Ein Plan zur Weiterentwicklung der KI durch die Erforschung der Gedanken von Kindern

Foto von Josh Tenenbaum vor einem belebten Whiteboard

Foto von Josh Tenenbaum vor einem belebten Whiteboard



Die nächsten großen Durchbrüche in der künstlichen Intelligenz könnten von der Erforschung unseres eigenen Geistes abhängen.

Also sagt Josh Tenenbaum , der das Computational Cognitive Science Lab am MIT leitet und Leiter eines großen neuen KI-Projekts namens the MIT Quest for Intelligence .





Das Projekt bringt Informatiker und Ingenieure mit Neurowissenschaftlern und Kognitionspsychologen zusammen, um Forschungen zu erforschen, die zu grundlegenden Fortschritten in der künstlichen Intelligenz führen könnten. Tenenbaum skizzierte das Projekt und seine Vision zur Weiterentwicklung der KI auf der EmTech , einer Konferenz, die diese Woche am MIT abgehalten wird MIT Technology Review .

„Stellen Sie sich vor, wir könnten eine Maschine bauen, die wie ein Baby anfängt und wie ein Kind lernt“, sagte er. „Wenn wir das könnten, wäre das die Grundlage für künstliche Intelligenz, die tatsächlich intelligent ist, maschinelles Lernen, das tatsächlich lernen könnte.

In den letzten Jahren wurden in der KI einige erstaunliche Fortschritte erzielt, die jedoch größtenteils auf einer Handvoll wichtiger Durchbrüche im maschinellen Lernen aufbauen, insbesondere auf großen oder tiefen neuronalen Netzen. Deep Learning hat beispielsweise Computern die Fähigkeit gegeben, Wörter in Sprache und Gesichter in Bildern so genau zu erkennen, wie es ein Mensch kann. Deep Learning untermauert auch spektakuläre Fortschritte bei Spielprogrammen, einschließlich AlphaGo von DeepMind, und hat zu Verbesserungen bei selbstfahrenden Fahrzeugen und Robotik beigetragen. Aber allen fehlt etwas.



'Keines dieser Systeme ist wirklich intelligent', sagte er. „Keiner von ihnen hat die Flexibilität, den gesunden Menschenverstand und die allgemeine Intelligenz eines Zweijährigen oder sogar eines Einjährigen. Was fehlt also? Was ist die Lücke?'

Tenenbaums Forschung konzentriert sich auf die Erforschung der Kognitionswissenschaft, um die menschliche Intelligenz zu verstehen. Seine Arbeit hat zum Beispiel untersucht, wie schon kleine Kinder Aspekte der Welt mithilfe einer Art angeborenem 3-D-Modell visualisieren können. Dies gibt Menschen ein größeres instinktives Verständnis der physischen Welt als ein Computer oder Roboter. „Kinderspiel ist wirklich ein ernstes Geschäft“, sagte er. „Das sind Experimente. Und das macht Menschen zu den klügsten Lernenden im bekannten Universum.

Tenenbaum hat auch bahnbrechende Arbeit bei der Entwicklung von Computerprogrammen geleistet, die in der Lage sind, einige der schwer fassbaren Aspekte des menschlichen Geistes nachzuahmen, oft unter Verwendung von Wahrscheinlichkeitstechniken. Zum Beispiel 2015 er und zwei weitere Forscher erstellte Computerprogramme in der Lage zu lernen, neue handschriftliche Zeichen sowie bestimmte Objekte in Bildern zu erkennen, nachdem sie nur ein paar Beispiele gesehen haben. Dies ist wichtig, da die besten maschinellen Lernprogramme normalerweise riesige Mengen an Trainingsdaten benötigen. Ich verstehe , ein Unternehmen für selbstfahrende Autos, das sich von dieser Forschung inspirieren lässt, wurde letztes Jahr aus Tenenbaums Labor ausgegliedert.

Das im Februar angekündigte „Quest for Intelligence“ versucht ebenfalls, die gesellschaftlichen Auswirkungen der künstlichen Intelligenz zu untersuchen. Dies bedeutet, die grundlegenden Einschränkungen oder Mängel der Technologie sowie Probleme wie algorithmische Verzerrung und Erklärbarkeit zu berücksichtigen.



Tenenbaum stellt fest, dass die ursprüngliche Vision für künstliche Intelligenz, eine Vision, die jetzt mehr als 50 Jahre alt ist, versucht hat, sich von der menschlichen Intelligenz inspirieren zu lassen, jedoch ohne große wissenschaftliche Grundlage. Die Bereiche Kognitionswissenschaften und Neurowissenschaften seien jetzt reifer, sagt er. Dies sollte dieses Projekt zu etwas Besonderem machen.

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