Штучний інтелект: поки ще не людина, але...

Сучасний штучний інтелект водить авто краще за більшість людей. Але при цьому не розуміє нічого з того, що бачить.

Як навчають штучний інтелект

ШІ-автопілот здатний акуратно обігнати вантажівку, але не в змозі по вашій команді «їхати за вантажівкою з червоною кабіною».

Причина в тому, що його навчили орієнтуватися серед об'єктів, що зустрічаються на дорогах, але він не розуміє композитної структури навколишнього світу: їхнє взаєморозташування, взаємозв'язок і т.д. Через це він не розуміє, що це вантажівка, вона має кабіну та колір і може бути червоною.

Існують два способи перевірити розуміння штучним інтелектом композитної структури навколишнього світу:
• Visual Relation Understanding: запропонувати ШІ описати природною мовою, що він бачить;
• Language Guided Scene Generation: запропонувати йому згенерувати зображення сцен за їх описом природною мовою.

Наприклад, розумна колонка з вбудованою камерою, що «розуміє» навколишній світ, може, на ваше запитання «як розставлені меблі в кімнаті?», відповісти щось типу: ліворуч біля вікна письмовий стіл, а перед ним стілець, праворуч книжкова шафа, а за ним етажерка, на вікні бежеві штори, а на підвіконні квітка у горщику.

Або, наприклад, вона здатна під ваш опис згенерувати вірну 3D картинку: на дворі трава, на траві дрова.

Тобто штучний інтелект ще далекий від людського розуміння світоустрою. Але й сказати, що він зовсім не розуміє, як влаштований навколишній світ, - не справедливо.

Новий оригінальний спосіб навчання ШІ розумінню складних композитних сцен з багатьох предметів та їх взаємовідносин описаний у щойно опублікованій роботі Лабораторії комп'ютерних наук та штучного інтелекту (CSAIL) MIT.

Спосіб заснований на «енергетичній моделі»: опис реляційної сцени відносин об'єктів як добуток окремих розподілів ймовірностей відносин між ними, причому кожне окреме відношення визначається на зображенні своїм розподілом ймовірностей.

Така композиція дозволяє моделювати взаємодії між кількома відносинами.

Новий спосіб скоро дозволить ШІ будувати сцени за описами типу «на золотому ганку сиділи: цар, царевич, король, королевич, шевець, кравець».

І зовсім не за горами розуміння ШІ фраз типу «графиня напуганим обличчям біжить до ставка».

Разом з тим, навіть такі перспективи «енергетичної моделі» не дозволяють сподіватися на розуміння ШІ фраз типу «на мене наставлені сутінки ночі тисячею біноклів на осі».

Бо тут, як із аффордансами, - проблема з наднезліченності варіантів об'єктів та їх відносин, а також з невизначеністю цих відносин.

Це означає, що поки що Борис Пастернак не створив цих відносин між об'єктами: «сутінки ночі», «тисяча біноклів» та ще й «на осі» у контексті «відчуття невідворотності трагедії», - вони просто не існують у нашому світі.

І навіть якщо вони існують у якомусь з інших світів Метаверса, люди рівня Бориса Пастернака вміють їх звідти витягнути, а алгоритми штучного інтелекту – ні. Бо подолати невизначеність за допомогою обчислень неможливо.

Рынок недвижимости Украины: прогноз ситуации в 2016 году Рынок недвижимости Украины за 2015 год В 2015 году рынок недвижимости Украины не отличался динамичностью —... 28 грудня 2015 / Ринки
Марсоход Curiosity: история, описание, фото - наука и технологии Для чего нужна миссия Perseverance на Марсе Предшественник Perseverance, Curiosity, прожил на Марсе почти 9 лет. 24 лютого 2021 / Наука та технології
Военная ситуация в Горловке обострилась: российские войска ведут огонь по жилым домам Под Горловкой идут кровопролитные бои Военная ситуация в районе Горловки обострилась. Российские войска... 09 листопада 2016 / Політика
Приезд Гитлера в Москву: история, фото, встреча 1935: дружественный визит Гитлера в СССР Все сведения об этом визите, все фотографии, кинопленки, газеты, повествующие... 16 жовтня 2017 / Цікавий світ
Погода