Moravecs paradoksu - Moravecs paradox - Wikipedia

Moravec paradoksu tarafından yapılan gözlem yapay zeka ve robotik geleneksel varsayımların aksine, muhakeme çok az hesaplama gerektirir, ancak sensorimotor beceriler muazzam hesaplama kaynakları gerektirir. İlke şu şekilde ifade edildi: Hans Moravec, Rodney Brooks, Marvin Minsky ve diğerleri 1980'lerde. Moravec'in yazdığı gibi, "bilgisayarların zeka testlerinde veya dama oynamada yetişkin düzeyinde performans sergilemesini sağlamak nispeten kolaydır ve algı ve hareketlilik söz konusu olduğunda onlara bir yaşındaki bir çocuğun becerilerini vermek zor veya imkansızdır".[1]

Benzer şekilde Minsky, en zor insan becerilerinin ters mühendislik olanlar mı bilinçsiz. "Genel olarak, zihinlerimizin en iyi neyi yaptığının en az farkındayız" diye yazdı ve "kusursuz çalışan karmaşık süreçlerden daha iyi işlemeyen basit süreçlerin daha farkındayız" dedi.[2]

İnsan becerilerinin biyolojik temeli

Moravec tarafından sunulan paradoksun olası bir açıklaması şuna dayanmaktadır: evrim. Tüm insan becerileri, süreç tarafından tasarlanan makineler kullanılarak biyolojik olarak uygulanır. Doğal seçilim. Evrimleri sırasında doğal seçilim, tasarım iyileştirmelerini ve optimizasyonlarını koruma eğiliminde olmuştur. Bir beceri ne kadar eski ise, doğal seçilimin tasarımı geliştirmek için o kadar çok zamanı olmuştur. Soyut düşünce çok yakın zamanda gelişti ve sonuç olarak, uygulamasının özellikle verimli olmasını beklememeliyiz.

Gibi Moravec yazıyor:

İnsan beyninin büyük, yüksek derecede evrimleşmiş duyusal ve motor bölümlerinde kodlanmış, dünyanın doğası ve içinde nasıl hayatta kalacağına dair milyar yıllık bir deneyimdir. Akıl yürütme dediğimiz kasıtlı süreç, inanıyorum ki, insan düşüncesinin en ince cilasıdır, yalnızca bu çok daha eski ve çok daha güçlü, ancak genellikle bilinçsiz, duyusal-motor bilgiyle desteklendiği için etkilidir. Hepimiz algısal ve motorsal alanlarda olağanüstü olimpiyatçılarız, o kadar iyiyiz ki, zorluğu kolaylaştırıyoruz. Soyut düşünce, belki de 100 bin yıldan daha yeni bir numaradır. Henüz ustalaşmadık. Özünde o kadar da zor değil; sadece yaptığımızda öyle görünüyor.[3]

Bu argümanı ifade etmenin kompakt bir yolu şöyle olacaktır:

  • Herhangi bir insan becerisine tersine mühendislik uygulamasının zorluğunun, becerinin hayvanlarda gelişmekte olduğu zaman miktarıyla kabaca orantılı olmasını beklemeliyiz.
  • En eski insan becerileri büyük ölçüde bilinçsizdir ve bu nedenle bize zahmetsiz görünmektedir.
  • Bu nedenle, zahmetsiz görünen ve tersine mühendislik yapmak zor gibi görünen beceriler beklemeliyiz, ancak çaba gerektiren becerilerin mühendisliği her zaman zor olmayabilir.

Milyonlarca yıldır gelişen bazı becerilere örnekler: bir yüzü tanıma, uzayda dolaşma, insanların motivasyonlarını değerlendirme, bir top yakalama, bir sesi tanıma, uygun hedefler belirleme, ilginç olan şeylere dikkat etme; algılama, dikkat, görselleştirme, motor beceriler, sosyal beceriler vb. ile ilgili herhangi bir şey.

Daha yakın zamanda ortaya çıkan bazı beceri örnekleri: matematik, mühendislik, insan oyunları, mantık ve bilimsel akıl yürütme. Bunlar bizim için zor çünkü bedenlerimizin ve beynimizin öncelikle yapmak için evrimleştiği şeyler değiller. Bunlar, son zamanlarda, tarihsel zamanda edinilen ve çoğu kültürel evrimle, en fazla birkaç bin yıl boyunca rafine edilmiş beceriler ve tekniklerdir.[a]

Yapay zeka üzerindeki tarihsel etki

Yapay zeka araştırmalarının ilk günlerinde, önde gelen araştırmacılar genellikle sadece birkaç on yıl içinde düşünme makineleri yaratabileceklerini tahmin ettiler (bkz. yapay zeka tarihi ). İyimserlikleri kısmen mantık kullanan, cebir ve geometri problemlerini çözen ve dama ve satranç gibi oyunlar oynayan programlar yazmada başarılı olmalarından kaynaklanıyordu. Mantık ve cebir insanlar için zordur ve bir zeka işareti olarak kabul edilir. Birçok önde gelen araştırmacı[4] "zor" sorunları, "kolay" sorunları (neredeyse) çözdüğünü varsaydık. vizyon ve sağduyu muhakemesi yakında yerine oturacaktı. Yanılıyorlardı ve bunun bir nedeni, bu sorunların hiç de kolay olmaması, ama inanılmaz derecede zor olmasıdır. Mantık ve cebir gibi problemleri çözmüş olmaları önemsizdi çünkü bu problemler makinelerin çözmesi son derece kolaydır.[b]

Rodney Brooks erken AI araştırmalarına göre, zeka satranç gibi "en iyi şekilde eğitimli erkek bilim adamlarının zor bulduğu şeyler olarak nitelendirildi", sembolik entegrasyon, kanıtlama matematiksel teoremler ve karmaşık kelime cebir problemlerini çözme. "Kahve fincanı ile sandalyeyi görsel olarak ayırt etmek, iki ayak üzerinde dolaşmak veya yatak odasından oturma odasına gitmek gibi dört veya beş yaşındaki çocukların çaba harcamadan yapabilecekleri şeyler aktivite olarak düşünülmedi. zeka gerektiren. "[5]

Bu Brooks'un yeni bir yön bulmasına yol açar. yapay zeka ve robotik Araştırma. "Bilişsiz akıllı makineler üretmeye karar verdi. Sadece algılama ve eylem. Yapacağım tek şey buydu ve geleneksel olarak düşünülen şeyi tamamen dışarıda bırakacağım. zeka yapay zeka. "[5] Bu yeni yön, "Nouvelle AI "çok etkiliydi robotik araştırma ve AI.[6][7]

Resepsiyon

Dilbilimci ve bilişsel bilim adamı Steven Pinker bunu AI araştırmacıları tarafından ortaya çıkarılan ana ders olarak görüyor. 1994 kitabında Dil İçgüdüsü, o yazdı:

Otuz beş yıllık yapay zeka araştırmasının ana dersi, zor sorunların kolay ve kolay sorunların zor olmasıdır. Dört yaşındaki bir çocuğun zihinsel yetenekleri - bir yüzü tanıma, bir kalemi kaldırma, bir odada yürümek, bir soruyu cevaplamak - aslında şimdiye kadar tasarlanmış en zor mühendislik problemlerinden bazılarını çözüyor ... Yeni olarak akıllı cihazların üretimi ortaya çıktığında, stok analistleri, petrokimya mühendisleri ve tahliye kurulu üyeleri makinelerle değiştirilme tehlikesi altında olacak. Bahçıvanlar, resepsiyonistler ve aşçılar gelecek on yıllar boyunca işlerinde güvende.[8]

Ayrıca bakınız

Notlar

  1. ^ Kültürel evrimin genetik evrimden daha hızlı olduğu göz önüne alındığında bile, bu iki tür beceri arasındaki gelişim süresindeki fark beş veya altı büyüklük mertebesindedir ve (Moravec yeni becerilerde "ustalaşmamız" için neredeyse yeterli zamanımız olmadığını iddia ederdi.
  2. ^ Tahminlerinin gerçekleşmemesinin tek nedeni bunlar değildir: bkz. problemler.

Referanslar

  1. ^ Moravec 1988, s. 15.
  2. ^ Minsky 1986, s. 29.
  3. ^ Moravec 1988, s. 15–16.
  4. ^ Zador, Anthony (2019-08-21). "Saf öğrenmenin eleştirisi ve yapay sinir ağlarının hayvan beyinlerinden neler öğrenebileceği". Doğa İletişimi. 10 (1): 3770. Bibcode:2019NatCo..10.3770Z. doi:10.1038 / s41467-019-11786-6. PMC  6704116. PMID  31434893. Bir yapay zeka (AI) öncüsü olan Herbert Simon, 1965 yılında "makinelerin yirmi yıl içinde bir insanın yapabileceği herhangi bir işi yapabilecek" - genel yapay zekaya ulaşmak için yeterli olacağını tahmin etmişti.
  5. ^ a b Brooks (2002), alıntı McCorduck (2004), s. 456)
  6. ^ McCorduck 2004, s. 456.
  7. ^ Brooks 1986.
  8. ^ Pinker 2007, s. 190–91.

Kaynakça

Dış bağlantılar