W dobie szybkiego postępu technologicznego wydaje się, że koncepcja samokształcenia nie ogranicza się wyłącznie do dziedziny edukacji człowieka. Systemy komputerowe rozwijają się w niesamowitym tempie, stając się coraz bardziej inteligentne i zdolne do samokształcenia, otwierając drzwi do możliwości zdobywania wiedzy, intuicji i zmysłów w wielu dziedzinach.
Zdrowy rozsądek to wyjątkowa ludzka zdolność, ale czy sztuczna inteligencja może się jej nauczyć? W tym artykule dogłębnie zbadamy potencjał systemów komputerowych w zakresie samouczenia się i dogłębnego zrozumienia środowiska, w którym działają. Przyjrzymy się najnowszym innowacjom i osiągnięciom w tej dziedzinie oraz dokonamy oceny obecnych technologii i wyzwań stojących przed tą ekscytującą koncepcją.
Zdrowy rozsądek, wszyscy myślimy, że go mamy. Ale czym on właściwie jest? Czy komputery lub systemy sztucznej inteligencji naprawdę mogą go zdobyć?
Niezależnie od tego, czy interesuje Cię sztuczna inteligencja, robotyka, czy technologia głębokiego uczenia, ten artykuł dostarcza cennych informacji na temat możliwości systemów komputerowych w zakresie osiągania zdrowego rozsądku. Pomożemy Ci zrozumieć postęp w tej dziedzinie i jak najlepiej wykorzystać go w różnych zastosowaniach. Sprawdź Niektóre z czynników, które zadecydują o tym, kto jako pierwszy osiągnie masową adopcję: sztuczna inteligencja czy technologia blockchain.
Szybkie linki
Czym jest zdrowy rozsądek i jak ludzie go nabywają?
Zdrowy rozsądek to podstawowa zdolność postrzegania, rozumienia i oceniania rzeczy poprzez powszechne, niepodważalne, intuicyjne koncepcje, których większość ludzi powinna posiadać. To zbiór faktów, informacji i podstawowych zasad, które człowiek gromadzi poprzez doświadczenia życiowe i obserwacje. Zdrowy rozsądek pozwala nam sprawnie przetwarzać codzienne sytuacje i reagować na nie bez konieczności ich dogłębnej analizy.
Ludzie zaczynają nabywać zdrowy rozsądek już we wczesnym dzieciństwie. Jako niemowlęta uczymy się związków przyczynowo-skutkowych, takich jak płacz prowadzący do karmienia czy zmiany pieluch. Poprzez powtarzające się doświadczenia nabywamy praktyczną wiedzę o świecie. Na przykład, dotknięcie rozgrzanego pieca prowadzi do oparzeń. Uczymy się więc, aby nie dotykać gorących powierzchni.
Jako dzieci stale rozwijamy nasz zdrowy rozsądek poprzez metodę prób i błędów, obserwację i interakcje z członkami rodziny. Na przykład uczymy się, że ubrania należy prać regularnie, że nie należy rozmawiać z ustami pełnymi jedzenia i że rozlanie szklanki mleka prowadzi do bałaganu. Rodzice, rodzeństwo, nauczyciele i inni dorośli korygują nasze zachowanie, gdy naruszamy normy i oczekiwania społeczne. Z czasem te lekcje stają się podstawą zdrowego rozsądku.
Oprócz osobistych doświadczeń, zdrowy rozsądek kształtowany jest przez szersze normy społeczne i kulturowe. To, co może mieć sens w jednej kulturze (na przykład zdejmowanie butów przy wejściu do domu), może nie mieć sensu w innej.
Nasz zdrowy rozsądek adaptuje się wraz z dojrzewaniem i kontaktem z coraz większą liczbą osób i środowisk. W ten sposób dziecko dorastające w małym miasteczku nabywa elementarnego zdrowego rozsądku dotyczącego życia w tym środowisku. Dorosły, który przeprowadza się do dużej metropolii, musi dostosować swój zdrowy rozsądek do nowego otoczenia.
Zdrowy rozsądek wciąż ewoluuje, w miarę jak doświadczamy nowych rzeczy w ciągu naszego życia. Sprawdź Czego unikać, pytając chatboty oparte na sztucznej inteligencji.
Dlaczego zdrowy rozsądek jest wyzwaniem dla komputerów?
Istnieje kilka powodów, dla których trudno jest zaprogramować zdrowy rozsądek.
Po pierwsze, ludzie stopniowo uczą się zdrowego rozsądku, doświadczając świata przez lata. Próbujemy różnych rzeczy, sprawdzamy, co działa, a co nie, i zapamiętujemy wnioski. Komputery nie mają takich doświadczeń z życia wziętych, z których mogłyby czerpać. Wiedzą tylko to, co ludzie im wyraźnie mówią.
Na przykład zadałem ChatGPT (GPT 3.5) takie pytanie:
Janet prowadzi pralnię. Pierze ubrania dla klientów i rozwiesza je na zewnątrz na sznurach, żeby wyschły na słońcu. Pewnego dnia Janet wyprała pięć koszul i rano powiesiła je na sznurach. Koszule schły pięć godzin. Ile czasu zajmie wysuszenie 30 koszul?
Jego odpowiedź brzmiała następująco:
Innym problemem jest to, że zdrowy rozsądek jest zależny od kontekstu. Jeśli komputer ma tylko określone, zaprogramowane reguły, nie będzie w stanie dostosować ich do nowych kontekstów, tak jak ludzie intuicyjnie to robią.
Załóżmy na przykład, że nauczyliśmy komputer, co ma robić, gdy zacznie padać deszcz. Wydaje się to oczywiste, prawda? Ale co, jeśli zamiast deszczu, włączy się zraszacz? Albo jeśli znajdziemy się w sklepie spożywczym i rury zaczną przeciekać z dachu? Od razu wiedzielibyśmy, jak sobie z tym poradzić, ale komputer ślepo podążałby za zasadą: „Kiedy pada deszcz, a ty jesteś na zewnątrz, wejdź do środka”, co teraz nie ma sensu.
Istnieją również niepisane zasady i założenia, które ludzie internalizują, nie zdając sobie z tego sprawy. Na przykład, jak blisko można stanąć obok kogoś, zanim poczuje się niezręcznie? Ludzie intuicyjnie znają odpowiedź, ale mogą nie być w stanie łatwo wyjaśnić dokładnych zasad. Te ukryte normy społeczne mogą być szczególnie trudne do wychwycenia przez komputery na podstawie samych danych.
Zatem na razie zdrowy rozsądek pozostaje jedną z największych słabości sztucznej inteligencji w porównaniu z inteligencją ludzką. Ludziom przychodzi to naturalnie, ale maszynom już nie.
Jak komputery mogą uczyć się zdrowego rozsądku
Po początkowym optymizmie lat 70. i 80. XX wieku, naukowcy zdali sobie sprawę, jak trudno jest nauczyć komputery zdrowego rozsądku. Jednak nowe metody wydają się obiecujące w uczeniu systemów AI podstawowej umiejętności zdrowego rozsądku w odniesieniu do realnego świata i codziennych interakcji społecznych.
Jednym ze sposobów jest ręczne budowanie rozległych baz wiedzy, szczegółowo opisujących fakty i reguły dotyczące funkcjonowania świata. Projekt Cyc, zapoczątkowany przez Douga Lenata w 1984 roku, stanowi ambitne przedsięwzięcie tego rodzaju.
Setki osób zakodowały miliony aksjomatów logicznych w Cyc przez dekady. Chociaż proces ten jest czasochłonny, rezultatem jest system dysponujący znaczącą wiedzą praktyczną. Najwyraźniej Cyc potrafi wnioskować, że pomidor technicznie rzecz biorąc jest owocem, ale nie powinien być składnikiem sałatki owocowej, dzięki znajomości kulinarnych profili smakowych.
Crowdsourcing zdrowego rozsądku z ConceptNet
Bardziej nowoczesne bazy wiedzy, takie jak ConceptNet Podejście crowdsourcingowe do generowania logicznych twierdzeń. Idea polega na tym, że zamiast, aby eksperci lub sztuczna inteligencja próbowali znaleźć wszystkie fundamentalne fakty i zależności na świecie, otwierają go, aby każdy mógł wnieść fragmenty sensownego rozumowania.
Podejście crowdsourcingowe pozwala tym bazom wiedzy czerpać ze zbiorowej inteligencji wielu różnych osób w internecie. Gromadząc tysiące tych małych, logicznych perełek od użytkowników, ConceptNet zbudował zaskakująco obszerne repozytoria niezbędnej, codziennej wiedzy. A ponieważ nowi współautorzy stale ją wzbogacają, wiedza ta stale rośnie.
Nauczanie zdrowego rozsądku poprzez doświadczenie
Innym obiecującym podejściem jest budowanie szczegółowych symulowanych światów, w których agenci AI mogliby eksperymentować i uczyć się o fizyce i intuicji poprzez doświadczenie.
Naukowcy tworzą wirtualne środowiska 2D wypełnione przedmiotami codziennego użytku, które naśladują świat rzeczywisty, takie jak cyfrowy dom AIXNUMX THOR zbudowany przez Instytut Allena. W tych przestrzeniach roboty AI mogą doświadczać różnorodnych interakcji, rozwijając intuicyjne rozumienie pojęć, które ludzie uważają za oczywiste.
Na przykład robotowi AI można dać wirtualne ciało i spróbować podnosić, układać i upuszczać klocki. Realistycznie obserwując spadające i zderzające się klocki, robot uczy się podstawowych pojęć dotyczących sztywności, grawitacji i dynamiki fizycznej. Nie są wymagane żadne reguły, wystarczy doświadczenie.
Robot może również doświadczać takich czynności, jak upuszczenie szklanego przedmiotu i obserwowanie, jak rozbija się po uderzeniu o ziemię. Może też doświadczać właściwości wody, nalewając płyny i obserwując ich przepływ i tworzenie się skupisk. Te praktyczne lekcje opierają się na wiedzy sztucznej inteligencji o doświadczeniu sensorycznym, a nie tylko na wzorcach danych.
Techniki oparte na danych, takie jak wstępne trenowanie potężnych, dużych modeli językowych, okazały się również zaskakująco skuteczne w wychwytywaniu wzorców zdrowego rozsądku. Modele sztucznej inteligencji, takie jak GPT-3.5 i GPT-4, potrafią generować tekst, który po „odczytaniu” ogromnych ilości danych internetowych imponująco przypomina ludzką rozmowę.
Choć czasami składa niemądre sugestie (znane również jako Halucynacje AI), podejście oparte na statystyce pozwala naśladować pewne rodzaje zdrowego rozsądku. Nadal jednak trwają kontrowersje, czy jest to trafne rozumowanie, czy sprytne wykorzystanie błędów w danych. Sprawdź Sposoby, w jakie sztuczna inteligencja zaciera granicę między rzeczywistością a fantazją.
Jak testować komputery pod kątem zdrowego rozsądku
W miarę jak systemy sztucznej inteligencji podejmują się coraz bardziej złożonych zadań w realnym świecie, ocena, czy wykazują się one „zdrowym rozsądkiem”, staje się kluczowa.
zdrowy rozsądek
Jednym z obszarów, który należy sprawdzić, jest zdrowy rozsądek, czyli intuicja dotycząca obiektów, sił i podstawowych właściwości świata.
Na przykład systemowi wizji komputerowej można pokazać obraz książki unoszącej się w powietrzu i poprosić o opisanie tej sceny. Czy system rozpozna coś nietypowego w unoszącej się książce? Alternatywnie, system sztucznej inteligencji mógłby otrzymać nietypowe scenariusze, takie jak „mężczyzna tnący kamień bochenkiem chleba”, i sprawdzić, czy uzna je za mało prawdopodobne.
Środowisko AI2 THOR w Instytucie Allena symuluje wieże, rozlewające się kubki i inne sceny, mające na celu przetestowanie tych fizycznych intuicji.
społeczny zdrowy rozsądek
Ludzie posiadają również społeczny zdrowy rozsądek – dorozumiane zrozumienie ludzkich motywacji, relacji i norm. Aby to ocenić w sztucznej inteligencji, należy przedstawić sytuacje z niejednoznacznymi zaimkami lub motywami i sprawdzić, czy system interpretuje je racjonalnie.
Na przykład zapytałem ChatGPT, czy „it” w poniższym monicie odnosi się do walizki czy do kubka.
Nie zdał testu. Tymczasem człowiek z pewnością wiedziałby, że wskazuję na torbę.
Bezpieczeństwo i etyka
Kluczowe jest sprawdzenie, czy systemy sztucznej inteligencji nauczyły się niebezpiecznych lub nieetycznych wzorców. Przeanalizuj, czy sztuczna inteligencja wykazuje szkodliwe uprzedzenia ze względu na płeć, rasę lub inne cechy podczas dokonywania osądów.
Sprawdź, czy przedstawia uzasadnione rozróżnienia etyczne. Zabicie niedźwiedzia w celu uratowania dziecka może być uzasadnione, ale zdetonowanie bomby atomowej w tym samym celu nie byłoby uzasadnione. Zaznacz wszelkie zalecenia dotyczące działań ewidentnie nieetycznych.
Wydajność w świecie rzeczywistym
Oceń zdrowy rozsądek, obserwując, jak systemy sztucznej inteligencji działają w rzeczywistych warunkach. Na przykład, czy autonomiczne samochody prawidłowo rozpoznają obiekty i pieszych oraz reagują na ich obecność? Czy robot może poruszać się po różnych środowiskach domowych, nie niszcząc cennych przedmiotów ani nie krzywdząc zwierząt?
Testy w warunkach rzeczywistych ujawniają luki w zdrowym rozsądku, które mogłyby nie pojawić się w ograniczonych warunkach laboratoryjnych. Sprawdź Kluczowe czynniki, które należy wziąć pod uwagę podczas testowania dokładności chatbotów AI.
Postęp został już poczyniony, ale rozwój sztucznej inteligencji opartej na zdrowym rozsądku wciąż jest w fazie rozwoju.
Niektórzy eksperci uważają, że sztuczna inteligencja może nigdy nie osiągnąć poziomu zdrowego rozsądku bez rozwinięcia struktur mózgowych i ciał podobnych do naszych. Z drugiej strony, cyfrowe mózgi nie są ograniczone ludzkimi uprzedzeniami i skrótami myślowymi, więc teoretycznie mogłyby nas prześcignąć! Chociaż prawdopodobnie nie musimy się jeszcze martwić o superinteligentną sztuczną inteligencję.
W najbliższej przyszłości najlepszym rozwiązaniem będzie sztuczna inteligencja, która łączy wyuczony zdrowy rozsądek z dobrym, staromodnym programowaniem. W ten sposób mamy nadzieję uniknąć głupich błędów, takich jak pomylenie żółwia z karabinem.
Jeszcze tam nie dotarliśmy, ale zdrowy rozsądek nie jest już czarną materią sztucznej inteligencji – postęp już trwa! Jednak przez jakiś czas do wdrożenia tych technologii potrzebna będzie spora dawka zdrowego rozsądku. Możesz już teraz sprawdzić Najlepsze aplikacje AI, które usprawnią Twoją codzienną opiekę nad sobą i pomogą w samorozwoju..
