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Perché gli ingegneri dell'IA devono preoccuparsi dei "motori intuitivi"?
UN:L'idea dell'intuizione umana è ora una parte importante del rivoluzionario lavoro di intelligenza artificiale - motivo per cui gli ingegneri dell'IA hanno prestato così tanta attenzione ai "motori intuitivi" e ad altri modelli simili. Gli scienziati stanno lavorando per rompere il processo dell'intuizione umana e simularlo con entità di intelligenza artificiale. Tuttavia, nell'esplorazione di come la logica e l'intuizione funzionano nelle reti neurali e in altre tecnologie di intelligenza artificiale, la definizione stessa di intuizione diventa in qualche modo soggettiva.
Uno dei migliori esempi è l'uso di un nuovo supercomputer di talento per battere i campioni umani nel gioco di Go - un gioco che viene spesso descritto come un po 'intuitivo, anche se si basa anche su una logica logica. Dato che AlphaGo di Google ha battuto esperti giocatori umani, ci sono molte speculazioni su quanto bene i computer siano all'intuizione umana. Tuttavia, se osservi la struttura del gioco di Go, vedi che c'è molto da determinare nella costruzione effettiva di queste tecnologie per capire quanto si affidano all'intuizione e quanto fanno affidamento su modelli logici estesi.
In un gioco di Go, un essere umano può piazzare una mossa ben basata sulla percezione intuitiva o sulla logica a lungo raggio o su un mix di entrambi. Allo stesso modo, i computer possono creare modelli esperti di gioco basato su modelli logici estesi che possono rispecchiare o simulare il gioco intuitivo in una certa misura. Quindi, nel parlare di quanto possano essere bravi i computer con modelli intuitivi, è importante definire l'intuizione, cosa che la comunità scientifica non ha fatto completamente.
Mary Jolly dell'Università di Lisbona osserva diverse opinioni sulle definizioni di intuizione in un documento intitolato "Il concetto di intuizione nell'intelligenza artificiale".
"Non c'è consenso tra gli studiosi sulla definizione del concetto", scrive Jolly. “Fino a poco tempo fa, l'intuizione non cedeva a rigorosi metodi scientifici di studio e, spesso associata al misticismo, è stata abitualmente evitata dai ricercatori. Finora, il discorso sull'argomento è stato privo di coerenza e metodo ".
Se il concetto di intuizione è intrinsecamente vago, la misurazione di quanto l'intelligenza artificiale stia facendo nella simulazione dell'intuizione sarà ancora più problematica.
Una spiegazione degli autori di un documento intitolato "Implementare un meccanismo di intuizione simile all'uomo nell'intelligenza artificiale" suggerisce quanto segue:
L'intuizione umana è stata simulata da numerosi progetti di ricerca usando tecniche di intelligenza artificiale. La maggior parte di questi algoritmi o modelli non ha la capacità di gestire complicazioni o distrazioni. Inoltre, non spiegano anche i fattori che influenzano l'intuizione e l'accuratezza dei risultati di questo processo. In questo documento, presentiamo un semplice modello basato su serie per l'implementazione dell'intuizione simile all'uomo usando i principi di connettività ed entità sconosciute.
Per uno sguardo forse più concreto al processo dell'intuizione umana, un articolo di Wired cita la ricerca del MIT per spiegare il "motore di fisica intuitiva" della mente umana - che spiega cosa succede quando guardiamo una pila di oggetti. Siamo in grado di capire intuitivamente se gli oggetti possono cadere o meno, o se sono stabili o stabili, ma questa intuizione si basa su estese regole logiche che abbiamo interiorizzato nel tempo, nonché sui nostri modelli di visione e percezione diretta.
Lo scrittore Joi Ito sottolinea che i sistemi in cui utilizziamo intuitivamente i nostri motori fisici sono "rumorosi" e siamo in grado di filtrare quel rumore. Questa è stata una grande parte dello sviluppo dell'intelligenza artificiale - l'estrazione di senso da modelli rumorosi. Tuttavia, questi modelli devono andare molto oltre per fare davvero i tipi di previsioni e analisi che gli umani possono applicare a sistemi complessi.
Un modo semplice per dirlo è che per raggiungere questo risultato, i computer dovrebbero mescolare una visione sofisticata con una logica estesa e una cognizione percettiva in modi che attualmente non possono. Un altro modo per spiegarlo è che vediamo il cervello umano come una "scatola nera" che non è stata completamente decodificata dalla tecnologia. Sebbene le nostre tecnologie siano altamente in grado di produrre risultati intelligenti, non possono ancora simulare l'attività potente, misteriosa e sorprendente del cervello umano stesso.
