Prawda

Niedziela, 23 lutego 2020 - 23:18

« Poprzedni Następny »


Trenowanie sztucznej inteligencji, żeby widziała jak człowiek


Steven Novella 2019-05-21


Synergia między badaniami nad sztuczną inteligencją (AI) a neuronauką jest fascynująca i ta fascynacja rośnie. Wiedza o tym, jak funkcjonuje organiczny mózg, pomaga w badaniach nad sztuczną inteligencją, a badania AI rozszerzają zrozumienie w neuronauce. Sądzę, że ten proces doprowadzi z czasem do sztucznego ludzkiego mózgu, ale bardzo trudno przewidzieć, jak długo to zabierze.


Tymczasem zaczynamy widzieć owoce algorytmów AI, które stosują neuronalne sieci lub w jakiś sposób próbują zrekapitulować organiczne uczenie się. Zespół z University of Texas opublikował pracę, w której pokazują kolejny przykład – uczenie AI do szybkiego zbierania wizualnej informacji o swoim otoczeniu z kilku „migawek”.  


Ludzka percepcja wyewoluowała do tego, by była szybka i skuteczna, by wnioskowała o otoczeniu z tak niewielu informacji, jak to możliwe. Korzyścią tego jest szybkość – istnieje oczywista korzyść z tak szybkiego, jak to możliwe, dostrzeżenia, że coś leci w kierunku twojej głowy, lub że tropi cię drapieżnik. Nasze mózgi używają algorytmu, żeby wyciągać wnioski o wysokim prawdopodobieństwie do konstruowania naszej percepcji otoczenia z malutkich skrawków informacji. Ten proces działa bardzo dobrze i na ogół wystarczająco poprawnie postrzegamy nasze środowisko, by się w nim poruszać i działać.   


Ten system nie jest jednak doskonały. Czasami prowadzi do niepoprawnych wniosków lub założeń i błędnie rekonstruuje rzeczywistość. Doznajemy czasami takich sytuacji jako optycznych iluzji (jeśli przerywamy niepoprawną konstrukcję, bo w innym wypadku trwamy w błędnej percepcji). To zdarza się, na przykład, kiedy nasze mózgi otrzymują niewystarczającą lub dwuznaczną informację. Kiedy obserwujemy obiekty na niebie, może nam brakować odpowiednich odnośników, żeby ocenić rozmiary i odległość. Marne oświetlenie może zasłonić wiele z tego, co widzimy. Niezwykłe obiekty lub środowiska mogą stawiać wyzwanie algorytmicznym założeniom.  


Ewolucja zasadniczo postawiła nas w sytuacji kompromisu – używamy ograniczonego przetwarzania i percepcji naszych mózgów, żeby szybko skonstruować obraz rzeczywistości, akceptując, że będą w nim błędy. Prawdopodobnie wyewoluowaliśmy optymalną równowagę między szybkością a poprawnością w granicach mocy naszego mózgu. W tej mieszance jest jeszcze jeden element – uwaga. Możemy zmienić naszą uwagę, by skorygować równowagę między szybkością a dokładnością, skupiając się na czymś i poświęcając czas na staranną analizę. Albo możemy być wyczuleni na coś nieoczekiwanego lub możemy skupiać się wewnętrznie i nie zwracać większej uwagi na świat. Nasza uwaga przydziela nasze ograniczone zasoby według wymagań sytuacji.  


Komputery stoją przed wieloma podobnymi trudnościami. Mają ograniczoną moc przetwarzania lub szybkość i programiści zawsze szukają sposobów na zrobienie więcej. Pamiętam wczesne dni strumieniowania wideo. To było chropowate. Potem programiści zorientowali się, że nie muszą przesyłać każdej klatki w całości. Musieli tylko wysyłać informację, w których piksele zmieniły się w stosunku do poprzedniego obrazu. To radykalnie podniosło gładkość i szybkość strumieniowanego wideo, ale tworzyło również pewne artefakty (dziwacznie zmieniające się tło). W miarę jednak ulepszania techniki, te artefakty zniknęły. Przepływ także poprawił się i nowe strumieniowanie jest dużo lepsze.  


W podobny sposób, nowe badanie dotyczy algorytmu AI, którego celem jest pozwolenie komputerowi na robienie migawkowych zdjęć środowiska, by szybko zanalizować całe swoje otoczenie. Przetwarzanie każdego obrazu zabiera czas i zbieranie wizualnej informacji o otoczeniu w pełnym kręgu byłoby stosunkowo wolne. Mogą być sytuacje, takie jak poszukiwanie i ratunek, kiedy liczy się czas. Ta sztuczna inteligencja zaczyna więc od trenowania przez patrzenie na tysiące obrazów. Tym, co próbuje zrobić, jest zdecydowanie, jakie najlepsze kolejne migawkowe zdjęcie powinno być zrobione, by najszybciej i najtrafniej wnioskować o całym otoczeniu. Autorzy piszą: 

Proponujemy rozwiązanie w postaci uczenia ze wzmacnianiem, gdzie program  otrzymuje nagrodę za redukowanie niepewności o niezaobserwowanych częściach otoczenia. Konkretnie, program jest szkolony do wybierania krótkich sekwencji migawek, po których musi wywnioskować wygląd pełnego otoczenia.

To jest podobne do podejścia do strumieniowania wideo – ignoruj informację, która nie jest cenna lub nie jest potrzebna. W rzeczywistości jest pewna przewidywalność – jeśli widzisz dolną część kolumny, to prawdopodobnie idzie ona aż do sufitu. Ściany prawdopodobnie nie kończą się nagle bez przyczyny. Część drzewa jest prawdopodobnie połączona z całym drzewem.


Kiedy takie algorytmy „ewoluują” (w sensie technologicznym) prawdopodobnie zoptymalizują równowagę między szybkością a poprawnością. Mogę także wyobrazić sobie, że – podobnie jak ludzki mózg – algorytm może z czasem włączyć proces do korygowania samego algorytmu w oparciu o bieżącą sytuację. Na przykład, jeśli otoczenie jest bardziej chaotyczne, może zwolnić i poprawić dokładność. Zburzony budynek jest prawdopodobnie znacznie mniej przewidywalny niż nienaruszony. AI może także musieć przydzielać swoją „uwagę”. Jeśli widzi coś interesującego (jak na przykład ranną ofiarę), skupi się na niej, zwolni i zbierze informacje.  


Naprawdę wspaniałe jest to, że AI próbują robić te same rzeczy, jakie robią organiczne mózgi i stoją przed tymi samymi ograniczeniami i kompromisami. Rozwiązania, na jakie natknęła się ewolucja, są prawdopodobnie użyteczne również dla rozwoju AI.


Jedną zasadniczą różnicą jest jednak tempo technologicznego rozwoju, które jest dużo szybsze niż ewolucja. Nie mogliśmy po prostu szybko wyewoluować mózgu z 10 razy większą mocą przetwarzania (no cóż, zrobiliśmy to, ale zabrało to miliony lat). Ale nasze AI będą 10 razy szybsze w ciągu pokolenia. Zawsze jest lepiej być bardziej wydajnym niż mniej wydajnym, ale wzrost mocy może usunąć potrzebę kompromisów. Przyszłe AI mogą być w stanie przetwarzać całe 360 stopni otoczenia, szczegółowo i szybko, więc nie będziemy musieli poświęcać poprawności dla szybkości.   


Kiedy jednak rozwiązujemy kwestie z używaniem AI do nawigowania i kontaktów z realnym światem, z ich uczeniem się i rozwiązywaniem problemów, coraz częściej używamy i znajdujemy rozwiązania podobne do rozwiązań, jakie wyewoluowały naturalnie. Jest to fascynujący proces i sądzę, że doprowadzi nas do większego i głębszego zrozumienia natury samej inteligencji.  

 

Training an AI to See Like a Human

16 maja 2019

Tłumaczenie: Małgorzata Koraszewska



Steven Novella 

Neurolog, wykładowca na Yale University School of Medicine. Przewodniczący i współzałożyciel New England Skeptical Society. Twórca popularnych (cotygodniowych) podkastów o nauce The Skeptics’ Guide to the Universe. Jest również dyrektorem Science-Based Medicine będącej częścią James Randi Educational Foundation (JREF), członek Committee for Skeptical Inquiry (CSI) oraz członek założyciel Institute for Science in Medicine. Prowadzi blog Neurologica.

Skomentuj     Wyślij artykuł do znajomego:     Wydrukuj




Komentarze
1. Obyśmy przetrwali. Leszek 2019-05-21


Nauka

Znalezionych 1070 artykuły.

Tytuł   Autor   Opublikowany

W obronie binarności płci u ludzi   Coyne   2020-02-21
Nie palmy pieniędzy na ołtarzu zielonej manii   Lomborg   2020-02-20
Więcej dowodów ewolucji: końskie zarodki zaczynają tworzyć pięć palców, a cztery zawiązki znikają   Coyne   2020-02-18
Homeopatyczny rentgen   Novella   2020-02-14
Różnice płci w wyborze zabawek: chłopcy bawią się chłopięcymi zabawkami, dziewczynki dziewczęcymi zabawkami   Coyne   2020-02-13
Śmiertelność z powodu raka nadal spada wbrew twierdzeniom szarlatanów     2020-02-11
Odkrycie w immunologii, a leczenie nowotworów   Novella   2020-02-10
Ponowne psucie nauki przez ideologię: ”Slate” wypacza biologię ewolucyjną, by wyglądała na kapitalistyczną i antysocjalistyczną   Coyne   2020-02-07
Flamingi z braku łysek rogatych   Lyon   2020-02-06
Moja ostatnia praca badawcza. Część 3: Znaczenie   Coyne   2020-02-04
Moja ostatnia praca badawcza. Część 2: Wyniki   Coyne   2020-02-03
Moja ostatnia praca badawcza: Część 1: Cele i metody   Coyne   2020-02-01
Ewolucyjne wyjaśnienie nienaukowych przekonań   Bretl   2020-01-31
Zdumiewająca mimikra   Coyne   2020-01-27
Reality check: Pęd do szybkiej „zerowej” emisji to gwarancja przegranej   Lomborg   2020-01-27
Sfuszerowany artykuł o biologii w „Washington Post”   Coyne   2020-01-24
Punkty dla Ameryki w konflikcie między Iranem i USA   Destexhe   2020-01-24
Zbliżanie się do rozumienia pamięci   Novella   2020-01-22
Z perspektywy naszego kurnika   Witkowski   2020-01-16
Fałszywa pokora nie uratuje planety   Boudry   2020-01-09
Złoty ryż zatwierdzony na Filipinach   Novella   2020-01-07
Cudowna animacja DNA i komórek   Coyne   2020-01-06
Dychotomiczne myślenie, niepewność i zaprzeczanie nauce     2020-01-01
Mieliśmy najlepszą dekadę w historii. Naprawdę   Ridley   2019-12-31
Kreacjonista opowiada się za ”argumentem z niedowierzania”   Coyne   2019-12-26
Biologia męskiej agresji i dlaczego nie jest to tylko „socjalizacja”   Coyne   2019-12-24
Wydajność, wyzysk, wybory   Koraszewski   2019-12-23
Społecznościowe finansowanie szarlatanerii   Novella   2019-12-20
Wykład Dawkinsa o czerpaniu odwagi z darwinizmu   Coyne   2019-12-18
Uprawy GM, takie jak Złoty Ryż, uratują życie setek tysięcy dzieci   Ridey   2019-12-13
Darwin, lisy i inne ssaki na Falklandach   Mayer   2019-12-11
Wirtualna edukacja   Novella   2019-12-03
Teoria klasy próżniaczej Thorsteina Veblena – uaktualnienie statusu   Henderson   2019-12-02
Punkt szczytowy inteligencji   Novella   2019-11-30
Likwidowanie przeziębienia miedzią   Novella   2019-11-27
Dlaczego wyjaśnianie problemów przez biały przywilej jest niesłuszne   Rob Henderson   2019-11-25
LiveScience zachwala panpsychizm jako rozwiązanie trudnego problemu świadomości   Coyne   2019-11-22
Jak walczyć z firehosing   Novella   2019-11-19
Odwołajcie antyszczepionkową konferencję w Tel Awiwie   Blum   2019-11-15
Ewolucja dwunożności   Novella   2019-11-14
Granice „przeskoczenia” progu opłacalności   Lomborg   2019-11-13
Dlaczego nie żyjemy w epoce post-prawdy   Pinker   2019-11-11
Śledząc pochodzenie człowieka   Novella   2019-11-09
Skamieniałe trylobity idące gęsiego. Ale dlaczego to zrobiły?   Coyne   2019-11-06
Saga o złotym ryżu   Novella   2019-11-04
Kolejne badanie rolnictwa organicznego   Novella   2019-11-02
Fabrizio Benedetti pyta: “Czy badania placebo wzmacniają pseudonaukę?”     2019-11-01
Nathaniel Comfort raz jeszcze: nauka nie czyni postępów (czy może robi to?)   Coyne   2019-10-31
Pochwała jednoznaczności   Witkowski   2019-10-29
Stare i nowe  troski o bezpieczeństwo żywnościowe   Ongu   2019-10-28
Powrót Adama i Ewy jako rzeczywistych ludzi, jak proponuje kolejna pseudonaukowa teoria   Coyne   2019-10-25
Pradawne przechowywanie żywności   Novella   2019-10-24
Artykuł w naukowym piśmie ”Nature” dyskredytuje naukę i „scjentyzm”, kwestionuje wartości Oświecenia   Coyne   2019-10-22
Błogosławieni ci, którzy wycofują   Jacoby   2019-10-19
Pro-life czyli czarodziej z Krotoszyna   Koraszewski   2019-10-18
Biologia rozwoju ujawnia ewolucyjną historię   Novella   2019-10-15
Niebezpieczne życie antropologa   Blackwell   2019-10-12
Swędzikami jesień się zaczyna   Łopatniuk   2019-10-11
Jak wieloryb stracił swoje geny   Coyne   2019-10-10
Używanie sztucznej inteligencji do diagnozy   Novella   2019-10-08
Niespodzianka! Koty są tak samo przywiązane do swojego personelu jak psy i niemowlęta   Coyne   2019-10-05
Oburzenie, stronniczość i niestabilność prawdy   Novella   2019-10-04
O zmianie klimatu: ludzkość nie jest „nikczemna”   Lomborg   2019-10-03
Postmodernizm wyjaśniony i krytykowany   Coyne   2019-09-30
Uzdrawianie kryształami   Novella   2019-09-26
Kolejna rewolucja w rolnictwie   Novella   2019-09-24
Opory przeciwko szczelinowaniu są oparte na ideologii, a nie na nauce   Jacoby   2019-09-23
St Paul Island część 5   Lyon   2019-09-21
Co to jest czerwona rtęć?   Novella   2019-09-20
Jaka sztuka siedzi w naszych genach i czy to aby nie kicz?   Koraszewski   2019-09-19
Fałszywe wspomnienia i Fake News   Novella   2019-09-18
Kolejna próba odrzucenia teorii Darwina   Coyne   2019-09-17
Choroba zielonych mięśni   Łopatniuk   2019-09-14
”Sygnalizowanie cnoty” może nas irytować. Cywilizacja byłaby jednak bez niego niemożliwa    Miller   2019-09-13
Foka Weddela wygryza w lodzie otwory do oddychania   Coyne   2019-09-12
DNA i Loch Ness   Novella   2019-09-11
Nowa i ważna czaszka hominina z Etiopii   Coyne   2019-09-10
St Paul Island, Część 4   Lyon   2019-09-06
Biały jak śnieg, żółciutki jak kaczuszka   Łopatniuk   2019-09-04
Pingwiny geje? Nie tak szybko   Coyne   2019-09-03
Czego może nas nauczyć była zwolenniczka antyszczepionkowców, Kelley Watson-Snyder     2019-08-30
Bezzbożowa karma dla psa   Novella   2019-08-29
Odrażające życie płciowe pingwinów białookich   Coyne   2019-08-28
Badanie akupunktury jako terapii na dławicę piersiową   Novella   2019-08-23
Pradawna gigantyczna papuga z Nowej Zelandii: metr wysokości i waga 7 kilogramów!   Coyne   2019-08-22
Alaska — nurniczki i obopólny dobór płciowy   Lyon   2019-08-20
Zła nauka promuje organiczne jabłka   Novella   2019-08-19
Gąsienica zmienia kolor, żeby dopasować się do podłoża nie używając oczu: potrafi widzieć skórą!   Coyne   2019-08-16
Pseudonaukowa histeria to nie jest dobra odpowiedź na klimatyczne wyzwania   Lomborg   2019-08-14
GMO i model deficytu wiedzy   Novella   2019-08-12
Po raz pierwszy użyto edytowania genów CRISPR do leczenia zaburzenia genetycznego – anemii sierpowatej   Coyne   2019-08-08
Maskonury z wyspy St. Paul na Alasce   Lyon   2019-08-07
Zbieg okoliczności czy prawo wielkich liczb?   Novella   2019-08-06
I pijcie łzy moje, czyste rzęsiste   Łopatniuk   2019-08-03
Kształtowanie opinii o nauce i medycynie   Novella   2019-08-02
Nowe badanie dotyczące zwrotu zgubionych portfeli: ludzie na świecie są uczciwsi niż myślisz, ale czytelnik wyliczył, że uczciwość jest większa w mniej religijnych krajach   Coyne   2019-08-01
Praktykowanie medycyny bez uprawnień nie jest wolnością słowa   Novella   2019-07-31
Radujcie się, Ziemia staje się zieleńsza   Ridley   2019-07-30
Spiski wokół ptaków   Novella   2019-07-29
Matt Meselson opisuje swój najsłynniejszy eksperyment (z Frankiem Stahlem)   Coyne   2019-07-26

« Poprzednia strona  Następna strona »
Polecane
artykuły

Sześć lat



Pochodzenie



Papież Franciszek



Schadenfreude



Pseudonaukowa histeria...


Panstwo etc



Biły się dwa bogi


 Forma przejściowa


Wstęga Möbiusa


Przemysł produkcji kłamstw


Jesteś tym, co czytasz,



Radykalne poglądy polityczne


Einstein



Socjologia



Allah stworzyl



Uprzednie doświadczenie



Żydowski exodus



PRL Chrystusem narodów



Odrastające głowy hydry nazizmu



Homeopatia, wibracje i oszustwo


Żołnierz IDF



Prawo powrotu



Mózg i kodowanie predyktywne



Nocna rozmowa



WSzyscy wiedza



Nieustający marsz



Oświecenie Pinker



Alternatywna medycyna zabija



Kobiety ofiarami



Prometeusz



modyfikowana pszenica



Arabowie



Roboty będą uprawiać ziemię



Sumienie, czyli moralność bez smyczy


Listy z naszego sadu
Redaktor naczelny:   Hili
Webmaster:   Andrzej Koraszewski
Współpracownicy:   Jacek, , Malgorzata, Andrzej, Marcin, Henryk