Окт
2018
Нам уже привычно слышать такие фразы, как «машинное обучение» и «искусственный интеллект». Мы думаем, что кто-то сумел воспроизвести человеческий ум внутри компьютера. Это, конечно, неправда. Но частично причина, по которой эта идея так распространена, объясняется тем, что метафора человеческого обучения и интеллекта была весьма полезна для объяснения машинного обучения и искусственного интеллекта. Некоторые исследователи искусственного интеллекта поддерживают тесный контакт с сообществом нейробиологов, и вдохновение проходит в обоих направлениях.
Однако та метафора может быть помехой для людей, которые пытаются объяснить машинного обучение тем, кто знаком с ним меньше. Один из самых больших рисков объединения человеческого и машинного интеллекта заключается в том, что мы начинаем передавать слишком много прав машинам. Но для тех из нас, кто работает с программным обеспечением, важно помнить, что интеллектуальным агентом остается именно человек — человек, который строит эти системы, в конце концов.
Стоит провести ключевые различия между машинным и человеческим интеллектом. Несмотря на то, что сходства, конечно, есть, вглядываясь в различия мы могли бы лучше понять, как работает искусственный интеллект и как нам строить и использовать его максимально эффективным образом.
Нейронные сети
Центральное место в метафоре, которая связывает человеческое и машинное обучение, это концепция нейросети. Самое большое различие между мозгом человека и искусственной нейросетью — это масштабы нейронных сетей мозга. Важно не просто количество нейронов в мозге (которое исчисляется миллиардами), но и поразительное количество связей между ними.
Однако проблема уходит глубже, чем просто в вопросы масштаба. Человеческий мозг качественно отличается от искусственной нейронной сети по двум другим важным причинам: соединения, которые его питают, аналоговые, а не цифровые, а сами нейроны неоднородны и неравномерны (в отличие от искусственной нейросети).
Вот почему мозг такой сложный. Даже самая сложная искусственная нейросеть, хотя ее порой бывает сложно понять, имеет нижележащую архитектуру и принципы, которыми руководствуется. По крайней мере, нам бы этого хотелось, поэтому мы к этому стремимся.
Даже самые сложные нейросети с искусственным интеллектом проектируются с определенной целью и для достижения определенного результата. Но человеческий мозг не имеет такой же степени целенаправленности в своем проекте. Да, у него есть принципы самосохранения и прочее, но он все равно требует от нас критического мышления и творческого подхода, которые запрограммировать пока не получается.
Прекрасная простота ИИ
Ирония заключается в том, что системы искусственного интеллекта намного проще, чем человеческий мозг, что позволяет ИИ справляться с гораздо большей вычислительной сложностью, чем можем мы.
Нейросети искусственного интеллекта могут хранить гораздо больше информации и данных, чем человеческий мозг, в основном из-за типа данных, которые хранятся и обрабатываются нейронной сетью. Они дискретны и конкретны, как содержимое таблиц Excel.
В мозге человека данные не имеют такого же свойства дискретности. Поэтому, хоть искусственная нейронная сеть может обрабатывать конкретные данные, она не может обрабатывать информацию в богатой и многомерной манере, как это делает человеческий мозг. Это ключевое различие между спроектированной системой и человеческим мозгом.
Несмотря на годы исследований, человеческий мозг остается непонятным во многом. Это связано с тем, что аналоговые синаптические связи между нейронами почти непроницаемы для цифровых соединений в искусственной нейронной сети.
