¿Cuántos avances se necesitan para lograr inteligencia artificial a nivel humano?

Answer 1

Tuvimos problemas para lograr que las máquinas se aproximaran al habla humana, pero con el tiempo, superamos eso, y pensamos que íbamos a lugares en los que podríamos hacer que una máquina dijera: “Es de sesenta y cinco grados”. Sin embargo, esa frase puede sonar a tres. maneras para decir:

“Está sesenta y cinco grados y cayendo”.

“¡Es sesenta y cinco grados, pero será ochenta grados en una hora y media!”

“Es de sesenta y cinco grados”.

Los tonos en la palabra “grados” suenan diferentes en cada uno de los tres ejemplos anteriores.

Para explicar el tema de hoy, tenemos un discurso artificial que dice cada una de las frases anteriores, pero es instantáneamente evidente que se produce artificialmente, sin importar la alta calidad de la síntesis de voz.

Para obtener un mejor sonido, uno tiene que diseñar un patrón para cada patrón de oración potencial. Esto es complejo, pero ciertamente manejable. Y una vez que conoce el algoritmo, puede colocar el mismo conjunto de patrones para cada palabra que agregue en una especie de talla única, y tendrá una síntesis de voz más amigable que suena bastante genuina. Ha habido un problema importante con el almacenamiento de memoria, pero ahora la memoria es más barata, por lo que se resolvieron los problemas de complejidad y capacidad para almacenar todos los muestreos.

Los avances son ahora un poco más pequeños y menos amplios de influencia, pero poco a poco, día tras día, continúan.

No nos aproximamos en absoluto al cerebro; simplemente nos esforzamos por construir una máquina que imite con éxito la interacción humana.

Para imitar el cerebro humano, aparte del hecho menor de que nadie sabe cómo funciona el cerebro, nosotros, para imitar la estructura, requeriríamos un sistema que ocupara el espacio de una ciudad, con todo tipo de interconexiones, duplicando la redundancia múltiple. que tipifica todas las funciones del cerebro. Heck, no queremos tratar de hacer eso. solo construiremos una máquina para actuar de tal manera que sea indistinguible del cerebro. Sospechamos firmemente que el cerebro tiene una forma compleja y no booleana bien desarrollada de analizar datos que funciona no porque sea rápido, sino porque años de experiencia repetida lo han hecho increíblemente brillante en la creación de accesos directos de los cuales solo podemos especular. Intentamos duplicar eso mediante nuestra mayor fortaleza: la capacidad de cálculo de velocidad cercana a la luz. Decir que todavía no hemos llegado a ese punto sería una subestimación, pero cada año nos acercamos.

Tomo mi teléfono y digo “OK, Google”, declaro una frase, y Google muestra mi frase (o lo que espera que sea mi frase) y luego hace una búsqueda. Me sorprende, porque puedo recordar cuándo se hizo la síntesis de voz. No está sucediendo todavía.

Creo que ahora estamos descubriendo, a medida que avanzamos, cómo definir el siguiente problema, y ​​resolver ese problema a su vez nos revelará otros problemas. Estos son todos los pequeños avances.

Answer 2

Está buscando un modelo de cálculo que no sea de Turing para todos los propósitos prácticos. A partir de ahora no tenemos ninguna. Al menos en teoría.

Nuestros sistemas no pueden tomar entradas reales, en su lugar funcionan en enteros, a veces, racionales. Eso es un problema.

Lo que necesitas es un modelo computacional mucho más poderoso. Para aquellos que están buscando Computación Cuántica, por favor no lo hagan. Sigue siendo el modelo de Turing, no hiper turing.

Entonces 2.

1. Obtener un modelo de orden superior que las máquinas de Turing.
2. Obtener una implementación práctica de los mismos.

[2] última vez requerido Von Neumann. Ese tipo de persona viene una vez en 2/3 siglos. Entonces … bueno … eso es [3]. Consigue un Von Neumann.

Answer 3

1. Muchos órdenes de magnitud mejoran en la eficiencia de potencia en la eficiencia de operación neuronal equivalente. Es físicamente imposible alcanzar la capacidad humana sin abordar la disipación de poder. proporcionar un GW no es un problema. Disipar el poder es el problema.
2. Órdenes de magnitud aumentan en la densidad neuronal. Es una tontería que un equivalente humano ocupe un edificio de varios pisos. Si ese fuera el caso, solo emplea gente.
3. El neocórtex opera y aprende de manera diferente a los sistemas actuales de aprendizaje profundo. Atención (se necesita una señal fundamental en el nivel más bajo de operación del neocórtex para abordar la eficiencia y otros problemas). Aprendizaje (el aprendizaje en el aprendizaje automático actual no ocurre como ocurre en el neocórtex). Motivación (ayuda con enfoque y logro de metas)

Por supuesto, hay muchos otros detalles, pero estos son los tres grandes que veo.

El siguiente paso que impactará a las industrias ahora es desarrollar la capacidad para que los robots optimicen automáticamente el movimiento para aumentar la velocidad y la eficiencia energética. El siguiente hito importante es ver cómo los robots industriales se mueven de manera más fluida y eficiente en función de la información visual y el aprendizaje. Casi todos los robots son basura hoy en día debido a la falta de un sistema de control de aprendizaje que vemos en todos los mamíferos. La dinámica de Boston está cerca, pero necesitamos una tabla como la pi de frambuesa que cualquier persona, incluida la preadolescencia, pueda conectar a cualquier robot o juguete para que se mueva como lo hacen los mamíferos. Esto es importante ya que proporciona un flujo de entrada para el aprendizaje y permite mejoras eficientes en muchas industrias.

Answer 4

¿Qué quieres decir con nivel humano? Usted ve, la exageración va junto con los negocios. Todos sabemos eso. La IA fue, durante mucho tiempo, impulsada por la ciencia; entonces, la comercialización se hizo cargo

Tengo muchos ejemplos de cómo las cosas salieron mal debido al hecho de que la administración anula la vista técnica. La ingeniería que se aventura más allá de lo que sabe científicamente, en su mayor parte, falla. ¿En la mayor parte? Sí, la suerte del principiante y otros factores pueden patear.

Ahora, algunos sistemas matemáticos ya son de nivel humano. Pueden superarnos en las formas en que lo saben. Es por eso que la gente inteligente los usa. Dado que tenemos que inclinarnos hasta el nivel de la máquina para hacer una entrada no es un problema. Podemos pensar en el sistema como un sabio idiota. En algunos casos, nos puede superar. Pero, entonces, tampoco trato de superar a un gran Gato (si no ha visto la hidráulica en acción, hágalo).

AI ha conseguido este pequeño aura que ha producido manía e histeria. Minsky, antes de que muriera, seguía diciendo que los trucos limpios nos están desviando. Gracias, Marvin. ¿Alguien escuchó?

Entonces, ¿nivel humano? Podría dar todo tipo de otros ejemplos. No Watson (cuyos anuncios son nauseabundos). En estos casos, hay algo ‘inteligente’ debajo de las portadas. Y puede ayudarnos, todo el énfasis en tratar de separar a las personas de su dinero (anuncios estúpidos, etc.) prometí que nunca compraría a través de una hace más de una década, todavía no lo he hecho.

¿Aprendizaje profundo y relacionado? He estado allí, visto eso (hace mucho tiempo). Lo que tenemos ahora son mejores sistemas (mucho trabajo por parte de mucha gente) con los cuales computar. También, tenemos una mejor estabilidad en los procesos subyacentes. Entonces, tenemos montones de dinero que no se preocupan por los residuos. De hecho, parte de este dinero se destina a manipular y aliarse con los mercados para que las personas puedan tomar sin ningún escrúpulo moral.

Ahora, no hay remedio moral? ¿No es ese nivel humano?

Veo un avance esperando en las alas. Pero, será el resultado de darse cuenta de que lo mejor de la IA será el tipo con alguien que monta un toro como lo hace el vaquero. Sí. Usted ve, el psychether permite la especificación de guías direccionales. Estos no son especificables de ninguna otra manera que no sea la intervención humana. ¿Como hacer esto? En realidad, es fácil. No sé por qué se ha perdido. Realmente es un caso especial de humano en el bucle.

También, hemos aprendido algo con el intercambio de datos. Hubo un esfuerzo de décadas en la adquisición de conocimientos que Watson venció con sus pequeños enfoques. Y así, una cosa en la que centrarse será la sensorización inteligente. Eso sí, ya se han hecho intentos, como intentar superar al perro (todavía no). Pero, ¿eso no sugiere que nosotros también involucremos a nuestro pequeño amigo inteligente?

Musk puede estar en lo cierto acerca de sus implantes, es decir, si se diera cuenta de cómo funcionaría esto con los humanos de una manera no intrusiva. Como lo mencionado anteriormente, hay enfoques que funcionarían si alguien se tomara el tiempo para resolver los problemas. Pero, los conductores están llegando primero al mercado; Así, sufrimos (y lo haremos).

Anteriormente, mis experiencias en 3rd Life sugerían otra manera de ir. Necesito volver a eso dado que la tecnología ha cambiado. Sin embargo, aquí nuevamente, estaríamos hablando de análogos a los humanos (varias formas) que serían fáciles de entender y de poblar.

Dado el enfoque correcto, la IA crearía muchos puestos de trabajo. ¿Hay formas de saber que aún no se han visto o entendido? ¿Por qué? El conocimiento es de arriba hacia abajo. Eso huele mal. Solo porque así es como evolucionaron las cosas no significa que la situación actual sea correcta.

¿El problema principal? La IA y los humanos van de la mano. No solo humanos inteligentes (definidos por ciertas pruebas limitantes) sino todo el shebang.

Answer 5

De acuerdo.

Hay un par de cosas a considerar.

En primer lugar, todavía no tenemos ni idea de cómo funciona el cerebro y si ese es nuestro modelo, estamos en problemas. Sin embargo, desafortunadamente, eso es todo sobre lo que hay que hacer, lo que significa que estamos construyendo modelos computacionales basados ​​en cómo pensamos que funciona el cerebro; un ejemplo fantástico de esto sería una red neuronal convolucional, que supuestamente es el modelo de nuestra corteza frontal (estoy seguro de que está mal, por lo que una corrección en los comentarios sería muy apropiada).

Sin embargo, el problema con esos modelos es que no son inteligentes en el sentido humano; Todo es solo matemáticas de lujo. Por mi parte, tengo dudas sobre si la naturaleza de la inteligencia es puramente matemática, pero nuevamente, ¿qué más hay? Y además, no creo que nadie niegue que hemos tenido un éxito increíble con ese enfoque, considerando todas las cosas que el aprendizaje profundo puede hacer …

En lo que respecta a los avances en sí mismos, estoy seguro de que hay alguien aquí que podría hablar más sobre el aspecto de la neurociencia, pero yo diría que lo más probable es que entren en neurociencia, no en informática. Espere ver que la ciencia informática comience a mirar cada vez más a la neurociencia para obtener modelos computacionales basados ​​en el cerebro humano.

Answer 6

La pregunta puede parecer fácil, pero realmente no hay una respuesta única, porque depende de lo que percibes como nivel humano. Ya tenemos bots de chat muy avanzados. Si quieres probar mi favorito, ¡chatea con Zo en Facebook! En este aspecto, creo que no más de diez años será imposible distinguir la diferencia entre un ser humano y una computadora. Si te refieres a oponentes súper avanzados en los videojuegos, es más difícil decirlo porque todo depende del juego que quieras decir, pero las computadoras ya son mejores para jugar al ajedrez que los grandes maestros humanos. Además, gracias a las excelentes donaciones de DARPA, las computadoras no están muy lejos de ser mejores conductores que nosotros y creo que en menos de 10 años muchos de los autos que veas en las calles serán manejados por computadoras.

Sin embargo, todos los ejemplos anteriores realmente no representan la inteligencia del nivel humano; Solo muestran cómo las buenas computadoras pueden pretender que están a nuestro nivel, pero aún así, ni siquiera están cerca. Creo que la explicación más apropiada para la inteligencia artificial a nivel humano se podría cerrar en una sola palabra: autoconsciente, y la pregunta “¿Cuándo se convertirá la inteligencia artificial en autoconsciente” parece tan difícil, no creo que nadie en el mundo? Podría darte una respuesta. Y la razón es simple: aún no sabemos qué es la conciencia, y no soy bióloga, pero, por lo que sé, no estamos cerca de averiguarlo.