NộI Dung
Q:
Tại sao các kỹ sư AI phải lo lắng về "động cơ trực quan"?
A:
Ý tưởng về trực giác của con người giờ đây là một phần chính của công việc trí tuệ nhân tạo đột phá - đó là lý do tại sao các kỹ sư AI chú ý rất nhiều đến các động cơ trực quan của Drake và các mô hình tương tự khác. Các nhà khoa học đang nỗ lực phá vỡ quá trình trực giác của con người và mô phỏng nó với các thực thể trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, trong việc khám phá cách logic và trực giác hoạt động trong các mạng thần kinh và các công nghệ AI khác, định nghĩa về trực giác tự nó trở nên hơi chủ quan.
Một trong những ví dụ điển hình là việc sử dụng một siêu máy tính mới, tài năng để đánh bại các nhà vô địch của loài người trong trò chơi cờ vây - một trò chơi thường được mô tả là hơi trực quan, mặc dù nó cũng dựa trên logic cứng. Vì Googles AlphaGo đã đánh bại những người chơi chuyên gia về con người, nên có rất nhiều suy đoán về việc máy tính hoạt động tốt như thế nào theo trực giác của con người. Tuy nhiên, nếu bạn nhìn vào cấu trúc của trò chơi cờ vây, bạn sẽ thấy rằng có rất nhiều điều cần được xác định trong quá trình xây dựng thực tế của các công nghệ này để tìm ra mức độ chúng dựa vào trực giác và mức độ phụ thuộc của chúng vào các mô hình logic mở rộng .
Trong trò chơi cờ vây, con người có thể di chuyển tốt dựa trên nhận thức trực quan hoặc logic tầm xa hoặc kết hợp cả hai. Cùng một mã thông báo, máy tính có thể xây dựng các mô hình Go-play chuyên gia dựa trên các mô hình logic mở rộng có thể phản chiếu hoặc mô phỏng chơi trực quan ở một mức độ nào đó. Vì vậy, khi nói về việc máy tính có thể hoạt động tốt như thế nào ở các mô hình trực quan, điều quan trọng là xác định trực giác, điều mà cộng đồng khoa học chưa thực hiện đầy đủ.
Mary Jolly tại Đại học Lisbon ghi nhận những ý kiến khác nhau về định nghĩa về trực giác trong một bài báo có tên là khái niệm về trực giác trong trí tuệ nhân tạo.
Không có sự đồng thuận giữa các học giả về định nghĩa của khái niệm này, J. Jolly viết. Cho đến gần đây, trực giác không mang lại những phương pháp nghiên cứu khoa học nghiêm ngặt và, thường liên quan đến chủ nghĩa thần bí, đã bị các nhà nghiên cứu tránh xa. Cho đến nay, các diễn ngôn về chủ đề này đã thiếu sự gắn kết và phương pháp.
Nếu khái niệm về trực giác vốn đã mơ hồ, thì việc đo lường mức độ trí tuệ nhân tạo hoạt động tốt như thế nào trong mô phỏng trực giác sẽ còn rắc rối hơn nữa.
Một lời giải thích của các tác giả của một bài báo có tên là Cơ chế trực giác giống con người trong Trí tuệ nhân tạo, gợi ý như sau:
Trực giác của con người đã được mô phỏng bởi một số dự án nghiên cứu sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo. Hầu hết các thuật toán hoặc mô hình này thiếu khả năng xử lý các biến chứng hoặc chuyển hướng. Hơn nữa, họ cũng không giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến trực giác và tính chính xác của kết quả từ quá trình này. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một mô hình dựa trên loạt đơn giản để thực hiện trực giác giống con người bằng cách sử dụng các nguyên tắc kết nối và các thực thể chưa biết.
Để có cái nhìn cụ thể hơn về quá trình trực giác của con người, một bài báo của Wired đã trích dẫn nghiên cứu của MIT trong việc giải thích tâm trí con người về ngôn ngữ động cơ vật lý trực quan - giải thích những gì xảy ra khi chúng ta nhìn vào một đống đồ vật. Chúng ta có thể hiểu một cách trực giác liệu các vật thể có khả năng rơi hay không, hoặc chúng ổn định hay ổn định, nhưng trực giác này dựa trên các quy tắc logic mở rộng mà chúng ta đã nội tâm hóa theo thời gian, cũng như các mô hình nhận thức và tầm nhìn trực tiếp của chúng ta.
Nhà văn Joi Ito chỉ ra rằng các hệ thống mà chúng tôi sử dụng một cách trực giác các động cơ vật lý của chúng tôi là Tiếng ồn ồn ào và chúng tôi có thể lọc tiếng ồn đó. Đó là một phần lớn của việc phát triển trí thông minh nhân tạo - rút ra ý nghĩa từ các mô hình ồn ào. Tuy nhiên, những mô hình đó phải đi xa hơn để thực sự đưa ra các loại dự đoán và phân tích mà con người có thể áp dụng cho các hệ thống phức tạp.
Một cách dễ dàng để nói rằng để đạt được kết quả này, máy tính sẽ phải kết hợp tầm nhìn tinh vi với logic rộng rãi và nhận thức nhận thức theo những cách mà hiện tại chúng không thể. Một cách khác để giải thích đó là chúng ta thấy bộ não của con người là một hộp đen, mà không được công nghệ đảo ngược hoàn toàn. Mặc dù các công nghệ của chúng tôi có khả năng tạo ra kết quả thông minh cao, nhưng chúng chưa thể mô phỏng hoạt động mạnh mẽ, bí ẩn và tuyệt vời của chính bộ não con người.