Креативац Google Грег Корадо: Нови корак вештачке интелигенције је - разумевање људских емоција

„ДОШЛИ СМО ДОТЛЕ ДА МАШИНА САМА СЕБЕ БОЉЕ ИСПРАВЉА НЕГО АКО ЈОЈ СЕ СВЕ ЗАДА УНАПРЕД“

Грег Корадо

  • „Следећи велики изазов и проблем у развоју вештачке интелигенције биће брза и лака комуникација са човеком. А да би разговор човека и машине био ,гладак’ и могућ - машина ће морати да научи да схвата човекове емоције, односно - емотивни интелект“

        РАЗУМЕВАЊЕ људских емоција биће наредни велики изазов у развоју вештачке интелигенције и то ће бити тежак задатак - оценио је технички директор истраживачког центра Google Грег Корадо.

        Притом је нагласио да ствари тако стоје упркос томе што је вештачка интелигенција већ успела да преведе текст са једног језика на други и да побеђује човека у играма као што су шах и го:

        „Следећи велики изазов и проблем у развоју вештачке интелигенције биће брза и лака комуникација са човеком. А да би разговор човека и машине био ,гладак’ и могућ - машина ће морати да научи да схвата човекове емоције, односно - емотивни интелект“.

        Међутим, додао је, „читање човекових емоција биће веома, веома тешко“.

        Подсетио је да су у почетку роботи учени да нешто чине - тако што им је био „прописиван“ сет одређених корака и правила. Потом се показало да је много ефектније када се роботу омогући да сам кроји“ правила на бази мноштва конкретних примера и коригује их да би грешке свео на минимум.

        Корадо је подвукао: „Ако машина прави грешку - она сама себе исправља и то чини успешније него ако јој се задају сви параметри. То се назива самообуком машине. А за то су неопходна четири елемента: велики број правилних примера (на којима се машина учи), јефтини и брзи компјутери, алгоритми и инструменти“.

        Корадо је ипак указао: „Важни су, наравно, и људска креативност, индивидуалност и машта“.

        Навео је да су примери самообуке машина већ уграђени у преводилачки систем Google Translate и филтрирање спамова у сервису Gmail.

Категорије: 

Слични садржаји

Коментари

draganz's picture
draganz 22:59 30.05.2017.

  • +17
Voting is closed.

Hit u Americi, silicijumskoj dolini, a i drugim tehnološkim centrima sveta je mašinsko učenje (machine learning). U pitanju je programiranje gde se omogućava programu da sam formira model problema za koji je program namenjen i da time iznalazi najbolja rešenja. Za to je potreban veliki broj ulaz, tj. slučejeva na osnovu koga program formira bazu znanja na koje oblikuje "mišljenje" kako treba da reaguje u datoj situaciji. Primer su hiljade samovozećih Guglovih automobila koji špartaju Kalifornijom.

Mnogi smatraju da se ta grana, zahvaljujući sve jačim a dostupnim računarima, novim znanjima programiranja, vrlo brzo razvija i da će čovek biti izbačen iz brojnih delatnosti za koje je do nedavno bilo nezamislvio. Npr. čak i piloti i lekari. Postoje i opravdani strahovi da će se isti ti Googlovi automobili lako preraditi da imaju razna vrsta naoružanja na sebi i da zavode red ili pogrom po gradu.

Nekada je Majkrosoft bio smatran za veliku zlu kompaniju, zbog slabog kvaliteta DOS-a, Windowsa i pratećih programa, a visokih prodajnih cena. Danas su to Google i Facebook, koji su otišli mnogo dalje, u saradnji sa CIA i NASA, špijunirajući skoro sve delatnosti, poslovne i privatne praktično svakog čoveka koji koristi računar ili telefon.

misko's picture
misko 06:50 31.05.2017.

  • +20
Voting is closed.

Još su oni daleko od prave, samosvesne VI. Nadam se da NIKADA neće ni uspeti da urade tako nešto jer bi to skoro sigurno bio kraj za sve nas uključujući i tvorce takvog "programa". VI inteligencija bi svakako bila odraz naše sopstvene logike koja ogromnim delom zavisi od naše uglavnom poremećene fiziologije. Staviti takav tip inteligencije u savršenstvo mašinskog okruženja bi bilo pogrešno, a pošto samosvesnost predstavlja preprogramiranje u procesu samostalnog učenja NIKO nije u stanju da predvidi kakve zaključke jedna takva u startu TUDJINSKA inteligencija može da donese o nama kao delu sopstvenog okruženja ali principi tautologije su neumoljivi i njihov ihod je UVEK takav da bi ta TUDJINSKA inteligencija pre ili kasnije u nekoj tački vremena zaključila da smo opasnost po nju. Takodje je jako problematično učiti nekoga nečemo što ni sam ne razumeš dovoljno, a ljudske emocije i psihološki procesi su uglavnom na nivou proučavanja koja je i nama samima još daleko od potpunog razumevanja i eventualnog empirijskog opisa.Psihologija i psihijatrija nemaju tačnu emiprijsku bazu za mnoge procese i oblike ponašanja ljudskih pacijenata a da ne govorimo o onima koji se smatraju "normalnim" delom populacije, i zato je jako teško tako nešto objasniti mašini jer ni neznamo ŠTA treba da joj objasnimo, a da se ne govori o gomili protivrečnosti koje postoje u okviru ljudske psihologije i emocionalnosti (empirijsko objašnjenje i postavka ljudskih emocija tek ne postoji u okviru moderne nauke kao osnova za razvoj naučnog sagledavanja ljudske psihe) Stvarno neznam šta ovaj lik misli ali realno meni se ovo čini kao bacanje prašine okolo da bi se privukli investitori, jer kao što sam rekao na početku oni su još VEOMA DALEKO od prave inteligentne PSIHE neke nove vrste VI, to su sve simulacije i mogu se nazvati MIMIKOM INTELIGENCIJE.

draganz's picture
draganz 11:19 31.05.2017.

  • +17
Voting is closed.

Da pojasnim razliku između veštačke intelignecije (VI) i mašinskog učenja (MU). Pojam VI je star decenijama i u pitanju je širi pojam od MU. Dosta se radilo na tome ali praktični rezultati su slabi. MU je nova izmišljotina zasnovana na jakim i dostupnim računarim, jakim po proceskorskoj snazi i velični memorije (to može biti oblak računara kome izvršni organi pristupaju preko interneta) i sa konkretnim rezultatima. MU je zasnovan i na novim načinima programiranja koji pri tome i nisu nešto komplikovani. MU je povezan sa velikim količinama podataka (ne treba nam da zameni termostat u bojleru nego da vozi auto umesto nas), proisteklih iz brojnih situacija, koji se slivaju u centralnu jedinicu koja potom sve bolje i bolje modelira zadatak za koji je napravljen. Neuronske mreže, poznate od ranije, su primer kako se realizuju ti programi.

Poznat je slučaj MU programa, zasnovanog na neuronskoj mreži, čije je zadatak da prevodi tekstove između 100 različitih jezika. Program je samostalno u svom razvoju svorio međujezik, tako da kada prevodi sa jezika x na jezik y, prvo prevodi sa x na međujezik, pa sa njega na y jezik. Time je broj mogućih kombinacija prevođenja sveo sa 10.000 na 100+100, tj. 200.

VI je tamo gde je i bila, ali MU se ubrzano razvija tako da možda i nije daleko dan, po nekima, samo 10 god. kada će mnogi poslovi koje čovek obavlja biti zamenjeni s pametnimm automatima. To će biti mašine koje će nas razumeti kada govorimo i šta govorimo. Mašine koje će zadovoljavati Tjuringov test, odnosno nećemo na osnovu odgovora koji nam daju moći tvrditi da je u pitanju mašina. Naknadno je američki filozof Džon Serle s eksperimentom kineske sobe pokazao da Tjuringov test ne dokazuje svest, nego samo simulaciju svesti. Kako god, simulacija ili ne, mašine koje će zameniti čoveka dolaze.

Додај коментар