Олег Купервассер
Download as PPTX, PDF0 likes238 views
Сильный искусственный интеллект: что мешает создать сегодня и как сделать завтра
More Related Content
Similar to Олег Купервассер (20)
More from Smile Expo (11)
Олег Купервассер
- 1. Сильный искусственный интеллект Что мешает сегодня, что будет завтра Купервассер Олег
- 2. Сильный искусственный интеллект • Универсальный интеллект • Интеллект, обладающий сознанием и самосознанием
- 3. Сложные и простые задачи для искусственного интеллекта • Простые: • Интегралы, шахматы, викторины, вывод теорем, вычисления • Сложные: • Зрение, распознавание, естественный язык и здравый смысл, перевод, сложные научные выводы
- 4. Что сделано сегодня • Узкая специализация программ: • Шахматы, викторины, логические и математические выводы, поиск в «известном лабиринте», решения частных задач распознавания, экспертные системы, простое обучение с нуля
- 5. Что можно сделать сегодня • Ориентация и навигация с помощью зрения • Распознавание объекта по «примерному» шаблону или набору шаблонов и ограниченный контекст • Перевод на другой язык и беседа с «прямолинейным» и простым пониманием смысла
- 6. Что хотим завтра • Распознавание объектов в широком наборе контекстов и сильном отличии от шаблоны • Глубокое понимание и перевод языков • Сложные научные выводы
- 7. Что мешает реализовать, то что можно сделать сегодня • Большой объем работы по программированию • Большой объем работы по сбору баз данных, «ручной» работы • Бизнес не любит «долгих» и «сложных» проектов : отсутствие «научного» мышления у бизнеса и «личные» амбиции у ученых, медлительность «академических» изысканий и оторванность от практики и конечного результата • Выход: любить и уважать науку и ученых, человеческий фактор, острота проблемы
- 8. Подходы к реализации интеллекта завтра • «Моделирование» мышления программами – эвристики, экспертные системы • Копирование мозга • Эволюция и обучение
- 9. «Моделирование» мышления программами – эвристики, экспертные системы Проблемы: Отсутствие универсальности алгоритмов Отсутствие одного или нескольких простых базовых принципов решений для всех задач
- 10. Копирование мозга • Наш мозг – параллельная архитектура, высокая адаптивность и устойчивость к повреждениям Проблемы Высокая сложность Влияние на решения мозга окружения мозга, организма, окружающей среды Самостоятельное целеполагание мозга Трудность нахождения «багов» Разрушение мозга и его взаимодействия с окружением при внешнем вторжении для изучения
- 11. Обучение и эволюция Обучение – не нужно самим формировать программы и базы знаний Эволюция – начальный уровень обучения, Использование результатов предыдущих этапов для следующих Проблемы: Обучение с нуля малоэффективно Эволюция – локальный экстремум Решение: Генератор случайных чисел из окружения и эволюция в реальной физической среде
- 12. Проблемы реализации • Отсутствие хорошей параллельной и адаптивной электронной базы • Сложность софта и длительность его разработки
- 13. Сознание Синхронистичность событий Локальные корреляции • Квантовые и фрактальные компьютеры • Живое сохраняет сложные и неустойчивые системы Глобальные корреляции Мир – набор случайных событий или механизм (голографическая модель) Выход – интуиция! Для машин – случайный генератор из внешней среды и эволюция в физическом мире
- 14. Что не смогут ЭВМ Не формализуемые задачи: • Повторить индивидуальность • Угадать 100% будущие желания и потребности • Полностью изучить человека