Ex Machina를 얼마나 가깝게 만들 수 있습니까?


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Ex Machina 또는 I, 로봇 영화 에서 볼 수있는 것과 같이 지능에 가까운 AI 로봇을 만들려고 시도했거나 이미 개발 한 연구 팀이 있습니까?

나는 완전한 인식에 대해 이야기하는 것이 아니라 인간이 할 수있는 자체 결정과 신체적, 지적 과제를 수행 할 수있는 인공적인 존재인가?

답변:


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우리는 절대적으로 가까이에 있지 않으며 현재 할 수있는 것과이 영화에 묘사 된 것 사이의 격차를 메울 방법을 전혀 모릅니다.

현재의 DL 접근 방식 (주류 분야로서의 데이터 과학의 출현과 결합)은 AI에 대한 대중의 관심을 불러 일으켰습니다.

그러나 연구원과 실무자들은 'AI Winter'의 교훈을 배우고 허브 리에 참여하거나 현재의 성공을 너무 많이 읽지 않을 것입니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

  • 전학 학습의 성공은 매우 제한적입니다.
  • DL에 의해 '어려운 문제가없는 환경'을 기계에 제시하고 처음부터 해결책을 제시하는 것 '과 같은'어려운 문제 '는 대중적으로 묘사되는 한도까지 DL에 의해 다루어지지 않고 있습니다 : 전문적인 인간 지식이 여전히 필요합니다 입력 프레임 방법, 파라미터 조정, 출력 해석 등을 결정하는 데 도움이됩니다.

AGI에 대한 열정이있는 사람은 '어려운 문제'가 실제로 중요한 유일한 문제라는 데 동의 할 것입니다. 몇 년 전, 유명한인지 과학자는 "우리는 아직 컴퓨터 에서 하나의 개념조차도 성공적으로 표현하지 못했다"고 말했다 .

제 생각에 최근 연구 동향은 이것을 바꾸는 데 거의 도움이되지 않았습니다.

이 모든 것이 아마도 비관적으로 들릴 것입니다. 우리 모두는 또 다른 AI Winter를 원하지 않기 때문에 현재 기술의 한계를 신화화하기보다는 도전하고 정직해야합니다.


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더글라스 호프 스타터.
NietzscheanAI

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IBM Watson의 성공과 지난 3 년간 딥 러닝을 사용하여 수많은 어려운 작업을 처리하는 놀라운 발전을 바탕으로 Google 또는 Amazon과 같은 대기업이 10 년 이내에 유용한 대화식 봇을 만들 것이라고 생각합니다. (저는 25 년 동안 AI의 변두리를 연구 해 왔으며이 기술을 훨씬 더 오랫동안 따라 왔습니다. 흥미 진진한시기입니다.)

처음에는 자신의 AI 동반자 ( "Her"?)가 더 깊은 철학적 대화 나 소설이나 인간 상태에 대한 통찰력있는 해석을 할 수 없습니다. 그러나 A 지점과 B 지점 사이의 5 가지 가능한 경로 중 최고의 선택과 같은 주제에 대한 전체 단락에서 글을 쓰거나 말할 수 있거나 책의 줄거리 또는 뉴스 기사의 요점을 요약하거나 한 제품이 왜 더 나은지 다른 것 (예 : 수백 개의 아마존 리뷰 평가 기준). 그리고 네, 그것은 당신의 완전한 음성 문장을 이해하고, 질문과 답변을 모두 생성 할 수 있습니다.

그런 봇 우리 대부분이 하나를 원할 정도로 충분히 유용 할 것이라고 확신 합니다. 물론 Amazon Echo와 같은 특수 하드웨어를 구입할 필요는 없습니다. 컴퓨팅은 클라우드에있을 수 있지만 스마트 폰의 소프트웨어를 통해 사용할 수 있습니다 (데이터가있는 위치에 있기 때문에).

솔직히, 나는 이것이 스마트 폰의 다음 혁신이 일어날 곳이라고 생각합니다. 언어 적 인터페이스는 당신의 상황과 질문에 대한 질문을 사용하여 더 잘 듣고 말하고 명확하게하는 언어 인터페이스입니다.


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현재 AI에 대한 우리의 접근 방식은 너무 비효율적이어서 일반 인간이 인공적인 감각적 존재로 인식하는 것과 거의 거리가 멀습니다.

AI에 대한 현재의 접근 방식은 스스로 재 프로그래밍 할 수있는 완전한 기능의 계산 기계를 만들어 학습 능력을 시뮬레이션하는 것입니다. 그것은 지능의 본질을 이해하는 것과 관련하여 확실히 좋은 출발이지만, 실제 인공 지능을 만드는 것과는 여전히 거리가 멀다.

진화 한 것을 배우는 것은 우리의 능력 만이 아닙니다. 우리의 뇌 자체는 세포 내 수준의 기초 생화학 성분에서 오늘날의 매혹적인 복잡한 장기로 진화했으며, 단순한 단일 세포 생활에서 호모 사피엔스로 진화하는 신체와 함께 우리 몸과 함께 진화했습니다. 따라서 진정한 인공 지능을 만들려면 실제로 그 과정을 복제하는 것부터 시작하는 것이 가장 합리적 일 수 있습니다. 실제로 인공 DNA와 인공 세포를 만드는 것으로 시작하여 그곳에서 나아가는 것이 가장 합리적 일 수 있습니다.

어쨌든,에서 이 문서 뿐만 아니라 이 문서 , 실리콘 밸리는 배신자 알렉스 세인트 존이 같은 이유에 대해 자세히 간다 스카이 넷 , VIKI 나 이런 건 가까운 미래에 가능성이 심지어 우리의 손안에 그 이유는 우리의 현재 수 없을 수도 있습니다 인공 지능에 대한 접근은 나쁜 것입니다.


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증거의 시뮬레이션 입니다 증거. 지능의 시뮬레이션 여부 입니다 지능 (물리학의 현재 지식) 이론적 주장에 전적으로 기반 부정적으로 대답하는 것은 불가능 나타나는 의문이지만, 경험적으로 튜링 테스트와 같은 것을 통해 긍정적으로 대답 할 수있다.
NietzscheanAI

@NietzscheanAI : 내가 참조한 기사는 지능의 시뮬레이션이 실제 지능과 다른 이유를 더 자세히 설명합니다.
John Slegers

읽었습니다. 많은 주요 물리학 자 (예 : David Deutsch)는 우주가 양자 컴퓨터이며, 고전 컴퓨터로 시뮬레이션 할 수 있다고 믿고 있습니다.
NietzscheanAI

@NietzscheanAI : 네, 우주는 거대한 양자 컴퓨터 인 것 같습니다. 나는 당신에 동의합니다. 인공 지능에 대한 우리의 현재 접근 방식의 문제는 인공 두뇌가 불가능하지는 않지만, 우리는 살아있는 두뇌가 어떻게 두뇌가 만들어 지는지를 먼저 이해하지 않고 두뇌를 만들려고 노력하고 있습니다. 더 높은 형태의 존재로 진화 할 수있는 인공 생명체를 만드는 것부터 시작하여 AI 개발에 더 나은 접근 방법이 될 수 있습니다. 그것이 오늘날 우리가 여기 온 방법 과 같습니다. 같은 저자의 다른 기사 도 참조하십시오 .
John Slegers

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'간단한 삶의 형태로 시작하기'에 대한 논쟁은 인공 지능 공동체에서 잘 확립되어 있으며 1990 년대 로드니 브룩스 (Rodney Brooks)가 '인식 적 인식'의 '새로운 AI'를 설립 한 작업에서 시작되었습니다. 자세한 내용은 '코끼리가 체스를 치지 않는다', '표현없는 인텔리전스'및 '캄브리아기 사전'책을 참조하십시오.
NietzscheanAI

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"무거운 비행 기계는 불가능하다" _ Lord Kelvin 1895

7 년 후 라이트 형제는 하나를지었습니다.


현재 우리는 강력하고 좁은 인공 지능 (특수한 작업에 적합)이 많지만 생물학적 뇌와 같이 단일 시스템으로 통합하는 방법을 모릅니다.

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