Prawda

Piątek, 29 marca 2024 - 07:16

« Poprzedni Następny »


Powiadom znajomych o tym artykule:
Do:
Od:

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 Tipsa en vn Wydrukuj




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


Nauka

Znalezionych 1470 artykuły.

Tytuł   Autor   Opublikowany

Po raz kolejny twierdzenie, że płeć nie jest binarna, ale bez żadnych nowych argumentów   Coyne   2024-03-29
Jak małpy człekokształtne (włącznie z ludźmi) straciły swoje ogony   Coyne   2024-03-26
Ale najpierw kawa   Tonhasca Júnior   2024-03-21
Ideolodzy: dlaczego nauczanie genetyki musi mieć charakter społeczno-polityczny   Coyne   2024-03-19
Przepływ genów od neandertalczyków i denisowian do ludzi „współczesnych” i odwrotnie   Coyne   2024-03-14
Wejdź – skoro nalegasz   Tonhasca Júnior   2024-03-09
Czy “bezpłciowe” bakterie tworzą biologiczne gatunki?   Coyne   2024-03-06
Carl Zimmer o gatunkach i ochronie     2024-02-29
Kolejna błędna próba skorygowania ewolucji   Coyne   2024-02-22
Ryjący w ziemi przedsiębiorcy   Tonhasca Júnior   2024-02-15
Olbrzymie armie o niezliczonych umiejętnościach    Tonhasca Júnior   2024-02-08
Wejdź, powiedziała, dam ci schronienie przed burzą   Tonhasca Júnior   2024-01-15
Czy ludzie wyewoluowali w wodzie?   Coyne   2024-01-08
Jak upadają wielcy   Tonhasca Júnior   2024-01-04
Oczy reniferów zmieniają kolor, żeby łatwiej im było dostrzec jadalne porosty   Coyne   2023-12-30
Życzliwi przestępcy   Tonhasca Júnior   2023-12-28
Conor Friedesdorf (i Alexander Barvinok) o ideologicznym przymusie na amerykańskich uczelniach   Coyne   2023-12-26
Zdumiewający manipulatorzy   Tonhasca Júnior   2023-12-25
Nie gryzie się ręki, która cię zapyla   Tonhasca Júnior   2023-10-19
Rewolucja komunikacyjna   Hannam   2023-10-18
BBC szerzy propagandę rolnictwa organicznego, a biedni na świecie cierpią   i Kathleen Hefferon   2023-10-13
Niezwykły przypadek koewolucji i specyficzności zapylacz/storczyk   Coyne   2023-10-07
Płeć męska lub żeńska: nie ma nic pomiędzy   Elliot   2023-10-03
Myślenie intuicyjne i analityczne   Novella   2023-09-29
„Kryzys klimatyczny” to mistyfikacja   Williams   2023-09-25
Jak (i dlaczego) ośmiornica edytuje swój RNA   Lewis   2023-09-23
„Najbardziej znany zabójca ludzi”: jakie są prawdziwe początki XIV-wiecznej Czarnej Śmierci?   Lewis   2023-09-15
Do jakiego stopnia pary mają wspólne cechy?   Novella   2023-09-14
Kenia daje zielone światło 58 projektom GMO – naukowcy na całym świecie kontynuują badania w dziedzinie biotechnologii, mimo procesów sądowych i dezinformacji   Ombogo   2023-09-08
Lancet atakuje anty-przebudzenie, a czytelnik odpowiada   Coyne   2023-08-24
Więcej wyrafinowanej teologii: uczony religijny zastanawia się, czy neandertalczycy mieli nieśmiertelne dusze   Coyne   2023-08-16
Aktywiści anty-GMO w Afryce szerzą mity i strach, ale nie przedstawiają żadnych naukowych dowodów   Abutu   2023-08-14
Mało znana strona ryjkowców   Tonhasca Júnior   2023-08-11
Dlaczego nie można być osobą transrasową?   Coyne   2023-08-10
Walka z malarią za pomocą inżynierii genetycznej   Novella   2023-08-08
Jak restrykcje Unii Europejskiej podsycały głosy przeciwko GMO, jak również głód na globalnym Południu, a zwłaszcza w Afryce   Oria   2023-08-02
Nieznośni mali pomocnicy   Tonhasca Junior   2023-07-29
Macedońskie skarby   Tonhasca Júnior   2023-07-26
GMO i motyle   Novella   2023-07-25
Narzucanie ideologii naturze: Kew Garden celebruje „rośliny queer”   Coyne   2023-07-24
Smak miesiąca   Tonhasca Júnior   2023-07-20
Kłopoty na wylocie   Szczęsny   2023-07-18
Ideologiczne podważanie biologii   i Luana S. Maroja   2023-07-17
Role mężczyzn i kobiet w polowaniu, raz jeszcze   Coyne   2023-07-15
David Hillis o specjacji   Coyne   2023-07-13
Niechętni dawcy i pracowici biorcy   Tonhasca Júnior   2023-07-08
Grube problemy z jelitem   Szczęsny   2023-07-07
Badaczka z Leakey Foundation twierdzi, że kości orangutanów mówią nam, że biologiczna płeć jest spektrum, a nie binarna   Coyne   2023-06-30
Przez dziurkę od klucza   Szczęsny   2023-06-24
Nowa (nie podparta żadnymi dowodami) hipoteza, która eliminuje role płciowe w społecznościach łowców-zbieraczy   Coyne   2023-06-22
Błędne wyobrażenia o ewolucji   Coyne   2023-06-16
Influencerzy z podziemia   Tonhasca Júnior   2023-06-13
Jak wyewoluowało ubarwienie ostrzegawcze?   Coyne   2023-06-12
„San Francisco Chronicle” bardzo myli się w sprawie biologicznej płci   Coyne   2023-06-09
Kolczasty problem   Tonhasca Júnior   2023-06-06
Wpaść w amok. Empiryczna analiza szaleńczych zabójstw pokazuje, że wyłaniają się dwa różne wzorce.   King   2023-06-03
Błędna krytyka genetycznych testów na pochodzenie   Coyne   2023-06-02
Zdatny do lotu   Tonhasca Júnior   2023-06-01
‘Raniąca’ idea merytorycznych podstaw nauki    i Jerry Coyne   2023-05-29
Główny problem w filogenezie zwierząt wydaje się być rozwiązany   Coyne   2023-05-26
Americana   Tonhasca Júnior   2023-05-24
Czy uprawa jabłek odzwierciedla bigoterię?   Coyne   2023-05-18
Kenia: Musimy zająć się brakiem bezpieczeństwa żywnościowego, ale najpierw musimy położyć kres dezinformacji na temat upraw modyfikowanych genetycznie   Oria   2023-05-16
Czytanie myśli z fMRI i AI   Novella   2023-05-05
Jest lepiej niż myślisz   Lomborg   2023-05-03
Dwudziestu dziewięciunaukowców publikuje artykuł w obronie merytorycznych podstaw w nauce     2023-05-01
Niewygodna historia   Ferguson   2023-04-28
Biologia rezygnacji z działania: kiedy kontynuować, a kiedy spasować   Coyne   2023-04-26
Porywacze ciał   Tonhasca Júnior   2023-04-25
Porażka jest kluczowym składnikiem innowacji   Ridley   2023-04-22
Używanie roślin jako biofrabryk   Novella   2023-04-14
Dawno zmarli przemawiają do nas   Tonhasca Júnior   2023-04-12
Wątpliwi pomocnicy    Tonhasca Júnior   2023-04-08
Uganda: aktywiści przeciwni biotechnologii szerzą dezinformację   Wetaya   2023-04-05
Anglia pozwala na uprawy poddane edycji genów   Novella   2023-04-03
Recenzja z książki  Can “The Whole World” Be Wrong?   Rose   2023-04-01
Psychologia ewolucyjna dla początkujących   Coyne   2023-03-27
“Konwergentna” ewolucja mrówek grzybiarek Starego i Nowego świata   Coyne   2023-03-23
Gigantyczna armia małych zabójców   Tonhasca Júnior   2023-03-22
Colin Wright broni binarności płci u zwierząt   Coyne   2023-03-15
AI: gorąca randka z “Sydneyem ”   Gotefridi   2023-03-15
Zmienić język w ekologii i biologii ewolucyjnej! Przykład anemii sierpowatej   Coyne   2023-03-13
Wzrost liczby nieobecnych ojców i towarzyszące temu społeczne problemy   Geary   2023-03-11
No pasarán    Tonhasca Júnior   2023-03-04
Dezinformacja o GMO: Kenijczykom będzie trudno podejmować racjonalne decyzje i to może kosztować życie   Mykonyo   2023-02-24
Twardy kwiat do zgryzienia    Tonhasca Júnior   2023-02-22
ChatGPT niemal zdaje lekarski egzamin końcowy   Novella   2023-02-21
“Rogi” trylobitów mogły być używane jako broń w walkach między samcami   Coyne   2023-02-15
Postmodernizm obnażony   Dawkins   2023-02-14
Powody naszych wierzeń. Jak i dlaczego irracjonalność trzyma nas w swoich szponach i jak możemy z tym walczyć?   Pinker   2023-02-13
Kiedy zapada noc i ziemia jest ciemna   Tonhasca Júnior   2023-02-10
W nowej książce jest słuszna krytyka idei, że są lepsze i gorsze gatunki, ale jest także błędne twierdzenie, że gatunki nie są realne   Coyne   2023-02-06
Kolczatki wydmuchują bąbelki śluzu z nosa, żeby się ochłodzić   Coyne   2023-02-02
Mali i zręczni influencerzy   Tonhasca Júnior   2023-01-31
Dowody na ewolucję: Bezwłose zwierzęta mają martwe geny na sierść   Coyne   2023-01-23
Krew, znój, łzy i pot   Tonhasca Júnior   2023-01-19
Bąkojady czyszczą nosorożce   Coyne   2023-01-18
Mózg używa geometrii hiperbolicznej   Novella   2023-01-16
O wspaniały nowy świecie   Tonhasca Júnior   2023-01-12
Ciepło zabija. Zimno zabija wielu więcej   Jacoby   2023-01-09

« Poprzednia strona  Następna strona »
Polecane
artykuły

Lekarze bez Granic


Wojna w Ukrainie


Krytycy Izraela


Walka z malarią


Przedwyborcza kampania


Nowy ateizm


Rzeczywiste łamanie


Jest lepiej


Aburd


Rasy - konstrukt


Zielone energie


Zmiana klimatu


Pogrzebać złudzenia Oslo


Kilka poważnych...


Przeciwko autentyczności


Nowy ateizm


Lomborg


„Choroba” przywrócona przez Putina


„Przebudzeni”


Pod sztandarem


Wielki przekret


Łamanie praw człowieka


Jason Hill


Dlaczego BIden


Korzenie kryzysu energetycznego



Obietnica



Pytanie bez odpowiedzi



Bohaterzy chińskiego narodu



Naukowcy Unii Europejskiej



Teoria Rasy



Przekupieni



Heretycki impuls



Nie klanial



Cervantes



Wojaki Chrystusa


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