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人工智能无法理解常识

  • Splendour | 2018-3-12 14:11 | 发布者: jiasmart | 查看: 413| 评论: 0
  • [摘要] 人类对于常识相对容易识别,尽管有点难以界定。 比如抓住一个金属扑克发现它是热的,可能在之前扑克可能接触过热源。但是我们如何教授与人工智能一样含糊不清的常识? 许多研究人员试图这样做并均告失败。但这很快就 ...
  • 人类对于常识相对容易识别,尽管有点难以界定。 比如抓住一个金属扑克发现它是热的,可能在之前扑克可能接触过热源。

    但是我们如何教授与人工智能一样含糊不清的常识? 许多研究人员试图这样做并均告失败。

    但这很快就会改变。 现在,微软联合创始人保罗艾伦正在加入他们的行列。

    根据纽约时报的报道,艾伦正在向他的非营利计算机实验室 - 艾伦人工智能研究所(AI2)投入额外的1.25亿美元,将其未来三年的预算翻一番。 这笔资金将流向现有项目以及亚历山大计划,这是一项专注于向机器人传授“常识”的新方法。

    “在我创立AI2时,我想通过高影响力的研究扩展人工智能的能力,”艾伦在一份新闻稿中说。 “在人工智能研究的早期,人们对常识有很大的关注,但这项工作停滞不前。 人工智能仍然缺乏大多数10岁孩子所拥有的:普通常识。 我们希望启动这项研究,以实现该领域的重大突破。“

    机器如果足够具体可以模仿人类任务。 他们可以定位和识别物体,爬楼,出售房屋,提供救灾等等。

    但是,即使这些高级机器也不能处理简单的问题和命令。他们如何接近不熟悉的情况并使用“常识”来校准适当的行动和响应?现在,它不能。

    AI2首席执行官Oren Etzioni在新闻发布会上表示:“尽管最近人工智能取得了成功,但常识 - 对人来说非常容易 - 对AI来说非常困难,”AI2的CEO Oren Etzioni说。 “目前没有人工智能系统能够可靠地回答各种简单问题,比如'如果我把袜子放在抽屉里,他们明天还会在那儿吗?'或'你怎么知道牛奶盒是否满了?'”

    “例如,当AlphaGo在2016年击败世界第一的围棋选手时,该模型不知道围棋是棋盘游戏,”Etzioni补充道。

    有一个简单的原因,我们没有教AI到这一点的常识:这真的很难。

    Geometric Intelligence Company的创始人加里马库斯从儿童发展常识和抽象思维的方式中获得灵感。伦敦帝国理工学院的研究人员专注于符号人工智能,这是一种人为AI标注所有内容的技术。

    到目前为止,这两种策略都没有导致我们可以定义为机器人的“常识”。

    亚历山大项目将采取更加稳健的方法解决这个问题。 据新闻稿介绍,它将整合研究机推理和计算机视觉,并找出衡量常识的方法。 研究人员还计划从人类众包来源。

    AI实验室Geometric Intelligence的创始人Gary Marcus在新闻发布会上表示:“我对亚历山大计划感到非常兴奋。 “现在是解决问题的新方法的时候了。”

    任务艰巨。 但是,如果人工智能要达到更高水平的实用性并融入人类生活的更多方面,我们必须克服它。 亚历山大项目可能是这样做的最佳选择。

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