인공지능의 상징과 효과적인 상징 조작

인공지능의 상징과 효과적인 상징 조작

나는 우리의 인지의 일부 측면이 선천적이라고 생각할 것입니다. 그리고 그들 중 하나는 아마도 세상이 사물을 포함하고 있다는 것입니다. 두뇌를 회로로 생각하면 일부 회로 언어는 일등석을 가지지 않기 때문에 정말 중요합니다. 1차 논리 언어 나 프로그래밍 언어는 일류 기능이 있으며 이는 정말 중요한 차이점입니다. 아무것도 타고난 것이 없다고 생각하더라도 요점은 지금까지 인식 한 모든 것이 다음 학습 능력에 어떤 영향을 미칩니까? 한 가지 주장은, 지금까지 인식 한 모든 것은 단순히 데이터일 뿐이며, 마술처럼 과거의 모든 인식에 접근할 수 있으며, 그다음에 할 일이나 그다음에 할 일에 이르기까지 모든 기능을 훈련하는 것입니다. 다음 객체를 해석하는 방법 그건 말이 되지 않습니다. 아마도 당신이 태어나서부터 태어나서 부터의 경험은 무언가로 변환되고, 하나의 논증은 단지 지식과 같은 것으로 변환되고, 지식은 학습 문제에 영향을 미쳐서, 예를 들어 이 항목의 범주 멤버십을 예측하기 위한 입력의 관련 측면이 있습니까? 그리고 다른 관점은 딥 러닝 커뮤니티에서 아마도 기능의 축적과 같은 것을 말할 것입니다. 거대하고 반복적인 신경망을 상상한다면 : 몇 년, 몇 년, 몇 년 동안 인식된 반복적인 신경망의 숨겨진 계층에서 내부 표현, 기능을 구축하여 다음 개념의 학습을 단순화할 수 있습니다. 배울 필요가 있다. 그리고 아마도 이것에도 진실이 있을 것입니다. 그리고 일반적으로 예측 및 의사 결정 및 계획과 전체 어휘에 유용한 기능 라이브러리를 절대적으로 가지고 있습니다. 저는 이것이 사람들이 종종 그리워하는 것, 어휘, 언어가 단순히 우리가 서로 통신하는 데 사용하는 것이 아니라고 생각합니다. 우리가 알 필요가 있거나 다음에 해야 할 일을 상대적으로 쉽게 하기 위해 올바른 방법으로 세상을 단순화하기 위한 거대한 자원입니다. 권리? 여러분이 12 세가 되면 우주를 통제하는 물리 법칙을 이해하고 싶다고 생각합니다. 우리가 박사 과정과 같은 어휘를 가지고 있다는 사실 때문에의 목표를 달성하기 위해 계획이 무엇인지 알아내는 것이 훨씬 더 가능합니다. 당신이 그것을 가지고 있지 않고, 당신이 박사 과정을 하는 것과 같은 모든 과정을 가지고 있지 않다면, 책을 읽으십시오. 이 모든 수준의 추상화 에서 이 단어와 행동 ​​기본 라이브러리는 자원입니다. 그렇지 않으면 어떤 길이나 성공 가능성이 있는 계획을 완전히 수립할 수 없습니다. 그리고 이것은 현재 AI 시스템이 있는 또 다른 분야입니다. 일반적으로 딥 러닝뿐만 아니라 이러한 계층을 구성하고의 어휘를 획득하는 방법에 대한 실제적인 이해가 부족하며 원활한 방식으로 배포하는 방법도 있습니다. 항상 현실 세계에서 성공적으로 기능합니다. Lucas Perry : 나는 기본적으로 다른 사람들처럼 지능에 대해 혼란스러워합니다. 차이점은 기계 학습 시스템과 기린을 한 번만 배우는 아이 사이에 있습니다. 아이 가히 학습 시나리오, 여러분이 이야기하고 있는 지식, 세계를 이해한다는 것을 알게 됩니다 3D 물체와 인식에 대한 다른 생각과 아이디어가 있지만 차이는 기호와 같은 것으로 보이며 기호를 조작하는 능력이 바로 이 것입니까? 아니면 틀렸어? 그리고 상징과 효과적인 상징 조작은 무엇입니까? Steven Pinker : 그렇습니다. 이는 인공 지능의 일부인 기계 학습의 일부인 이른바 딥 러닝 시스템의 한계입니다. AI 시스템이 기호를 조작하지 않는 것은 사실이 아닙니다. 사실, 그것은 고전 AI 시스템이 거래하는 것입니다 : 명제 조작, 논리적 추론의 버전 구현 또는 원인과 결과 추론. AI 시스템에서 구현할 수 있습니다. 딥 러닝 열풍으로 인해 유행을 벗어났습니다. 루카스 페리 : 글쎄, 그들은 그 상징을 배우지 않습니다. 우리가 그들에게 상징을 주었고 그것들을 조작하는 것처럼. Steven Pinker : 거의 기본적으로 시스템의 기본 아키텍처는 배울 수 없습니다. 아무것도 없이 배울 수 없습니다. 몇 가지 기본 정보 프로세스, 일부 형식의 데이터 표현, 하나의 표현을 다른 표현으로 변환하는 기본 방법, 시스템의 아키텍처로 연결되는 기본적인 방법이 있어야 합니다. 그것은 인간 두뇌의 경우, 대상과 마음에 대한 변수를 포함하는지, 생물 또는 인공물을 포함하는지, 또는 경험이 있는 다른 것들 위에 비계가 있는지에 대한 열린 경험적 질문입니다. AI 시스템이 그렇게 하지 못하게 하는 원칙은 없습니다. 그들 중 많은 사람들 이하지만 적어도 지금은 유행에서 벗어난 것 같습니다. 스튜어트 러셀 : 확률적 프로그래밍 문헌 및 유도 논리 프로그래밍 문헌 모두에서 새로운 상징을 생성하는 선례가 있다. 술어 발명은 유도 논리 프로그래밍을 수행하는 매우 중요한 이유입니다. 그러나 나는 스티브에 동의하는데, 그것은 뇌에서 새로운 기호 기반 표현을 할 수 있는 기본 능력이 타고난 것인지 아니면 배우는가에 관한 열린 질문이라는 데 동의합니다. 다른 사람 사이에서 자라지 않은 아이들에게 일어나는 일에 대한 일화적인 증거가 있습니다. 그 일화는 같은 방식으로 상징을 사용하지 않는다고 제안합니다. 따라서 뇌에서 기호 사용 능력을 개발하는 과정은 우리가 기호 사용 실체, 즉 부모와 가족 구성원과 공동체에서 성장한다는 사실에 크게 도움이 될 수 있습니다. 따라서 초기 인간 또는 예비 인간에게는 훨씬 더 초보적인 기호 같은 기능이 있다고 주장해야 합니다. 일부 동물은 다른 현상이나 다른 징후, 다른 소리가 있는 다른 현상을 언급할 수 있는 능력이 있습니다.