Derin öğrenmenin güçlü yapay zeka üretmesini engelleyen herhangi bir bilimsel / matematiksel argüman var mı?


12

Derin öğrenmenin sadece yüceltilmiş bir eğri uydurma teknolojisi olduğunu ve insan benzeri zeka üretemeyeceğini söyleyen Judea Pearl'ün Neden Kitabı'nı okudum .

Kitabından, üç bilişsel yetenek seviyesini gösteren bu diyagram var:

Üç seviye bilişsel yetenek

Fikir şu anda mevcut derin öğrenme teknolojisi tarafından üretilen "zeka" sadece birlik düzeyinde olmasıdır. Bu yüzden AI hiçbir yerde "Y'yi nasıl gerçekleştirebilirim" (müdahale) ve "Farklı davranırsam X hala gerçekleşecek mi?" Gibi sorular sorma seviyesine yakın değildir. ve eğri uydurma tekniklerinin bizi daha yüksek bir bilişsel seviyeye yaklaştırabilmesi pek olası değildir.

Argümanını sezgisel bir düzeyde ikna edici buldum, ancak bu argümanı destekleyen veya şüphe uyandırabilecek herhangi bir fiziksel veya matematiksel yasa bulamıyorum.

Peki, derin öğrenmenin güçlü yapay zeka (insan benzeri zeka) üretmesini engelleyen herhangi bir bilimsel / fiziksel / kimyasal / biyolojik / matematiksel argüman var mı?


Birkaç saat önce, sinirbilim ve yapay zeka hakkında konuşan bir çeşit Quetion vardı, bu yüzden bu sorunun veri uygulamalarına, yani makine öğrenmesinin yanı sıra uygun olduğunu düşünüyorum.
quintumnia

1
Buna cevap vermede karşılaşılan sorunlardan biri, "Derin Öğrenme" nin sinir ağları ile yapılan şeylerin istatistiksel eğri uydurmanın ötesine geçen - örneğin öğrenme dizileri için RNN'ler ve "derin pekiştirme öğrenimi" gibi bir marka adı olmasıdır. ayrıca taraftarlar tarafından bir parçası olarak kabul edilir. Terimin böyle gelişmesine izin verirseniz, yetenekleri hakkında herhangi bir argümanı saptamak çok zordur.
Neil Slater

godel'in eksiklik teoremi
riemann77

2
@thecomplexitytheorist: Godel'in eksikliği, entscheidungsproblem ve benzerleri, hepsi de insan zihnine başvuruyor. Sonuç olarak, yapay zekaya ulaşmamak için bir neden olsaydı, o zaman hiçbir insan zeki değildir. Modus çalıyor, Godels AGI yolunda bir sorun değil
pasaba por aqui

Kim demiş 'Yapmak' ve 'Hayal Etmek' beyinde sadece 'Eğri Uydurma' değildir?
Smaç

Yanıtlar:


3

Judea Pearl'ün 2018'de ACM.org hakkındaki yorumu, Gerçekten Akıllı Makineler Oluşturmak, Onlara Sebebi Ver ve Etkisi gerçeği deliyor .

Derin öğrenmenin tüm etkileyici başarıları sadece eğri uydurma anlamına gelir.

Rn

  1. Yapay ağlar mantık gerçekleştiremez.
  2. Yapay ağlar yapay zekaya en iyi yaklaşımdır.

Rasyonellik, zekanın önemli insani özellikler listesinden nasıl dışlanabilir, bu iki iddianın birlikte ele alınması ne anlama gelir?

İnsan beyni sofistike eğri tesisatçıları ağı mı? Marvin Minsky'nin ünlü "Beyin bir et makinesi olur" ifadesi bir kanıt olmadan sunuldu ve ne insan beynini önemsizleştirdiğine dair bir kanıt ne de beynin Turing hesaplanabilirliğinin ulaşamayacağına dair bir kanıt sunuldu .

Bu kelimeleri okuduğunuzda, sinir ağlarınız aşağıdaki eğri uyuşma dizisini yapıyor mu?

  • Retina çubuklarından ve konilerinden kenarlar
  • Kenarlardan çizgiler
  • Çizgilerden şekiller
  • Şekillerden harfler
  • Harf gruplarından dilsel öğeler
  • Elementlerden dilsel yapılar
  • Dilsel yapılardan anlama

Durum, ilk beşin bir model üzerinde bir yakınsama mekanizması olduğunu ve tüm makine öğrenme yapısının verileri modele uyacak bir yöntem olduğunu doğrulamak için güçlüdür.

Bu son iki madde, paradigmanın yıkıldığı ve birçok AI araştırmacısının ve yazarının makine öğreniminin sadece katmanlar çok katmanlı algılayıcılar ve konveksiyon çekirdeklerine dayanıldığında önemli sınırlamalara sahip olduğunu doğru şekilde belirttiği yerdir. Ayrıca, son madde işareti halihazırda büyük olasılıkla büyüklük derecelerine göre aşırı derecede basitleştirilmiştir. Minsky, bir bilgisayarın beynin yaptıklarını yerine getirebileceğine dair doğru olsa bile, bu paragrafı okuma ve anlama süreci, iç iş akışı kalıplarında büyük paralellik ile kolayca binlerce farklı işlem bileşenine sahip olabilir. Görüntüleme teknolojisi bu olasılığı gösterir. Sadece en basit çevresel katmanları modelleyen bilgisayarlarımız var.

Derin öğrenmenin güçlü yapay zeka üretmesini engelleyen herhangi bir bilimsel / matematiksel argüman var mı? - Hayır. Ama bunu garanti eden böyle bir tartışma da yok.

Buradaki diğer sorular, bu sofistike eğri tesisatçılarının biliş veya muhakeme unsurları yapıp yapamayacağını araştırmaktadır.

Sorunun imgesindeki görme, görme ve hayal etme üçünün totemi, tam, doğru veya içgörülü değildir.

  • İnsanlarda en az beş duyusal paradigma vardır, bir değil
  • Milyarlarca yıl önce insani duyuları yapmak - bakteriler
  • Hayal gücü, geçmiş deneyimlerin modellerinden, bunları birleştirmek ve rastgele mutasyonlar enjekte etmek için set fonksiyonları uygulamak için bazı yöntemlerle senaryo tekrarından önemli ölçüde daha yüksek bir süreç değildir.
  • Yaratıcılık sadece önceki mermi öğesinde hayal ediyor olabilir ve ardından piyasaya yönelik bazı kalite kriterleri ile işe yaramaz hayal gücü sonuçlarını ayıklayarak, satan etkileyici yaratıcı ürünleri bırakır

Daha yüksek formlar takdir, bilimsel ölçüm kapsamının ötesindeki gerçeklik duygusu, meşru şüphe, sevgi, başkalarının iyiliği ya da insanlık için fedakarlıktır.

Birçoğu, AI teknolojisinin mevcut durumunun, "Y'yi nasıl gerçekleştirebilirim?" Diye güvenilir bir şekilde cevap verebilecek bir sistemin tedarikine yakın bir yerde olmadığını kabul eder. veya "Farklı davranırsam, X yine de olur mu?"

Küçük eğri uydurma elemanlarının bazı kombinasyonlarının, tipik bir insanın yapabileceği gibi bu soruları cevaplayabildiğini veya edemeyeceğini gösteren matematiksel bir kanıt yoktur, çünkü çoğunlukla zekanın ne olduğu veya matematiksel terimlerle nasıl tanımlanacağı konusunda yetersiz bilgi vardır.

İnsan zekasının hiç mevcut olmaması da, ona yapılan göndermelerin tür olarak diğer türlerden daha yüksek olduğumuza dair dini bir inanca dayandırılması mümkündür. Doldurabileceğimiz, tüketebileceğimiz ve yok edebileceğimiz aslında çok akıllı bir zeka anlayışı değildir.

İnsan zekasının bizi diğer memelilerden ayıran bir adaptasyon olduğu iddiası, iyi adapte olup olmadığımızla çelişmektedir. Test edilmedik. Bir sonraki meteorik küresel katile, Chicxulub kraterinin meteorının büyüklüğünün şok dalgası ile gelin, ardından birkaç bin yıllık güneş kışının gelip 160.000 yıllık varlığımızın mı yoksa bakterilerin 4.000.000.000 yıllık varlığımız mı olduğunu göreceğiz. daha sürdürülebilir olduğunu kanıtlıyor. Yaşamın zaman çizelgesinde, insan zekası henüz uyarlanabilir bir özellik olarak kendini kanıtlamamıştır.

Yapay zeka gelişimi hakkında açık olan, diğer sistem türlerinin, çok katmanlı algılayıcı kavramına ve kesinlikle yüzey tesisatçıları olan evrişim çekirdeklerine dayanan derin öğrencilerle birlikte rol oynadığıdır.

Q-öğrenme bileşenleri, dikkat temelli bileşenler ve uzun-kısa süreli bellek bileşenlerinin hepsi de kesinlikle bir yüzey tesisatçısıdır, ancak sadece yüzey uydurma tanımını önemli ölçüde gererek. Gerçek zamanlı uyarlanabilir özelliklere ve duruma sahiptirler, bu nedenle Turing tamamlanabilirler.

Bulanık mantık kapları, kural tabanlı sistemler, Markovian özellikli algoritmalar ve diğer birçok bileşen türü de rol oynar ve hiç yüzey montajcısı değildir.

Özet olarak, akla yatkınlıktan veya hoş bir sezgisel kaliteden daha fazlasına dayanan noktalar vardır, ancak bu yazarların çoğu tanımları, uygulamaları, lemmaları, teoremleri, ispatları ve hatta düşünce deneylerini içeren bir matematiksel çerçeve sağlamaz. resmi bir şekilde incelenmiştir.


1

Bu bir paradokstur, ancak derin bir öğrenme makinesi (NeuralNet varyantı olarak tanımlanır) hiçbir şey öğrenemez. Çok sayıda sorunu çözmek için parametreleştirilebilen esnek ve yapılandırılabilir bir donanım / yazılım mimarisidir. Ancak bir sorunu çözmek için en uygun parametreler, harici bir sistem, yani geri yayılma algoritması tarafından elde edilir.

Geri yayılma alt sistemi geleneksel programlama paradigmalarını kullanır, bu bir Sinir Ağı değildir. Bu gerçek, bilginin öğrenilmesi ve kullanılmasının aynı sistem (zihin) tarafından yapıldığı insan zihnine mutlak zıttır.

Tüm gerçek ilginç şeyler NN dışında yapılırsa, bir AG'nin bir NN'nin (herhangi bir varyantta) gelişebileceğini iddia etmek zordur.

Bazı farklılıklar bulmak da mümkündür. Sinir ağları, arayüzünde ve iç kısımlarında güçlü bir şekilde sayısaldır. Bu açıdan bakıldığında, destek vektör makinelerinin bir evrimidir.

Bir AGI için çok fazla farklılık ve kısıtlama.

Not: Orijinal soruya dahil edilen çekilişe kesinlikle katılmıyorum. "Görme", "yapıyor", "görüntüleme" kesinlikle yanlış seviyelerdir. Temel ve ortak yazılım kavramlarını "soyutlama" veya "program durumu" (akıl, Turing kelimelerinde) olarak görmezden gelir; AI olanları "öngörü" olarak uyguladı; ve AGI olanlar "özgür irade", "hedefler ve duygular", ...


4
Ben değerlendirmesinden arka yayılmasını (veya eğitim çerçevesinde herhangi bir bölümünü) kaldırarak ve geri kalan kısım iddia düşünüyorum olduğu "Derin Öğrenme" kısmı suni ve nazik soruyu kaçmak taşımaktadır. Mevcut eğitim süreçleri de dahil olmak üzere OP'nin uygulandığı şekliyle Derin Öğrenme anlamına geldiğini varsaymanın makul olduğunu düşünüyorum.
Neil Slater

1
@NeilSlater: Bir DL'in bir çeşit NeuralNet olduğunu söylesek (insan zihniyle benzerliği ve sonuç olarak bir AGI'ye ulaşmak için olası gücünü belirtmek için), öğrenme kısmını hariç tutuyoruz, bu bir NN değil . Öğrenme alt sistemini bir DL tanımına dahil edersek, o zaman bir NN değildir, herhangi bir geleneksel programın gücü ile sadece geleneksel programlamadır ve AGI'ye ulaşmak için diğer program sistemlerinden veya paradigmalardan aynı olasılıklara sahiptir.
pasaba por aqui

İnsan beyni, yalnızca harici 'sistemlerden' girdi alıp işleyerek öğrenir. Sorunları çözmek için en uygun parametreler, deneme ve hata, kurallar uygulamak ve harici sistemlerden gelen girdileri işlemek yoluyla elde edilir. Bebek hala rahimdeyken eğitim başlar ve daha sonra 7/24 devam eder. Mevcut AI durumu neredeyse kesinlikle insan beynini taklit etmekle karşılaştırılamaz; ancak AI'nın öğrenemeyeceğini (veya zaten insan beynine benzer şekilde öğrenmediğini) iddia etmek, insan beyninin bilimin henüz bilmediği ve öğrendiği fonksiyonlar hakkında bilgi sahibi olduğunu varsayar.
Smaç
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.