De asemenea, ai avea nevoie de un corp pentru a crea IA adevărată

Corpul este elementul lipsă în crearea de mașini cu adevărat inteligente, inteligență artificială asemănătoare omului, explică Ben Medlock, cercetător în prelucrarea limbajului natural, într-un articol din revista online de știință și filozofie Aeon.

Este tentant să ne gândim că este un strat deasupra altor câteva straturi de structură mai primitivă, scrie Ben Medlock, fondatorul companiei de dezvoltare de aplicații mobile (SwiftKey) care utilizează tehnologia predictivă pentru a construi un sistem de comunicații pentru fizicianul Stephen Hawking. . Acest lucru se datorează faptului că să ne experimentăm conștiința mult mai specială, continuă cercetătorul care se ocupă de procesarea limbajului natural, decât ritmul inimii sau mișcările stomacului nostru. Prin urmare, mulți speră că, dacă funcționarea minții ar putea fi separată de celelalte straturi, am putea crea o inteligență artificială (AI) asemănătoare omului care seamănă doar cu cel mai înalt strat și evită carnea dezordonată caracteristică vieții organice. Cu toate acestea, nu ne apropiem cu adevărat de posibilitatea de a crea o IA asemănătoare omului, cuie Medlock. Iar motivul pentru aceasta este că conștiința nu este formată din straturi, iar în prezent majoritatea cercetătorilor în inteligență artificială ignoră elementul central al puzzle-ului: corpul.

Medlock a spus că ideile s-au rătăcit încă din anii 1950, începutul cercetării moderne a AI. Cercetătorii în informatică au decis să încerce să modeleze gândirea conștientă cu sisteme logice simbolice. Procedând astfel, au atribuit coduri digitale lucrurilor din lumea reală, creând astfel modele virtuale ale mediului, pe care le-ar putea folosi apoi pentru a face declarații despre lumea însăși.

Astfel, de ex. folosind logica simbolică - prin codificarea unei cunoștințe speciale într-un limbaj de calculator folosind o formulă matematică - putem instrui o mașină să „învețe” că o pisică este un animal („pisica> este> animal”) și apoi să încorporăm astfel de formule în afirmații din ce în ce mai complexe. putem face un sistem pentru determinarea adevărului diferitelor afirmații - de ex. „O pisică obișnuită este mai mare decât un cal” sau „există șansa ca o pisică să prindă un șoarece”. cu toate acestea, logica simbolică este incapabilă, fără îndoială, de a face față problemelor din viața reală și de a face față simbolurilor complexe a căror definiție este ambiguă și a cărei interpretare are milioane de nuanțe.

Datorită creșterii capacității de calcul din ultimele decenii, cercetătorii AI au recurs la o nouă metodă și se străduiesc să descoperiți tipare într-o cantitate imensă de date folosind instrumente statistice. Această metodă este adesea denumită „învățare automată”. Învățarea automată nu încearcă să codeze un nivel ridicat de cunoștințe și inferență logică, mai degrabă, folosește o abordare ascendentă în care algoritmii sunt capabili să detecteze relațiile prin repetarea sarcinilor (de exemplu, identificarea obiectelor din fotografii sau traducerea vorbirii în text scris). Un astfel de sistem poate de ex. învățați să identificați pisicile în fotografii uitându-vă la milioane de fotografii cu pisici sau să puteți descoperi legătura dintre pisici și șoareci citind cantități imense de text.

Învățarea automată a permis o serie de aplicații practice excelente în ultimii ani, de ex. a devenit posibilă recunoașterea vorbirii, procesarea imaginilor sau citirea orală; AI poate bate o persoană în șah sau poate merge și poate compune, de asemenea, muzică. Într-o anumită măsură, acești algoritmi sunt capabili să imite ceea ce știm despre procesele inconștiente din creier, analog cu modul în care cortexul vizual primește semnale electrice de la ochi și le interpretează ca modele identificabile.

Cu toate acestea, algoritmii sunt departe de a putea gândi ca noi. Cea mai mare diferență este biologia noastră evolutivă și modul în care biologia gestionează informațiile. Oamenii sunt alcătuite din miliarde de celule eucariote ale căror strămoși au apărut acum 2,5 miliarde de ani. Fiecare celulă eucariotă este formată din cel puțin la fel de multe componente în rețea ca un jet modern și toate aceste componente au evoluat în forma lor actuală printr-un lanț nesfârșit de întâlniri cu natura.

Ideea tradițională este că această complexitate celulară a evoluat prin selectarea mutațiilor genetice aleatorii în timpul evoluției. Cu toate acestea, în 2005, biologul Universității din Chicago, James Shapiro, a venit cu o narațiune radical nouă, care pare să fie susținută de rezultatele cercetărilor microbiologice. Conform cu aceasta Celulele eucariote ajută „în mod conștient” organismul să se adapteze la mediu prin manipularea propriului ADN (O viziune a secolului 21 asupra evoluției: arhitectura sistemului genomului, ADN repetitiv și ingineria genetică naturală; Gene). Astfel, de ex. sistemul imunitar al mamiferelor este capabil să dubleze anumite secvențe de ADN pentru a produce anticorpi anti-boli eficienți și s-a demonstrat, de asemenea, că cel puțin jumătate din genom constă din gene săritoare care restructurează genomul din când în când prin inginerie genetică naturală.

Adică, așa cum explică Medlock, mult mai adânc sub stratul superior al gândirii și al conștiinței, chiar și celulele noastre citesc din mediul înconjurător și reacționează la el în cooperare între ele, adică inteligența noastră nu reprezintă pur și simplu obiectivul din afara lumii cu simboluri. În schimb, lumea apare așa cum ne permit nevoile noastre în evoluție. Natura nu a pus raționalitatea pe reglarea biologică ca pe un strat superior, ci pe ea, după cum se explică în lucrarea de renume mondial (greșeala lui Descartes) de neurologul Antonio Damasio, raționalitatea se creează prin elementele de reglare biologică prin reglare biologică. Cu alte cuvinte: gândim cu tot corpul, nu doar cu creierul.

Cu toate acestea, puțini cercetători AI au recunoscut până acum ce înseamnă cu adevărat totul, scrie Medlock. Algoritmii recunosc modelul unei pisici vizualizând milioane de fotografii de pisici, în schimb, ființele vii au un model foarte bogat al corpului lor și al unui mediu mai larg prin nevoile lor biologice; folosind acest model și experiența lor, ei sunt capabili să facă concluzii raționale pe baza observării unui număr mic de probe. Când o persoană se gândește la o pisică, vede animalul mișcându-se în fața ochilor săi spirituali, îl aude mârâind, simte cum se zgârie și are un depozit bogat de informații senzoriale care îl ajută să înțeleagă „pisica”. Aceasta înseamnă că, atunci când o persoană abordează o nouă problemă, a făcut deja munca grea. Cu metodele pe care tocmai am început să le înțelegem, corpurile și creierul nostru, de la celule la nivelurile superioare, au construit deja un model mondial pe care putem începe să îl folosim aproape imediat pentru a rezolva și o multitudine de alte probleme. În schimb, pentru un algoritm AI, rezolvarea problemelor trebuie să înceapă de la fiecare dată.

În timp ce mulți sunt îngroziți că preluarea mașinilor inteligente este iminentă, suntem de fapt foarte departe de orice se apropie puțin de inteligența umană și există puține șanse să realizăm acest lucru până când nu începem să ne gândim la asta., modul în care algoritmii ar putea oferi un fel de conexiune încorporată pe termen lung cu mediul lor.