потапов

1

Современные тенденции в Современные тенденции в области сильного области сильного

искусственного интеллектаискусственного интеллекта

Алексей ПотаповАлексей Потапов

ИТМОИТМО,, ГОИ, ГОИ,

AIDEUSAIDEUS

Конференция AINL: Искусственный Интеллект, Естественный Язык (26 мая 2012, СПб)

2

Традиционный вопрос

Возможен ли искусственный разум?

Тест Тьюринга => Малопродуктивно спорить о возможности ИИ; если машина будет уметь то, что умеет человек, нам этого будет достаточно, и неважно, можно ли называть такие машины разумными. Так почему бы не попытаться такие машины создать?

3

Аргументы против принципиальной возможности ИИ

- Религиозные

- Псевдонаучные и псевдофилософские

Нет серьезных аргументов против возможности существования ИИ хоть в какой-либо форме

Более сложные вопросы: когда и какой форме ИИ может быть сделан

4

• 50-е годы: ИИ будет создан скоро

• 70-е годы: нужно разрабатывать прикладные системы ИИ

• 90-е годы: «зима ИИ»

• >2005 года: возрождение интереса к сильному ИИ

Смена настроений

5

Смена парадигм ИИ1. Поиск в пространстве решений: 1950-е – 1960-е гг. Решение формализованных задач Ограничение: формализация задач выполняется вручную

2. Представление знаний: 1970-е – середина 1980-х гг. Решение задач из описанной узкой предметной области Ограничение: извлечение знаний выполняется вручную

3. Машинное обучение: середина 1980-х гг. – 1990-е гг. Построение описания узкой предметной области в рамках заданного представления Ограничение: структура области определяется вручную

4. Воплощенный интеллект: 1990-е гг. – середина 2000-х гг. Автономное получение данных Ограничение: решаются низкоуровневые задачи

5. Когнитивные архитектуры: 2000-е гг. – … Автономное интеллектуальное поведение Ограничение: архитектуры объединяют слабые методы

6

Когнитивные архитектуры

• Soar• ACT-R• iCub• …

7

Можно ли на основе слабых компонент создать сильный ИИ?

8

Возврат к истокам: проблема универсального искусственного интеллекта

1. Association for Advances in Artificial Intelligence AI Magazine Volume 26 Number 4 (2005)

Getting Back to “The Very Idea”Human-Level Artificial Intelligence? Be Serious!

AI Magazine Volume 27 Number 2 (2006)Achieving Human-Level Intelligence through Integrated Systems and ResearchCognitive Architectures and General Intelligent SystemsCompanion Cognitive Systems A Step toward Human-Level AI

2. Conference on Artificial General Intelligence С 2008 года проводится международная конференция, которая посвящена непосредственно проблеме универсального искусственного интеллекта

3. Научные институты, коммерческие фирмы, исследователи• Singularity Institute for Artificial Intelligence• Artificial General Intelligence Research Institute• IDSIA (Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence)• Novamente LLC• TexAI, Thinking Machines Corp., SoarTech, MindSoft Bioware Inc., Proto-mind

Machines, Adaptive A.I. Inc.

9

Альтернативные подходы

1. Подход на основе ресурсных ограничений• Неаксиоматические логики, NARS (П. Ванг)

2. Бионика• Моделирование мозга (напр., Хьюго де Гаррис)• Адаптивное поведение (напр., В. Редько)

3. Интегративный подход• Novamente engine (Б. Гёрцель и др.), OpenCog

4. Обучение целевым функциям• Singularity Institute for Artificial Intelligence, Э. Юдковский

5. Универсальный алгоритмический интеллект• Хаттер, Шмидхубер, Aideus

10


1. Подход на основе ресурсных ограничений• Неаксиоматические логики, NARS (П. Ванг)Интеллект – это способность системы адаптироваться к окружению в условиях

недостаточных знаний и ресурсов…





11


1. Подход на основе ресурсных ограничений• Неаксиоматические логики, NARS (П. Ванг)Интеллект – это способность системы адаптироваться к окружению в условиях

недостаточных знаний и ресурсовСимвольная когнитивная архитектура - NARS





12



2. Бионика• Моделирование мозга (напр., Хьюго де Гаррис)• Адаптивное поведение (напр., В. Редько)Модели естественного интеллекта и его эволюционного возникновения…




13



2. Бионика• Моделирование мозга (напр., Хьюго де Гаррис)• Адаптивное поведение (напр., В. Редько)Модели естественного интеллекта и его эволюционного возникновенияЭмерджентные когнитивные архитектуры




14




3. Интегративный подход• Novamente engine (Б. Гёрцель и др.), OpenCogУже решено множество проблем в ИИ. Но пока решения не объединим, не

узнаем уровень интеллекта, который получится в результате синергетического эффекта…



15




3. Интегративный подход• Novamente engine (Б. Гёрцель и др.), OpenCogУже решено множество проблем в ИИ. Но пока решения не объединим, не

узнаем уровень интеллекта, который получится в результате синергетического эффекта… Гибридная когнитивная архитектура



16





4. Обучение целевым функциям• Singularity Institute for Artificial Intelligence, Э. ЮдковскийКритическая проблема – задание целевой функции для интеллекта…


17





4. Обучение целевым функциям• Singularity Institute for Artificial Intelligence, Э. ЮдковскийКритическая проблема – задание целевой функции для интеллектаКогнитивная архитектура?


18






5. Универсальный алгоритмический интеллект• Хаттер, Шмидхубер, AideusПредсказание с использованием алгоритмически полного пространства

моделей + перебор действий для максимизации целевой функции…

19






5. Универсальный алгоритмический интеллект• Хаттер, Шмидхубер, AideusПредсказание с использованием алгоритмически полного пространства

моделей + перебор действий для максимизации целевой функцииНет элементов когнитивных архитектур

20

Заключениеo Многообразие когнитивных архитектур связано с

тем, что способов слабой реализации функций интеллекта существует неограниченно много;

o Слабость реализации означает ее алгоритмическую неполноту;

o Объединение слабых методов не может позволить достигнуть алгоритмической полноты, то есть сильного ИИ;

o Модели универсального интеллекта практически невычислимы, но они дают понимание причины ограниченности всех существующих когнитивных архитектур.

21

Спасибо за внимание!

Интересующиеся проблемами сильного искусственного интеллекта просьба обращайтесь по e-mail: [email protected]

потапов

Education

Transcript of потапов