현재 AI 개발을 방해하는 주요 문제는 무엇입니까?

나는 컴퓨터 공학에 대한 배경 지식을 가지고 있으며 인간의 생각을 모방하기 위해 더 나은 알고리즘을 개발하고 있습니다. (내가 가장 좋아하는 것 중 하나는 언어 처리 및 의사 결정에 적용되는 아날로그 모델링입니다.) 그러나 조사를 많이할수록 AI가 얼마나 복잡한 지를 더 많이 깨닫게 됩니다.

이 분야에서 많은 문제를 해결하려고 노력했지만 때로는 바퀴를 재발견하거나 이미 해결할 수없는 것으로 입증 된 문제 (예 : 정지 문제)를 해결하려고합니다. 인공 지능 발전을 돕기 위해이 분야의 발전을 방해하는 현재의 장애물을 더 잘 이해하고 싶습니다.

예를 들어, 일부 머신 러닝 알고리즘의 시간 및 공간 복잡도는 매우 다항식이므로 빠른 컴퓨터에서도 프로그램을 완료하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 작은 데이터 세트를 처리하는 동안 일부 알고리즘은 데스크탑 또는 다른 컴퓨터에서 빠를 수 있지만 데이터 크기를 늘리면 알고리즘을 다루기가 어려워집니다.

현재 AI 개발에 직면하고있는 다른 문제는 무엇입니까?

1. 우리는 실제로 지능이 무엇인지 모릅니다.

2. 우리는 우리가 이용할 수있는 최고의 지능 모델 (인간 지능)을 이해하지 못합니다.

3. 우리는 실제로 실행되는 하드웨어와는 상당히 다른 하드웨어에서 인간의 지능을 어느 정도 복제하려고합니다.

4. 인간의 두뇌 (우리의 최고의 지능 모델)는 대부분 우리에게 블랙 박스이며, 피험자를 죽이지 않고 작동을 조사 / 검사하기가 어렵습니다. 물론 이것은 비 윤리적이고 불법입니다. 따라서 뇌를 이해하는 과정은 매우 느립니다.

이러한 요소를 결합하면 AI에서 발전하기 어려운 이유를 이해할 수 있습니다. 여러면에서 우리는 어둠 속에서 촬영하고 있다고 주장 할 수 있습니다. 물론, 우리는 약간의 진전을 보였으므로, 우리는 우리가 옳은 일을한다는 것을 알고 있습니다. 그러나 AI가 어떻게 작동해야하는지 에 대한 포괄적 인 이론이 없다면 많은 시행 착오와 반복으로 축소됩니다.

AI에 따르면 특정 작업에 맞게 조정 된 기계 학습 또는 전문가 시스템이 아니라 AG (일반) I를 의미한다고 가정합니다.

@mindcrime의 답변 외에도 때로는 훈련 할 샘플이 부족하고 컴퓨터가 관리하기 쉬운 시간 단위로 작동하기에 충분한 샘플을 처리하기에 너무 느려졌습니다. @bpachev는 메모리를 언급했지만 표면에는 인간의 뇌 매트릭스를 저장하기에 충분한 메모리가 있습니다. 그러나 실시간 시뮬레이션 기능이 부족합니다. 이를 수행 한 후에는 외부 입력도 연결해야하며,이를 위해서는 더 많은 처리 능력이 필요합니다. 생화학이 중요한 역할을하므로 인간의 뇌를 완전히 시뮬레이션하기에는 충분하지 않습니다.

마지막 메모는 인간의 마음이 어떻게 작동하는지 이해하는 것 외에 AGI를 개발할 동기가 거의 없다는 것입니다. 특정 작업에 가장 적합한 사람을 능가하는 분류 알고리즘, 전문가 시스템, 지식 엔진이 있습니다.

AI 개발의 한 가지 장애물은 컴퓨터 메모리의 근본적인 한계입니다. 기본 수준의 컴퓨터는 비트 만 사용할 수 있습니다. 이것은 그들이 설명 할 수있는 정보의 유형을 제한합니다.

편집하다:

인간 기억의 정확한 본질과 복잡성은 완전히 이해되지는 않지만, 최소한 인간 기억은 인간이 수행하는 업무 유형에 잘 적응한다고 주장합니다. 따라서, 이론적으로 인간 메모리가 할 수있는 모든 것을 표현할 수 있다고해도 컴퓨터 메모리는 그러한 작업을 위해 비효율적이고 구조가 잘못되었을 것입니다.