Bildiğim kadarıyla, mevcut yapay zeka çalışmasının çoğu bir çeşit sinir ağını veya varyantlarını kullanıyor. İyi bir örnek, CNN vizyonu, metin, müzik ve diğer sıralı özellikler RNN'ler vb. İçin derin bir sinir ağı olduğuna inandığım DeepMind'in alfagasıdır. , vb. uygulamalar için kullanılabilir.
Sinir ağları ve varyantları "gerçek" yapay zekaya ulaşmanın tek yolu mudur?
Yanıtlar:
Eğer gerçek yapay zeka ile 'insanlar gibi' demek istiyorsan, cevap - hiç kimse uygun hesaplama mekanizmalarının (nöral ya da başka türlü) ne olduğunu ya da gerçekten bunları inşa edebileceğimizi bilmiyor.
Yapay Sinir Ağları (YSA) esasen 'doğrusal olmayan regresyon'dur - belki de bu insan benzeri davranışı ifade etmek için yeterince güçlü bir model değildir.
YSA'ların 'Evrensel işlev yaklaşımı' özelliğine rağmen, insan zekası fiziksel dünyanın henüz bilinmeyen bir mekanizmasına bağlıysa ne olur?
"Tek yol" hakkındaki sorunuzla ilgili olarak: (Fiziksel) sinirsel mekanizmalar bir şekilde istihbara giden tek yol olsa bile (örneğin Penrose'un kuantum mikrotübülleri yoluyla), bu nasıl kanıtlanabilirdi?
Matematiğin biçimsel dünyasında bile, "Var olmama kanıtı zordur" ifadesi vardır. Fiziksel dünyada, zekanın başka herhangi bir mekanizma tarafından ortaya çıkamayacağını göstermek mümkün görünmüyor.
Hesaplama sistemlerine geri dönersek, Stephen Wolfram'ın gözlemlediği görünüşte farklı mekanizmaların çoğunun 'Evrensel Hesaplama' yeteneğine sahip gibi göründüğü 'Yeni Bir Bilim Türü' kitabında ilginç bir gözlem yaptığını unutmayın , bu nedenle çok fazla bir şey yok YSA'lar hakkında özel.
Ne "gerçek yapay zeka" olarak kabul ettiğiniz bağlıdır. Ancak bu muhtemelen bir insan gibi düşünmek anlamına gelir - ve belki de bunu daha akılcı bir şekilde yapın, çünkü insan beyni duyguları orandan önce gelir.
Bir sinir ağının veya sinir ağlarını geliştiren genetik bir algoritmanın insanları taklit etmenin en yakın yolu olduğu görülüyor.
Bununla birlikte, bunun geleneksel karşı argümanı, uçuşla aynı şeyi yapmaya çalıştığımızdır. Doğayı kopyalamaya, kuşları taklit etmeye çalıştık - kanatları çırparak uçmaya çalıştık. Ama sonunda kanatlarını çırpmaya dayanmayan uçaklar yaptık.
Yapay zekada aerodinamikten çok daha fazla değişken vardır. Dolayısıyla, insan benzeri bir istihbaratın sinir ağları dışındaki diğer yöntemlerle elde edilmesi muhtemeldir.
Sonuçta, sinir ağları makine öğrenimine bir yaklaşımdır. Hepsi öğrenilebilir ve öğrenilemez kurallar tarafından yönetilen başkaları da vardır. (Bunu kapsayan Hesaplamalı Öğrenme Teorisi adı verilen bir alan vardır).
Öğrenme sistemlerini COLT'ye göre öğrenilebilecek şeylerin ötesine genişletmek mümkün olmakla birlikte, bu, böyle bir öğrenme sisteminin - sinir ağı veya başka bir şekilde - esasen kusurlu olduğu ve bir noktada veya yanlış sonuçlar çıkaracağı anlamına gelir.
Bunu cevaplamak için herhangi bir şansa sahip olmak için, öncelikle sahip olmadığımız "gerçek yapay zeka" nın titiz bir tanımına ihtiyacınız olacaktır. Ve buna sahip olsanız bile, en iyi cevap muhtemelen "kimse bilmiyor" olacaktır. İnsan zekasının (muhtemelen çalışabileceğimiz en iyi zeka modeli) tam olarak nasıl çalıştığını bile anlamıyoruz. Bildiğimiz (veya bildiğimizi düşündüğümüz), YSA'nın en iyi ihtimalle beyin fonksiyonunun çok yüzeysel bir kopyası olduğu. Çoğu insanın durumun böyle olması durumunda şaşırmasını beklesem de, “gerçek yapay zeka” elde etmenin kesinlikle yanlış yolu oldukları ortaya çıkabilir.
Muhtemelen bu kadar şaşırtıcı olmayacak şey, YSA'nınkinden daha iyi başka bir teknik ortaya çıkarsa, VEYA bir teknikler topluluğuna ihtiyacınız olduğu ortaya çıkarsa. Şahsen beynin büyük olasılıkla olasılıklı bir şekilde çalıştığı açıktır, ancak bazen sembolik işleme / tümdengelimsel mantık / kurallar / vb. Kullandığımız da açıktır. Sonuç olarak YSA gibi olasılıklı bir yaklaşımı diğer tekniklerle (belki de Endüktif Mantık Programlama veya bu türden bir şey) birleştirmemiz gerektiğini bulabiliriz.