학습 커뮤니티의 인공지능 활용법

학습 커뮤니티의 인공지능 활용법

AI는 단순히 특정 기능을 보여주는 프로그램을 생성하는 것입니다. 지난 50, 60년 동안이 두 분야는 점점 더 멀어졌습니다. 저는 이제 부분적으로는 딥 러닝과 다른 부분 예를 들어 확률적 프로그래밍으로 인해 우리가 전에는 할 수 없었던 인간의 일을 시작할 수 있다고 생각합니다. 그래서 다시 한 번 흥미로워집니다. 인간은 정말로 베이지 안이고, 이런 종류의 베이지 안 상징적 확률론적 프로그램 학습을 하고 있습니다. Josh Tenenbaum이 제안했거나 다른 일을 하고 있습니까? 예를 들어, 제프 힌트는 인공 지능의 상징인 기호가 단순히 우리가 상상했던 것이므로 인간의 마음에 물리적 현실이 전혀 없다는 것을 의미합니다. 나는 이것을 믿기 어려우며 상징이 존재하지 않는지 궁금해 해야 합니다. 거의 모든 딥 러닝 응용 프로그램이 객체가 속한 상징적 범주를 인식하는 것을 목표로 하고 있으며 아직 대답을 듣지 못했습니다. 왜 그런지에 대한 심층 학습 커뮤니티. 그러나 AI 시스템이 인간의 인식과 닮지 않은 일을 하고 있다는 것도 분명합니다. Alpha Go가 실제로 하는 일을 살펴보면, 그중 일부는 위치를 보고 감각을 얻고, 의인화 용어를 사용하여 흰색이나 검은색으로 이길 가능성이 있다는 인식과 같은 능력입니다. 그리고 아마도 그 부분은 인간과 같으며 실제로는 엄청나게 좋습니다. 인간보다 심의 없이 직접 잠재적 위치를 인식하는 것이 더 낫습니다. 그러나 Alpha Go의 다른 부분은 완전히 인간이 아닙니다. 현재 상태에서 게임이 끝날 때까지의 일련의 이동을 고려하고 있습니다. 따라서 그중 일부는 나무에서 검색하여 40 또는 50 또는 그 이상의 미래로 이동할 수 있습니다. 그런 다음 나무의 끝에서 끝까지 무작위 게임을 하고 누가 그 게임에서 이겼는지 봅니다. 그리고 이것은 인간 이하는 것과 다릅니다. 인간이 Go 또는 Chess와 같은 게임에 대해 추론 할 때, 우선, 우리는 여러 수준의 추상화에서 그것에 대해 생각하고 있습니다. 우리는 특정 그룹의 생동감을 생각하고 보드의 특정 지역 영역을 제어하는 ​​것에 대해 생각하고 있습니다. 우리는 생각합니다. "이 지역을 아니 그게 아니라 이게 진짜 아닌데 이걸 통제하지 않으면 저기서 그의 그룹을 점령하기 위해 거래 할 수 있습니다." 따라서 이런 종류의 추론은 Alpha Go에서 전혀 일어나지 않습니다. 우리는 목표에서 되돌아온다. 체스에서는 “아마도 그의 여왕을 붙잡을 수 있습니다. 여왕의 출구를 막는 움직임을 생각해 낼 수 있을까요?” 그래서 우리는 어떤 목표에서 거꾸로 추론하고 체스 프로그램도 없고 Go 프로그램도 그런 추론을 하지 않습니다. 인간이 이렇게 하는 이유는 세상이 엄청나게 복잡하고 상황에 따라 다른 인지 처리가 효율적이고 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있기 때문입니다. 이것이 바로 인간 지능의 실제 문제입니다. 계산에 대해 걱정할 필요가 없다면, 우주의 미지의, 부분적으로 관찰 가능한 Markov 결정 과정을 설정하고 해결 한 다음 이를 해결하는 사실상 무한한 전략 트리에서 첫 번째 조처를 합니다. POMP. 그리고 우리는 다음 지각을 관찰하고, 우주에 대한 우리의 모든 믿음을 업데이트하고, 우주를 해결할 것이며, 그것이 우리가 진행하는 방식입니다. 우리는 우리 몸의 근육을 조절하기 위해 대략 1밀리 초마다 그런 종류의 일을 해야 하지만, 그런 일은 하지 않습니다. 우리가 가진 모든 종류의 정신 능력은 현실 세계의 복잡성을 통해 우리가 놀랍도록 유동적인 방식으로 배치합니다. 우리는 인공 지능에서 그렇게 하는 방법을 이해하지 못하고 사람들이 말하는 것을 볼 때 스티븐 핑커 : 예. 이러한 관찰 중 일부를 보완하고 싶습니다. 인공 지능과 인지 심리학의 초기에는 같은 플레이어 중 일부에 의해 주도되었다는 것은 사실입니다. 허브 시문과 앨런 뉴웰은 AI의 창시자들로 적립할 수 및 인지 심리학의 창시자. 마빈 민스키와 존 매카시도 마찬가지다. 제가 학부 이었을 때 저는 인지 혁명이라는 꼬리를 잘랐습니다. 행동주의에 의한 심리학의 지배 후에 정신적 개념에 대한 어떤 대화도 금지한 것은 기분이 좋았습니다. 기억이나 계획, 목표 또는 아이디어 나 규칙에 관해 이야기 할 수 없었습니다. 그것들은 관찰할 수 없고 비과학적인 것으로 간주되었기 때문입니다. 그런 다음 계산 개념은 이러한 정신주의 용어를 길들여서 거대한 가설 공간을 열었습니다. Chomsky가 시작한 프로젝트인 문장을 이해하고 공식화하는 규칙은 무엇입니까? Minsky와 Alan Collins, Ross Quillan 등이 개발한 프로젝트 인 네트워크 인공 지능과 인지 과학 사이에는 지능이 기계적인 용어로 이해될 수 있다는 생각에 처음 노출되었을 때 많은 변화가 있었고, 심리학자가 가능한 모델로 테스트한 컴퓨터 과학의 가설이 있었습니다. 당신이 프레임조차 할 수 없었던 아이디어, 심지어 인간의 단기 기억의 능력은 무엇입니까? 또는 문제 공간을 탐색하는 검색 알고리즘은 무엇입니까? 이들은 행동주의 시대에는 이해할 수 없었습니다. 이 모든 것이 힐러리 퍼트 남과 후에 댄 데네와 같은 철학자들의 관심을 끌었으며, 그는 인지 심리학과 인공 지능의 혼합형 아이디어가 정신 실체가 구성되는 정보 처리 상태, 즉 정보 처리 상태에 관한 깊은 질문을 다루고 있다고 언급했다. 내가 대학원생이었던 1970년대와 슬론 재단이 인지 과학 센터에 자금을 지원했던 80년대까지도 뒤섞였다.