Технология

Кога Сири ще стане Саманта от ‘Тя’ на Спайк Джонзе?

Какъв Филм Да Се Види?
 

Във филма, спечелен от Оскар, на Спайк Джонзе, човек на име Теодор Тумбли, изигран от Хоакин Финикс, се влюбва в своята интелигентна операционна система, субект, който се нарича Саманта и е озвучен от Скарлет Йохансон. Чрез филма Саманта демонстрира или приближава способността да учи, да интерпретира голямо разнообразие от информационни сигнали и може би дори способността да обича. Феновете, критиците и писателите на технологии се появиха от опита на гледането на филма с няколко въпроса: Колко далеч ще трябва да прокараме изкуствения интелект, за да приближим Саманта? Колко голям скок би представлявала тази технология от текущите версии, като Siri на Apple? Какъв вид технологична способност ще ни е необходима, за да превърнем Саманта в реалност?

През януари Стивън Волфрам, чийто Wolfram Alpha „механизъм за изчислително знание“ управлява подобен на изкуствен интелект компонент на виртуалния асистент Siri на iPhone на Apple, каза на Wall Street Journal’s Робин Каваками, че според него технологията, която би позволила операционна система като Саманта не е толкова далеч .

„Механиката за привеждане в действие на ИИ - не мисля, че това е най-предизвикателната част. Предизвикателната част е в известен смисъл: Определете смисления продукт. ' За разлика от изобилието от роли и задачи, които Саманта поема във филма, изкуственият интелект на бъдещето вероятно ще бъде изграден за изпълнение на конкретни задачи. Въпреки че по-рано Волфрам смяташе, че би било възможно да се създаде „AI с общо предназначение, който е нещо като човек, който има супер версия на точните човешки атрибути“, той отбелязва, че това не е посоката, в която той вижда, че областта се движи вече .

Колт Маккой има дете

Вместо това той прогнозира, че скоро ще видим по-способни лични асистенти да четат и анализират имейлите ни, като ги разделя по предмет. Системите за управление на имейли като Sanebox или дори системата на разделите за входящи съобщения на Gmail са ранни примери. Докато Волфрам смята, че не би било трудно да се изгради говорещ асистент, подобен на Саманта, той поставя под съмнение практичността на гласов асистент, когато визуалните презентации са по-разпространени за предаване на информация.

Каваками разговаря и с Питър Норвиг, директор на научните изследвания в Google, който посочи, че възприятията играят голяма роля в нашето взаимодействие с технологиите. „Хората са доста добри в измамата. Ако зададете правилните въпроси на Siri, това върши добра работа. Ако му зададете грешен въпрос, той изглежда глупаво - същото е и с [Уотсън] на IBM. '

Според Norvig елементите на изкуствения интелект ни заобикалят, видими в механизмите за препоръки на Netflix и Amazon, или в Siri и софтуера Wolfram Alpha, който го подкрепя. Норвиг обясни, „Мисля за ИИ като за измисляне как да постъпиш правилно, когато не знаеш кое е правилното. Не знаем как да запишем правилата за разликата между лицето и нещо друго и затова AI отговаря на този въпрос. '

За Wolfram определението за изкуствен интелект е малко по-мъгляво. Въпреки че много компютри могат да възпроизвеждат функции на човешкия мозък, те изпълняват тези задачи по съвсем различен начин от мозъка и това затруднява определянето на разликата между интелигентността и изчисленията.

Той каза на Каваками: „По-рано си мислех, че има някаква магия за подобна на мозъка дейност.“ Но той отбеляза, че години на изследвания по-късно той открива, че не съществува „ясна граница на разграничението“ между това, което ще се счита за интелигентно, и това, което ще се счита за „просто“ изчислително, и споделеният човешки опит е това, което отличава човешкия интелект от чистото изчисление .

Тази граница между интелигентни и изчислителни е допълнително размита от въвеждането на компютърни чипове, които изпълняват задачи по изкуствен интелект и твърдят, че работят по същия начин, както човешкият мозък. Както Джон Маркоф ​​съобщи за Ню Йорк Таймс през август IBM има разработи компютърен чип , или процесор, наречен TrueNorth, който се опитва да имитира начина, по който мозъкът разпознава модели, използвайки мрежи от транзистори, подобни на невронните мрежи на мозъка. В статия, публикувана в списанието Наука , група изследователи обясниха, че чипът е построен с 4096 невросинаптични ядра , интегрирайки 1 милион програмируеми „неврони с шипове“, които могат да кодират данните като модели на импулси и 256 милиона конфигурируеми синапси.

Електронните неврони на TrueNorth са в състояние да си сигнализират, когато даден тип преминава определен праг, например когато светлината става по-ярка или променя цвета или формата си. Тази способност може да позволи на процесора да разпознава действия, които настоящите компютри и роботи се борят да интерпретират. Като пример, Markoff отбелязва, че чипът би могъл да разпознае, че жена от видеото вдига дамска чанта - нещо, което хората могат да направят лесно, но настоящите компютри не могат.

Чипът е важно постижение от гледна точка на мащабируемост и ефективност. TrueNorth съдържа 5,4 милиарда транзистори, но консумира само 70 миливата мощност, в сравнение с процесорите на Intel за персонални компютри, които могат да имат 1,4 милиарда транзистори и консумират някъде между 35 и 140 вата. Кабелен отбеляза по времето, когато чипът беше представен, че IBM го е тествал общи задачи за изкуствен интелект , като разпознаване на изображения и може да се справи с тези задачи с обичайна скорост, но много по-малко мощност, отколкото биха изисквали традиционните чипове.

в кой колеж отиде къри

Според тези тестове TrueNorth разпознава хора, велосипедисти, автомобили, автобуси и камиони с точност от 80%. Но някои се питат дали технологията е значително по-различна от вече наличната и дали подходът наистина ще донесе значителния напредък, за който IBM твърди, че ще го направи.

Традиционен процесор разделя частите за съхранение на данни и за смачкване на данни на компютъра - паметта и процесора - и невроморфните чипове представляват отклонение от тази архитектура, тъй като паметта и изчислителните части на компютъра са поставени в малки модули, които обработват информацията локално, но общуват помежду си.

Но задачите, които чипът може да изпълни до момента, не са достатъчно стабилни, за да впечатлят мнозина, които изследват областта на машинното обучение, подполе на изкуствения интелект, обхващащо системи, които могат да се учат от данни и да действат, без да са изрично програмирани. Остава да видим как технологията се развива и мащабира и колко добре TrueNorth ще се представи, когато работи за големи проблеми, като разпознаване на много видове обекти.

Кабелен отбелязва, че макар чипът да се е представил добре при опростените задачи за откриване и разпознаване на изображения, използвайки набора от данни на DARPA NeoVision2 Tower, този набор от данни включва само пет категории обекти. И обратно, софтуерът, използван в Baidu и Google, е „обучен“ на ImageNet databse, който включва хиляди категории обекти. За мнозина неврочиповете като нуждата на IBM да демонстрират способността да се научат да нарушават текущите изчислителни парадигми.

който е женен за Майкъл Вик

И не само фактът, че сближаването на човешкия интелект ще изисква невероятен капацитет за съхранение и изчисления, прави Саманта трудна технология за репликация. Тим Татъл, главен изпълнителен директор на Expect Labs, каза за New York Magazine’s Кевин Руз, че докато настоящите компютри са добри в имитирането на често срещани, предсказуеми поведения - като това, което ще въведем в лентата за търсене на Google, или какви артикули ще купуваме в Amazon, като се има предвид нашата история на сърфиране и покупки, - разбират и отговарят на непредсказуем, оригинален вход е това, което отличава Саманта от Сири. Днес компютрите могат да разпознават думи, да ги съпоставят с база данни и да намерят информацията, която според тях искаме. Но виртуален асистент, който може да учи, преподава и идентифицира и интерпретира невербални реплики, е няколко стъпки, премахнати от технологията, която е налична в момента.

Имайки в предвид Тя и технологията, която, както изглежда във филма, може да чака в не толкова далечното бъдеще, това е способността да се учи, което позволява на Саманта да надмине далеч очакванията на Теодор за нея и привидно нейните очаквания за себе си. Но фактът, че Саманта първоначално е създадена да прави едно нещо - да управлява имейли, да подпомага графиците и да поддържа електронния живот на потребителя да работи чисто - и плавно се е научила да прави толкова много други неща - учене и развитие въз основа на нейното взаимодействие с Теодор и с останалия свят, виртуален и физически - изтласква концепцията за машинно обучение на ново ниво, такова, което не отговаря на днешната технология или траекторията, която се очаква да поеме.

Руз научи от Д. Скот Финикс, съосновател на компанията за машинно обучение Vicarious, че компютрите помагат на потребителите, като съпоставят това, което казваме, със списък на съхранените команди. Но проблемът с това е, че това не е същото като разбирането на езика и хората разбират света и езика чрез „сетивна вселена“. В концепция, наречена проблем със заземяването на символи, компютърните учени теоретизират, че можете да заредите база данни на робота с всеки символ във Вселената - всичко в интернет, всичко, отпечатано в книга, всяка дума, изречена някога от човек - но роботът би все още не е в състояние да действа напълно човешки, защото няма да има начин да свърже тези символи с обектите и концепциите, които хората изпитват в реалния свят.

По същия начин, Уотсън на IBM, който може да чете бързо, да обработва естествен език и да добавя към своята база знания, не е в състояние да „мисли“ за проблемите и ситуациите по същия начин, по който може човек, и му липсва способността да обработва много прости ситуации което хората могат да разберат без много да се замислят. В действителност виртуалните асистенти, които ще видим в близко бъдеще, вероятно ще бъдат по-специализирани, по-светски и очевидно по-малко човекоподобни от феновете на Тя бих искал да повярвам.

В парче за Разнообразие през януари Даг Китлаус, съ-създателят на Siri, отбеляза, че Siri е построена „ за да свършат нещата . ' Но виртуалният асистент се превърна в културен феномен „за една нощ“, не защото асистентът улесни използването на телефон, а защото Сири беше забавна и се чувстваше малко човешка.

Китлаус посочва, че Саманта има по-емоционална интелигентност от Сири и от технологична гледна точка изграждането на система, способна на всички неща, които Саманта е казала и направила и разбрала, „би довело до масово мащабирано разпознаване на изображения в реално време, пространствено разбиране, разпознаване на лицето и настроението - както и разбиране на тънкостите на хиляди социални сценарии, за да се предскаже, че двойката, която седи на масата, е била на първа среща. ' Размишлявайки върху въпроса дали Сири може да навакса, Китлаус заключава: „Може, но не задържайте дъха си.“

Личните асистенти, които могат да разбират и използват естествен език, да научат сложни концепции и да изразят човешки емоции, вероятно няма да бъдат на разположение скоро. И дори ако изследователите са в състояние да създадат интелигентни компютри като Саманта, все още съществува проблемът, че предвид цялата информация в света, дори и най-интелигентният, подобен на човека компютър никога не може да действа истински и напълно като истински човек.

Още от Tech Cheat Sheet:

  • Би ли се присъединил Jonas Salk към движението с отворен код?
  • ‘Стаите’ на Facebook и Ello нека ни избират собствените си идентичности
  • Онлайн поверителността отстъпва за удобство