hasil. Namun, tidak semua saintis berpendapat bahawa kecerdasan buatan harus berkembang di sepanjang jalan ini. Malah ada yang percaya bahawa sistem seperti itu "tidak boleh dipercayai" dan pengembangannya tidak akan membawa kepada kebaikan.
Kecerdasan buatan dalam erti kata moden - ini sama sekali tidak difikirkan oleh banyak orang.
Mengapa pembelajaran mesin tidak baik untuk pembangunan manusia
Dalam karya berskala besar yang diterbitkan di halaman Technologyreview, seorang profesor di Universiti New York, seorang pakar dalam bidang sains kognitif (sains kognisi) Gary Marcus berbicara mengenai risiko penggunaan rangkaian saraf yang meluas berdasarkan pembelajaran mesin mendalam.
Pertama, saintis percaya bahawa teknologi itu mempunyai batasan yang jelas. Secara khusus, telah lama ada pembicaraan bahawa perlu membuat apa yang disebut "AI sebenar", yang sesuai untuk menyelesaikan pelbagai masalah, dan bukan hanya satu masalah tertentu, seperti yang sedang terjadi sekarang. Sistem AI yang ada sudah mencapai puncak perkembangannya dan secara praktikal mereka tidak mempunyai tempat untuk berkembang. Di samping itu, anda tidak boleh hanya mengambil dan, katakan, pertama mengajar satu AI untuk memandu kereta, dan memaksa yang lain untuk membaikinya dan kemudian menggabungkan sistem, mewujudkan pembantu sejagat. Kecerdasan buatan tidak akan dapat berinteraksi, kerana mereka "belajar dengan cara yang berbeza."
Cara menjadikan AI lebih bijak
Video promosi:
Agar algoritma menjadi lebih cekap, mereka perlu "dilatih secara berbeza." Adalah perlu untuk membuat mereka mula melihat hubungan objek dan akibat berinteraksi dengannya. Dalam kes ini, kami akan menjadi contoh terbaik.
Profesor Gary Marcus.
Lebih-lebih lagi, apa yang ditawarkan oleh Marcus bukanlah perkara baru. Contoh yang dijelaskan di atas adalah bagaimana para saintis membayangkan "AI klasik." Tetapi agar AI berfungsi dengan berkesan, kita perlu memprogramkan semua kemungkinan hasil terlebih dahulu. Dan ini hampir tidak realistik. Tetapi ada jalan keluar.
Penyelesaiannya boleh menjadi semacam simbiosis "AI klasik", yang melihat hubungan dan memperoleh penyelesaian dengan cara yang dapat difahami, dan pembelajaran yang mendalam, yang dapat mencari jalan keluar melalui "percubaan dan kesalahan". Ini bisa menjadi semacam sistem dasar aturan dan peraturan mengenai dunia sekitarnya. Atas dasar mereka, sistem AI sudah dapat mengembangkan diri di kawasan tertentu. Kepintaran buatan yang sebenar mesti memahami bagaimana semuanya berfungsi untuk memahami hubungan sebab-akibat dan dengan mudah beralih dari satu tugas ke tugas yang lain. Sistem moden yang dibina menggunakan teknologi pembelajaran mendalam tidak mampu melakukannya.
Vladimir Kuznetsov
