Hogyan csináljunk mesterséges valódi inteligenciát?
A matematikai oldalára fordítsa le a számítástechnikus, de:
megoldandó problémák és döntési folyamattípusok:
- felejtés: ez igazából a számítási pontatlanság következményeinek tűnik számomra. A számítógépek és a biológiai lények közötti gondolkozási fő különbségnek az tűnik, hogy a számítógépek mindent kiszámolnak, tökéletesen pontosan. A kulcs valahol ott van, hogy ők is csak az adott tizedesjegyig számolnak. Illetve a 21. század számítógépek boot-szekvenciáiban, operációs rendszereinek elindulásában. A lényeg, hogy az adott számításra a teljes rendszernek legfeljebb X mennyiségű erőforrása fordítható, míg bizonyos priorizált folyamatok mindenképpen, illetve párhuzamosan futnak. Szintén adott idő jut minden számításra. Pl. ha a teljes számítás az összes egyenlet maximálisan feltölthető tizedesjegyéig 10 másodpercet venne igénybe, ám a feladatra mindössze 3 másodperc áll maximálisan rendelkezésre, akkor a rendszer közelítő számításokat kell csak végezzen, és azok részleges eredményei alapján cselekedjen. Azaz reménykedjen hogy sikerül. Ez feltételez egy tanulási algoritmust is, ami a számítások közötti választást a próbálkozások alapján újrapriorizálja.
- független adatkezelés, hiányos adatokkal dolgozás: pl. programozzuk a gépbe három érték mérését: szín (hullámhossz), magasság, szélesség. Majd programozzuk bele, hogy egy halom tárgyat rakjon sorrendbe ezen adatok szerint: tudja sorrendbe rakni magasság szerint, majd hosszúság szerint, majd szín szerint. Most vegyük el a parancskódból hogy mi szerint rakja sorba a tárgyakat, ugyanakkor érjük el hogy a három szempont alapján rakja sorba a tárgyakat. Majd érjük el, hogy "jó, most rakd sorba másként" parancsot is értelmezni tudja.
- el kell jutni oda, hogy kreativitást mutasson fel. Pl. tudjon egyenesen menni, és 90 fokban elfordulni, majd csináljunk egy pályát amin 45 fokos elfordulással lehet csak átjutni. Meg egy olyan hogy az az utasítás adott tárgy ami A pontban van oldja meg hogy kerüljön B pontba.
- kell továbbá egy roppant trükkös dolog: egy jutalmazási-büntetési rendszer, hogy ambíciót adjunk neki. Ez alól a rendszer alól pedig nem szabad tudnia kibújni. Ez ugye az élőlények esetében adott. A saját "programunkba" nem tudunk csak úgy belenyúlni. Egy MI esetében viszont minden egyforma kód. Mi akadályozná hogy kiiktassa a büntetést, és örök jutalomállapotba kerüljön?
- szintén trükkös probléma, és ez már nagyon elvont szintű, de nagyon is valós probléma. Ha mindent megoldunk, akkor a gép meg fog tanulni hazudni. Akkor viszont hogyan oldjuk meg hogy hasznunkra legyen? Persze még az előtt hogy likvidálni mindannyiunkat! Akár véletlenül.
A gépi intelligencia engedelmes, kiszámítható, eszköz, viszont nagyon buta. Nincs benne semmiféle kreativitás, abszolut mechnikusan működik. Így lesz folyton probléma a youtube. google, facebook tartalomszűrő algoritmus.
A mesterséges intelligencia kezelhetetlen, és halhatatlan Donald Trumpok, Orbán Viktorok, Adolf Hitlerek a végállomás, esetleg tökéletes pusztulás.
Mit tegyünk, mit tegyünk...
megoldandó problémák és döntési folyamattípusok:
- felejtés: ez igazából a számítási pontatlanság következményeinek tűnik számomra. A számítógépek és a biológiai lények közötti gondolkozási fő különbségnek az tűnik, hogy a számítógépek mindent kiszámolnak, tökéletesen pontosan. A kulcs valahol ott van, hogy ők is csak az adott tizedesjegyig számolnak. Illetve a 21. század számítógépek boot-szekvenciáiban, operációs rendszereinek elindulásában. A lényeg, hogy az adott számításra a teljes rendszernek legfeljebb X mennyiségű erőforrása fordítható, míg bizonyos priorizált folyamatok mindenképpen, illetve párhuzamosan futnak. Szintén adott idő jut minden számításra. Pl. ha a teljes számítás az összes egyenlet maximálisan feltölthető tizedesjegyéig 10 másodpercet venne igénybe, ám a feladatra mindössze 3 másodperc áll maximálisan rendelkezésre, akkor a rendszer közelítő számításokat kell csak végezzen, és azok részleges eredményei alapján cselekedjen. Azaz reménykedjen hogy sikerül. Ez feltételez egy tanulási algoritmust is, ami a számítások közötti választást a próbálkozások alapján újrapriorizálja.
- független adatkezelés, hiányos adatokkal dolgozás: pl. programozzuk a gépbe három érték mérését: szín (hullámhossz), magasság, szélesség. Majd programozzuk bele, hogy egy halom tárgyat rakjon sorrendbe ezen adatok szerint: tudja sorrendbe rakni magasság szerint, majd hosszúság szerint, majd szín szerint. Most vegyük el a parancskódból hogy mi szerint rakja sorba a tárgyakat, ugyanakkor érjük el hogy a három szempont alapján rakja sorba a tárgyakat. Majd érjük el, hogy "jó, most rakd sorba másként" parancsot is értelmezni tudja.
- el kell jutni oda, hogy kreativitást mutasson fel. Pl. tudjon egyenesen menni, és 90 fokban elfordulni, majd csináljunk egy pályát amin 45 fokos elfordulással lehet csak átjutni. Meg egy olyan hogy az az utasítás adott tárgy ami A pontban van oldja meg hogy kerüljön B pontba.
- kell továbbá egy roppant trükkös dolog: egy jutalmazási-büntetési rendszer, hogy ambíciót adjunk neki. Ez alól a rendszer alól pedig nem szabad tudnia kibújni. Ez ugye az élőlények esetében adott. A saját "programunkba" nem tudunk csak úgy belenyúlni. Egy MI esetében viszont minden egyforma kód. Mi akadályozná hogy kiiktassa a büntetést, és örök jutalomállapotba kerüljön?
- szintén trükkös probléma, és ez már nagyon elvont szintű, de nagyon is valós probléma. Ha mindent megoldunk, akkor a gép meg fog tanulni hazudni. Akkor viszont hogyan oldjuk meg hogy hasznunkra legyen? Persze még az előtt hogy likvidálni mindannyiunkat! Akár véletlenül.
A gépi intelligencia engedelmes, kiszámítható, eszköz, viszont nagyon buta. Nincs benne semmiféle kreativitás, abszolut mechnikusan működik. Így lesz folyton probléma a youtube. google, facebook tartalomszűrő algoritmus.
A mesterséges intelligencia kezelhetetlen, és halhatatlan Donald Trumpok, Orbán Viktorok, Adolf Hitlerek a végállomás, esetleg tökéletes pusztulás.
Mit tegyünk, mit tegyünk...
Comments
Post a Comment