Prawda

Poniedziałek, 24 czerwca 2019 - 10:59

« 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 954 artykuły.

Tytuł   Autor   Opublikowany

Amonit (i masa innych stworzeń) znaleziona w birmańskim bursztynie   Coyne   2019-06-21
Ślubowanie o zniesieniu grzechu   Ridley   2019-06-20
Nowe informacje o dzieciach CRISPR   Novella   2019-06-17
Słonie mają fantastyczny węch (lepszy niż psy): są jedynymi zwierzętami, które potrafią rozróżnić inne ilości pokarmu tylko po zapachu   Coyne   2019-06-14
Indyjscy farmerzy wysiali ziarna GMO w proteście obywatelskiego nieposłuszeństwa     2019-06-13
Chcąc zadowolić antyaborcjonistów administracja Trumpa tnie finansowanie badań medycznych przy użyciu tkanki płodowej   Coyne   2019-06-11
Triumf Mao: Światowa Organizacja Zdrowia oficjalnie akceptuje szarlatanerię tradycyjnej chińskiej medycyny     2019-06-04
Ale jak to bezbarwnikowy?   Łopatniuk   2019-06-01
Na zdrowie: izraelscy naukowcy warzą piwo na ”wskrzeszonych” drożdżach sprzed 5000 lat     2019-05-31
Skąd wiemy to, co wiemy?   Novella   2019-05-28
Samice bonobo (ale nie samice szympansów) pomagają swoim synom w zdobywaniu partnerek   Coyne   2019-05-25
Dlaczego ludzie sprzeciwiają się technologiom, które zmniejszają szkody?   Ridley   2019-05-24
Nowa praca o nielotnych chruścielach rażąco przesadzona i wypaczona w popularnych mediach   Coyne   2019-05-22
Trenowanie sztucznej inteligencji, żeby widziała jak człowiek   Novella   2019-05-21
A polać wielką wodą…   Cipiur   2019-05-18
Wykrywanie kłamstw w mózgu   Novella   2019-05-17
Walka o zachowanie bioróżnorodności   Ridley   2019-05-15
Niezwykły przypadek mimikry: skaczący pająk naśladuje gąsienicę   Coyne   2019-05-14
Selektywnie stosowana koncepcja tabula rasa i ideologicznie motywowane nieporozumienia   Cory Clark   2019-05-09
Dlaczego szarlatani nie powinni nadzorować sami siebie     2019-05-08
Kiedy naukowcy nie tolerują odmiennego zdania   Weber   2019-05-07
Przegapione odkrycia w historii nauki   Ridley   2019-05-02
W obronie scjentyzmu   Winegard   2019-04-30
Akupunktura kwantowa   Novella   2019-04-23
Nie tylko kakao   Łopaniuk   2019-04-20
Wstęga Möbiusa sprzecznych egocentryzmów poznawczych   Landes   2019-04-18
Kolejne badania nad bzdurą   Novella   2019-04-17
Licząca 43 miliony lat forma przejściowa: wodno-lądowy wieloryb    Coyne   2019-04-15
Zdumiewające możliwości docenienia i wykorzystania neuroróżnorodności   Koraszewski   2019-04-12
Jak sobie radzić ze skrajnymi wydarzeniami pogodowymi?   Lomborg   2019-04-09
Najbardziej zabójczy dzień na Ziemi   Novella   2019-04-06
Zaprzeczanie neuronauce o różnicach płci   Cahill   2019-04-05
Zwierzęce roboty   Novella   2019-04-04
Technologia pomaga w kryzysach wodnych na całym globie   Cohen   2019-04-02
Niezwykłe skamieniałości kambryjskie porównywalne do tych z łupków z Burgess   Coyne   2019-03-30
Tak wygląda dobre dziennikarstwo   Novella   2019-03-29
Wzrost sektora nasiennictwa w Ugandzie demaskuje główne twierdzenie anty- GMO   Ongu   2019-03-21
Ewolucja „nieredukowalnie złożonych” białek zapobiegających zamarzaniu u ryb polarnych (i policzek wymierzony Behemu)   Coyne   2019-03-20
Złoty ryż wreszcie dopuszczony w Bangladeszu   Novella   2019-03-19
Kłamstwa, bezczelne kłamstwa i statystyka   Welsh   2019-03-18
Wyprane kłamstwa   Ridley   2019-03-14
Czy islamska teologia i filozofia może wzbogacić etyczną debatę wokół CRISPR?   Coyne   2019-03-06
Kacze dzioby, Umwelt i a priori Kanta   Cobb   2019-03-04
Co kręci płaskoziemców   Novella   2019-03-02
Ślimaki nagoskrzelne mają kolczaste penisy jednorazowego użytku, którymi usuwają plemniki rywala ze swojej partnerki   Coyne   2019-03-01
Zrozumienie nowoczesnych horrorów afrykańskich zakorzenionych w handlu niewolnikami przez Ocean Indyjski   Clarfield   2019-02-28
Raport z sensacyjnym twierdzeniem o ”załamaniu klimatu” jest chwytliwy, ale nieprawdziwy   Lomborg   2019-02-27
Naukowiec analizuje dwa przykłady w nowej książce Behego; stwierdza, że są głęboko błędne   Coyne   2019-02-26
Triasowy mięsak, czyli praprzodkowie żółwi też chorowali na nowotwory   Łopatniuk   2019-02-16
Co nauka może powiedzieć pani Ocasio-Cortez o klimacie   Lomborg   2019-02-15
Kury produkujące leki   Novella   2019-02-14
Rak w raku i przerzut w przerzucie   Łopatniuk   2019-02-09
Prawo niezamierzonych konsekwencji   Novella   2019-02-07
Czy świat rzeczywiście staje się biedniejszy? Odpowiedź Stevena Pinkera   Coyne   2019-02-06
Maniok o wysokiej zawartości żelaza i cynku może poprawić odżywianie i zdrowie w Afryce Zachodniej     2019-02-05
Dalszy spadek zgonów z powodu raka   Novella   2019-02-04
Dokopywanie nauce przez dwóch naukowców i filozofa   Coyne   2019-02-01
Jacy naprawdę byli neandertalczycy?   Novella   2019-01-31
Żywność GM i zmiana opinii   Novella   2019-01-29
Wojny o Oświecenie: kilka refleksji o Enlightenment Now, w rok później   Pinker   2019-01-25
Dunning Kruger a opozycja wobec GMO   Novella   2019-01-23
Nasza pamięć cofa się   Nivella   2019-01-21
Niezrozumienie efektu Dunninga-Krugera   Novella   2019-01-18
Szarlataneria finansowana przez społeczność internetową   Novella   2019-01-16
Nowa duża salamandra ze Stanów Zjednoczonych   Mayer   2019-01-10
Kwitnące rośliny pozostają zdolne do życia po przejściu przez przewód pokarmowy ptactwa wodnego   Coyne   2019-01-07
Radykalne poglądy polityczne korelują z marnym metapoznaniem   Novella   2019-01-05
Nareszcie: owocowy gospodarz dzikiej Drosophila melanogaster   Coyne   2019-01-02
Z końcem roku   Łopatniuk   2019-01-01
Psychologia globalnego pesymizmu   Ridley   2018-12-26
Wiara w Świętego Mikołaja   Novella   2018-12-25
Brudna pardwa górska   Lyon   2018-12-24
Lotosowe szaleństwo   Łopatniuk   2018-12-22
Intrygujące zajęcia na Princeton University   Coyne   2018-12-19
Aktywność umysłowa nie zapobiega osłabieniu umysłowej sprawności   Novella   2018-12-15
Musi się potępić akademicki mobbing uczonego     2018-12-14
Dlaczego sądy nie powinny rozstrzygać o nauce     2018-12-13
Dziennikarze  nie rozumieją nowego raportu USA o klimacie   Lomborg   2018-12-12
Kilka myśli o altruizmie   Coyne   2018-12-10
Nauka nie jest twoim wrogiem   Pinker   2018-12-08
Czy poparcie przez celebrytę może skłonić ludzi do zaakceptowania ewolucji?   Coyne   2018-12-07
Dominujący indyk i jego popisy   Lyon   2018-12-04
Dlaczego kocie języki są kolczaste?   Coyne   2018-12-01
Hiszpania dąży do zakazania alternatywnej medycyny   Novella   2018-11-30
Inżyneria fotosyntezy i jej przeciwnicy   Novella   2018-11-27
Mój list do Darwina   Coyne   2018-11-26
Zapuszczenie   Łopatniuk   2018-11-24
Nowa praca potwierdza sześć podgatunków tygrysa   Coyne   2018-11-21
Nawigacja może być fundamentalna dla myślenia   Novella   2018-11-20
Zrezygnowanie z hamburgerów nie uratuje planety   Lomborg   2018-11-16
Echinacea nie działa na przeziębienie   Novella   2018-11-15
Laserowe skanowanie Archeopteryxa   Novella   2018-11-10
Apoptoza całego ciała   Dennett   2018-11-09
Głębota i polityka pseudogłębi   Hughes   2018-11-08
Niewydolność wątroby spowodowana ekstraktem z zielonej herbaty   Novella   2018-11-06
Skąd wiemy, że niemal wszyscy neandertalczycy byli praworęczni?   Coyne   2018-11-05
Co nam daje psychologia ewolucyjna?   Flock   2018-11-01
Problemy z organiczną żywnością i badaniem raka   Novella   2018-10-31
Geny, które wpływają na ludzką inteligencję i osobowość   Ridley   2018-10-30
Dławiący problem   Łopatniuk   2018-10-27

« Poprzednia strona  Następna strona »
Polecane
artykuły

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



Skomplikowana ewolucja



Argument neuroróżnorodności



Nowe badanie pamięci długotrwałej



Ściganie bluźnierstwa



Ryby jaskiniowe



Autyzm


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