В чем заключается парадокс Моравеца?

В современном мире технологии поражают своей безошибочностью в решении задач все более высокого уровня. Мы заложили в них логические и математические ограничения, которые, кажется, превосходят наши собственные ограничения. Несмотря на это, современному ИИ по-прежнему трудно выполнять задачи, с которыми младенцы не сталкиваются. Это основа парадокса Моравеца. Официальное заявление из статьи Моравца 1988 года приведено ниже:

«В больших, высокоразвитых сенсорных и моторных частях человеческого мозга закодирован миллиард лет опыта о природе мира и о том, как в нем выжить. Сознательный процесс, который мы называем рассуждением, — это, я считаю, тончайшая оболочка человеческой мысли, эффективная только потому, что она поддерживается гораздо более старым и гораздо более мощным, хотя обычно бессознательным, сенсомоторным знанием. Мы все выдающиеся олимпийцы в области восприятия и моторики, настолько хороши, что делаем сложное легким. Однако абстрактное мышление — это новый трюк, которому, возможно, менее 100 тысяч лет. Мы еще не освоили это. Это не так уж и сложно; просто так кажется, когда мы это делаем».

Читайте также: Как видеоигры используют ИИ

Почему простые задачи сложны для ИИ?

Короткий ответ: человеческий мозг является продуктом миллионов лет эволюции, тогда как ИИ едва достиг своего 50-летнего возраста.^й день рождения. То, что нам, людям, кажется трудным, например, вычисление траектории ракетного корабля или расшифровка загадочных сообщений, сложно только потому, что это относительно новые концепции в великой схеме эволюции. Навыки, которые у нас уже есть, такие как сознание, восприятие, острота зрения и эмоции, — все они приобретены в ходе эволюции. Проблема в том, как научить машину тем концепциям, о которых мы не задумываемся?

То, что людям кажется трудным, является трудным только потому, что оно новое. Навыки, которые мы уже приобрели в ходе эволюции, приходят к нам настолько естественно, что нам не приходится об этом думать. Как именно мы собираемся научить машину вещам, о которых даже не задумываемся?

Например, даже такая простая задача, как игра в мяч, требует большого внимания. ИИ потребуются датчики, передатчики и эффекторы. Ему необходимо рассчитать расстояние между своим спутником и самим собой, солнечные блики, скорость ветра и близлежащие отвлекающие факторы. Ему нужно будет решить, насколько крепко держать мяч и когда сжимать перчатку во время ловли. Также необходимо будет рассмотреть несколько сценариев «что, если»: что, если мяч пролетит над моей головой? А если оно попадет в окно соседа? Количество кода, который нужно написать и выполнить, будет почти бесконечным!

У искусственного интеллекта еще есть способы компенсировать человеческую изобретательность. Заявление Моравеца остается актуальным и сегодня. ИИ может добиться многого, но усилия, необходимые для его обучения, могут оказаться значительно большими, чем мы инстинктивно ожидаем.

Сложные проблемы, которые просты

Парадокс Моравеца, названный в честь исследователя искусственного интеллекта и робототехники Ганса Моравца, предлагает увлекательное понимание природы интеллекта и сложностей, связанных с воспроизведением человеческих навыков в машинах. Этот парадокс подчеркивает, что задачи, которые мы считаем простыми, преимущественно сенсомоторные навыки, такие как распознавание лица в толпе (распознавание лиц) или ловля мяча, как известно, машинам чрезвычайно сложно освоить. И наоборот, задачи, которые мы считаем сложными, такие как умственные рассуждения или вычисления высокого уровня, часто являются относительно простыми для машинного интеллекта.

Искусственный интеллект добился значительного прогресса в таких областях, как обработка естественного языка и задачи умственного мышления высокого уровня, где значительные вычислительные ресурсы могут быть применены для решения проблем или прогнозирования. ИИ может обрабатывать и анализировать огромные объемы данных быстрее и точнее, чем человек. Однако когда дело доходит до воспроизведения интуитивных, физических задач, требующих адаптивности, машинам приходится нелегко. Эти сенсомоторные навыки, отточенные миллионами лет эволюции и обучения, представляют собой серьезную проблему для ИИ, которому еще предстоит освоить адаптивное обучение и тонкую интерпретацию, необходимые для решения этих задач.

Примеры навыков, подчеркивающих парадокс, включают действия, требующие сочетания мелкой моторики, пространственного восприятия и принятия решений в реальном времени, например, вождение автомобиля в плотном потоке машин или уборка захламленной комнаты. Хотя ИИ может выполнять интеллектуальные задачи, требующие дополнительных компьютерных мощностей, такие как игра в шахматы, перевод языков или прогнозирование погодных условий, он справляется с, казалось бы, простой задачей понимания физического мира и навигации по нему, как это делают люди. Таким образом, парадокс Моравца привлекает внимание к сложностям и хитросплетениям, присущим тому, что мы считаем «простыми» человеческими задачами, напоминая нам, что путь к созданию по-настоящему «умных» машин требует всестороннего понимания как физических, так и когнитивных аспектов человеческого интеллекта.

Легкие проблемы, которые сложны

На первый взгляд можно предположить, что копирование человеческого интеллекта — это вопрос имитации когнитивных функций высокого уровня, которые мы связываем с разумным поведением. Однако «Парадокс Моравеца» предполагает захватывающий поворот; Хотя машины превосходно справляются со сложными задачами, такими как математические вычисления или игра в шахматы, они не справляются с тем, что люди считают элементарным из-за естественного отбора, например, с базовыми навыками восприятия и сенсорными навыками. Эти, казалось бы, простые задачи являются результатом миллионов лет эволюции и глубоко укоренились в нашей нейронной архитектуре. Для машин эти задачи представляют собой совершенно иную сложность, которую нелегко решить с помощью традиционных алгоритмических подходов.

Глубокое обучение и нейронные сети, разделы машинного обучения, стали многообещающими методами решения некоторых проблем, обозначенных парадоксом Моравеца. В определенной степени имитируя структуру и функции человеческого мозга, нейронные сети могут учиться на опыте и улучшать свою производительность при выполнении таких задач, как распознавание объектов. Этот подход больше соответствует тому, как люди развивают навыки восприятия, но даже в этом случае он требует огромного количества данных и вычислительной мощности, чтобы хотя бы приблизиться к человеческим возможностям в определенных аспектах. Несмотря на прогресс, нынешние системы искусственного интеллекта все еще борются с задачами, требующими высокой степени адаптивности и обобщения, которые присущи людям.

Парадокс Моравеца разъясняет идею о том, что путь к созданию разумных машин заключается не только в том, чтобы превзойти людей в сложных когнитивных задачах, но и влечет за собой овладение, казалось бы, простыми задачами, которые являются второй натурой человека в результате эволюции. Способность ИИ плавно интегрировать восприятие и сенсорные навыки с мышлением высокого уровня жизненно важна для разработки по-настоящему интеллектуальных машин. Осознание этого продолжает формировать исследования в области искусственного интеллекта, стимулируя междисциплинарный подход, основанный на нейробиологии, когнитивной науке и информатике, для достижения более целостного понимания интеллекта и создания машин, которые могут действительно отражать человеческие возможности.

Узкий и общий искусственный интеллект

Парадокс Моравеца подчеркивает интригующую дихотомию между узким и общим искусственным интеллектом. Узкий ИИ, или слабый ИИ, превосходно справляется с конкретными задачами, часто превосходя людей в миллионы раз. Эти технологические достижения привели к появлению инструментов на базе искусственного интеллекта, способных выполнять сложные операции с исключительной скоростью и масштабом — от расширенной статистики до распознавания изображений. Например, ИИ может сканировать тысячи изображений и идентифицировать конкретные объекты с уровнем точности и скорости, которого не может достичь ни один человек. Задачи абстрактного мышления, такие как логическое рассуждение или статистический анализ высокого уровня, также являются областями, в которых ИИ проявляет себя, поскольку эти задачи машины могут выполнять гораздо эффективнее, чем человеческий разум.

Однако общий ИИ, или сильный ИИ, который, как ожидается, будет понимать, изучать, адаптировать и применять знания для решения широкого круга задач, по-прежнему остается в значительной степени неуловимым. Несмотря на передовые технологии, ИИ по-прежнему борется со многими простыми вещами, которые люди считают само собой разумеющимися. Например, понимание выражений лица — это то, что люди делают интуитивно, но для ИИ это невероятно сложная задача. Точно так же беспилотные автомобили, хотя и демонстрируют огромный прогресс, не являются полностью автономными, в первую очередь из-за их неспособности воспроизвести широкий спектр простых процессов, которые водитель-человек выполняет инстинктивно, таких как прогнозирование поведения пешеходов или реагирование на неожиданные дорожные условия.

Парадокс Моравца подчеркивает важный момент в обсуждении роботов с искусственным интеллектом, потери рабочих мест и будущего сферы труда. Искусственному интеллекту легче автоматизировать задачи, связанные с рассуждением или анализом высокого уровня, чем автоматизировать задачи, связанные с базовыми сенсорными или моторными навыками. Хотя ИИ продолжает развиваться быстрыми темпами, важно помнить, что некоторые аспекты человеческого интеллекта остаются исключительно человеческими, по крайней мере, на данный момент. Парадокс Моравека служит скромным напоминанием о том, что путь к созданию общего ИИ заключается не только в рассуждениях или вычислениях высокого уровня, но и в освоении простых, интуитивных задач, которые мы, люди, часто принимаем как должное.

Читайте также: Искусственный интеллект и дезинформация.

Близки ли мы к преодолению парадокса Моравеца?

Чего ИИ сейчас не может сделать, так это выйти за рамки того, чему он научился. С другой стороны, люди могут использовать свое воображение, чтобы мечтать о новых возможностях. ИИ не может выполнять творческие задачи, такие как рассказать анекдот или написать оригинальную историю. Но действительно ли они так далеко?

В 2016 году детище Google, DeepMind Technologies, разработало программу AlphaGo, которая победила чемпиона мира по го Ли Седоля. Этот ИИ, обучающийся с подкреплением, разработал новые стратегии для многовековой игры, заслужившей уважение многих мастеров. В 2021 году OpenAI выпустила GPT-3, революционный алгоритм НЛП, который лучше понимает нюансы и контекст языка. С его помощью OpenAI создал DALL-E, который генерирует никогда ранее не виданные изображения из любого предоставленного текста.

Хотя эти достижения впечатляют, это не обязательно означает, что разумный ИИ уже не за горами. Врожденные навыки человека являются ценным активом, который нелегко передать другим, и люди всегда будут оставаться актуальными. Однако, возможно, мы находимся ближе к прорыву, чем мог предположить Моравец.

Заключение

В нашем исследовании парадокса Моравеца мы углубились в любопытное противоречие, наблюдаемое исследователями искусственного интеллекта и робототехники: машины находят «легкие» вещи трудными, а «сложные» — легкими. Как выразился Ганс Моравец и его современники, этот парадокс открывает важное понимание эволюции как человеческого интеллекта, так и искусственного интеллекта. Он иллюстрирует, как мы, люди, часто считаем само собой разумеющимся сложность наших двигательных навыков и восприятия, тех самых задач, которые ИИ считает сложными для освоения, в то время как когнитивные задачи, которые мы считаем сложными, относительно легки для ИИ.

Последствия парадокса Моравеца в области искусственного интеллекта весьма значительны. Это подчеркивает текущие ограничения искусственного интеллекта и робототехники в воспроизведении человеческого восприятия и двигательных навыков и, таким образом, направляет исследователей к более целостному подходу к разработке интеллектуальных систем. Это напоминает нам, что для достижения ИИ человеческого уровня мы должны сосредоточиться не только на когнитивных задачах высокого уровня, но и на кажущихся простыми, обыденными задачах, таких как распознавание лица в толпе или поднятие хрупкого предмета.

Однако важно помнить, что это не делает ИИ менее ценным и эффективным. Несмотря на то, что ИИ борется с задачами, которые нам кажутся легкими, он революционизирует отрасли, делает революционные открытия и улучшает жизнь так, как мы не могли себе представить несколько десятилетий назад.

Парадокс Моравца предлагает интригующий взгляд на развитие искусственного интеллекта. Это заставляет нас переосмыслить наши представления об интеллекте и побуждает нас расширить наш подход к созданию машин, которые могут действительно воспроизводить весь спектр человеческих способностей. По мере того, как мы углубляемся в будущее искусственного интеллекта, этот парадокс служит компасом, ведущим нас к более тонкому и всестороннему пониманию как человеческого познания, так и искусственного интеллекта.

Рекомендации

Франа, Филип Л. и Майкл Дж. Кляйн. Энциклопедия искусственного интеллекта: прошлое, настоящее и будущее ИИ. АВС-КЛИО, 2021.

Кирхшлегер, Питер Г. Цифровая трансформация и этика: этические аспекты роботизации и автоматизации общества и экономики и использования искусственного интеллекта. Номос Верлаг, 2021.

Моравец, Ганс. Дети разума: будущее роботов и человеческого интеллекта. Издательство Гарвардского университета, 1988.