القاعدة رقم 1: الروبوتات لا تفكر مثل البشر
في الوقت الذي أحدث فيه الذكاء الاصطناعي لمادالين ثورة في المكالمات الهاتفية بعيدة المدى ، كان الفيلسوف الأنجلو-هنغاري مايكل بولاني يفكر في الذكاء البشري.
لقد أدرك أنه في حين أن بعض المهارات (مثل استخدام القواعد الدقيقة) يمكن تقسيمها إلى قواعد يمكن شرحها للآخرين ، لا يمكن تقسيم العديد منها.
يمكن للبشر أداء ما يسمى بالقدرات الضمنية دون أن يدركوا كيف حدث ذلك.
يتضمن ذلك القدرات العملية مثل ركوب الدراجة ، وصنع العجين ، والقيام بمهام ذات مستوى أعلى.
لسوء الحظ ، إذا كنا لا نعرف هذه القواعد ، فلا يمكننا تعليمها لأجهزة الكمبيوتر.
هذا ما يسميه بولاني التناقض.
بدلاً من محاولة عكس هندسة الذكاء البشري ، يحاول علماء الكمبيوتر التغلب على هذه المشكلة من خلال تطوير طريقة تفكير مختلفة تمامًا ، بالاعتماد على البيانات أو المعلومات بدلاً من الأفكار.
قال ريتش كاروانا ، الباحث الرئيسي في Microsoft Research: “كما قد تكون خمنت ، فإن الطريقة التي يعمل بها الذكاء الاصطناعي هي أننا نتعلم عن البشر ، ثم نبني الذكاء الاصطناعي بنفس الطريقة تمامًا”.
هل يمكن للروبوتات أن تفكر قريبًا مثل البشر؟ !
الآن ، يدعي الباحثون أنهم ابتكروا ذكاءً اصطناعيًا يمكنه التفكير مثل الطفل من خلال تعليمه القواعد الأساسية للعالم المادي.
يمكن لنظام خاص للتعلم العميق أن يتعلم “الفيزياء البديهية” – قواعد الفطرة السليمة لكيفية تفاعل الأشياء المادية.
في التجارب ، قام الأكاديميون بتدريب النظام الجديد ، المسمى PLATO ، بمجموعة من الكرات المتحركة.
مع قدر ضئيل من تدريب الرسوم المتحركة المرئية ، يستطيع PLATO إظهار التعلم ، وحتى “المفاجأة” إذا تحركت الكرة بطريقة مستحيلة.
نُشرت الدراسة الجديدة ، التي أجراها خبراء في جامعة برينستون في نيوجيرسي ، وجامعة كاليفورنيا ، وجوجل ديب مايند ، في مجلة Nature Human Behavior.
يقولون إن النتائج التي توصلوا إليها مهمة لبناء نماذج ذكاء اصطناعي لها نفس الفهم الجسدي للبالغين.
في عام 1950 ، اقترح عالم الكمبيوتر البريطاني الأسطوري آلان تورينج تدريب ذكاء اصطناعي للحصول على ذكاء الطفل ، ومن ثم توفير الخبرة المناسبة لبناء ذكاء شخص بالغ. بدلاً من محاولة صنع برنامج يحاكي عقل شخص بالغ ، لماذا لا نحاول إنشاء برنامج يحاكي الطفل؟
يوضح مؤلفو الدراسة الجديدة أنه حتى الأطفال الصغار جدًا على دراية بـ “الفيزياء البديهية” – قواعد الفطرة السليمة لكيفية عمل العالم.
تساءل الباحثون في دراستهم عما إذا كانت نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن تتعلم مجموعة متنوعة من المفاهيم الفيزيائية – خاصة تلك التي يمكن للأطفال الصغار فهمها ، مثل الصلابة (جسمان لا يمر أحدهما عبر الآخر) والاستمرارية.
قاموا ببناء نظام PLATO الذي يمكن أن يمثل المدخلات المرئية كمجموعة من الكائنات والسبب حول التفاعلات بين الكائنات.
قام المؤلفون بتدريب PLATO من خلال عرض مقاطع فيديو للعديد من السيناريوهات البسيطة ، مثل سقوط الكرات على الأرض ، والكرات التي تتدحرج خلف الأشياء الأخرى وتعاود الظهور ، والكرات التي ترتد عن بعضها البعض.
بعد التدريب ، تم اختبار PLATO من خلال عرض مقاطع فيديو احتوت أحيانًا على مشاهد مستحيلة ، مثل اختفاء الكرة والظهور مرة أخرى على الجانب الآخر من الإطار.
مثل طفل ، كان أفلاطون يظهر “مفاجأة” عندما يظهر أي شيء لا يعني شيئًا بالنسبة له ، مثل الأشياء التي تتحرك حول بعضها البعض دون التفاعل.
يقوم PLATO بعمل تنبؤات حول تكوين الكائنات التي سيراقبها بعد ذلك. أثناء تشغيل الفيديو ، يسجل التكوين الفعلي للكائنات. المثير للدهشة هو الاختلاف بين تركيبته المتوقعة والتركيب الفعلي للإطار التالي للفيديو.
شوهدت هذه المعلومات بعد مشاهدة ما لا يزيد عن 28 ساعة من الفيديو.
وخلص الباحثون إلى أن أفلاطون يمكن أن يوفر أداة قوية لدراسة كيفية تعلم البشر للفيزياء البديهية.
أظهرت النتائج أيضًا أن أنظمة التعلم العميق على غرار الأطفال تفوقت على أنظمة “التعلم من الصفر” التقليدية.