Пришло время просветить ИИ о необходимости забыть
2 апреля 2023 г.Повторяя человеческую способность забывать лишние данные, психологический искусственный интеллект совершит революцию в алгоритмической точности. Наш мозг чрезвычайно искусен в адаптации и создании объяснений нестабильных или неопределенных обстоятельств. Столкнувшись с новой ситуацией, наш разум быстро формулирует интерпретацию — если это понимание опровергается дополнительными данными, мы можем без промедления сгенерировать другое объяснение. Этот процесс отказа от устаревших знаний и преобразования нашего понимания известен как забывание.
Способность людей эффективно забывать ненужные данные позволяет нам взаимодействовать с неопределенной средой, обеспечивая основу для принятия решений. - навыки создания и решения проблем. К сожалению, в большинстве систем искусственного интеллекта эта возможность отсутствует, что может привести к многочисленным проблемам, таким как переобучение или предвзятость.
Человеческое познание часто работает иначе, в отличие от машинного обучения, которое рассматривает рассуждение как деятельность с заранее определенным набором меток и воспринимает мир как фиксированное пространство возможностей. Машинное обучение успешно достигло замечательных результатов при использовании в устойчивых и четко определенных таких как шахматы или компьютерные игры, но без этих условий машины часто не достигают желаемых результатов.
В основном это связано с тем, что системы ИИ не могут забывать и переучиваться на основе суммы своего опыта. Чтобы искусственный интеллект действительно перенял сложный человеческий процесс забывания, он должен полагаться на комбинацию методов.
В число подходов, которые можно было бы применить, входят следующие:
- Использование сетей для адаптивного взвешивания точек данных на основе их актуальности в текущем контексте.
- Использование методов вызова памяти, которые позволяют ИИ повторно изучать концепции по мере поступления новой информации.
- Развертывание алгоритмов обучения с подкреплением, которые позволят ИИ сосредоточиться исключительно на текущих задачах.
Каждый подход может помочь отточить способность ИИ забывать, позволяя ему более точно интерпретировать и реагировать на сложные условия. Понимая важность забывания в человеческом познании и применяя соответствующие стратегии забывания, системы ИИ могут стать более адаптируемыми и менее склонны к переоснащению или предвзятости.
В 2008 году компания Google выпустила Flu Trends с целью прогнозирования посещений врачей, связанных с гриппом, с использованием больших данных. К сожалению, этот веб-сервис не смог предсказать пандемию свиного гриппа 2009 года. Несмотря на многочисленные корректировки, направленные на повышение точности алгоритма, у Google в конечном итоге не было иного выбора, кроме как полностью отказаться от проекта к 2015 году.
В такие изменчивые времена мозг ведет себя по-другому. Он часто забывает лишнюю информацию и вместо этого сосредотачивается на недавних событиях — функция, названная «интеллектуальным забыванием». Если бы алгоритм полагался только на одну точку данных, такую как прогнозирование посещений врача в связи с гриппом на следующей неделе, равное посещениям на прошлой неделе, он уменьшил бы ошибки Google Flu Trends наполовину.
Искусственный интеллект, который психологически информирован , в основе которого лежат такие элементы, как причинно-следственные связи, интуитивная психология и физика, в 2023 году будет рассматриваться как ключ к решению сложных проблем. Интеллектуальное забывание — всего лишь один из компонентов ИИ такого типа — позволит нам создавать более умные алгоритмы машинного обучения, чем когда-либо прежде, используя замечательные функции человеческого мозга.
Институт Макса Планка, Microsoft, Стэнфордский университет и Университет Саутгемптона уже начали интегрировать психологию в свои алгоритмы, чтобы делать более точные прогнозы. о поведении человека. Теперь эти исследователи могут точно прогнозировать такие решения, как рецидивы и потребительские покупки.
Когда-то исследователи считали, что чем прозрачнее система ИИ, тем менее надежны ее прогнозы. Это ложное предположение гласило, что сложные задачи всегда требуют замысловатых решений; однако психологический ИИ опроверг это мнение, поскольку его прогнозы объяснимы и точны.
К концу 2023 года это понятие уже давно исчезнет. Как показывает пример прогнозирования гриппа, иногда более простые психологические алгоритмы могут дать более точные прогнозы, чем сложные. Психологический ИИ дает нам новую возможность отойти от сложных, малопонятных систем и подумать, может ли более упрощенный и понятный психологический ИИ дать столь же точный ответ.
Глубокое обучение скоро будет рассматриваться как тупик. Без вмешательства человека и интуиции станет очевидным, что этот тип компьютеризированного обучения не может адаптироваться к непредсказуемым условиям; дополнительная вычислительная мощность увеличивает скорость, но не интеллект. Наконец-то мы поймем пределы машинного решения задач.
Автономные автомобили — исключительная иллюстрация ограничений, которые были хит в достижении так называемых транспортных средств уровня 5 - тех, которые способны безопасно перемещаться при любых обстоятельствах, не требуя водителя-человека.
Илон Маск, несомненно, пересмотрит свой предыдущий прогноз о том, что беспилотные автомобили не за горами. Вместо этого он сосредоточится на более доступных и волнующих транспортных средствах 4-го уровня; эти автомобили могут передвигаться автономно без вмешательства человека в определенных средах, таких как автомагистрали или специально созданные города, предназначенные для автономного вождения.
Широкое внедрение автомобилей уровня 4 не только приведет к изменению дизайна наших городов, сделав их более безопасными и надежными, но и может защитить нас от возможных отвлекающих факторов во время вождения. Мы можем быстро адаптироваться к их ограничениям, даже если машины сталкиваются с некоторыми трудностями.
Использование психологических элементов в искусственном интеллекте станет нормой. Мы можем делать более точные прогнозы благодаря нашему пониманию того, как люди думают и ведут себя. Эти знания могут произвести революцию во многих отраслях и спасти жизни благодаря повышению безопасности беспилотных автомобилей.
Развитие психологически информированного ИИ поможет нам принимать более быстрые и точные решения и решать сложные проблемы с большей надежностью. Наконец, мы сможем выйти за рамки глубокого обучения, что позволит нам еще больше продвинуться в использовании технологий.
н
Оригинал