Что вас останавливает в процессе создания ИИ?

Интересует, сколько людей пробовали делать что-то разумное,
что будет логически думать также, как это делаем мы,
решая задачи на произвольно заданную тему.

Под искусственным интеллектом прошу понимать следущую штуку:
— Мы этой системе можем задавать произвольные задания — выполнить что-то
— +\- взаимодействие должно проходить на естественном (и\или максимально к нему приближенном, языке)
— Она имеет возможность только начать выполнять задания, после того как задача ясна
— В случае неясности задания система просит у нас уточнения
— Мы уверены в том, что процесс этот будет конечен и по срокам это не растянется на многие годы
— Задачи выполняются в сравнимом, с человеческим, качеством (желательно — продуктивнее)
— Задачи выполняются в адекватные сроки (день, два, пять..)

Почему процесс реализации вы прекратили, и планируете ли его продолжать?
Чего лично вам не хватает, для реализации «Сильного ИИ»?
Что это была за область? И в какой планируете?
Когда думаете сделать очередной шаг?

У меня вопрос разродился отсюда:
— хорошо получается придумывать идеи — что можно сделать
— но когда понимаю, сколько на это нужно время (лично мне, для реализации очередной задумки),
понимаю что 1 это делать даже не начну, т.к. энтузиазм угаснет гораздо раньше
получения первых результатов, которые могли бы радовать…
— отсутствует возможность совместного думания над задачей (по личному опыту —
сильно помогает выстроить чёткую картину в голове, что ж
мы все-таки хотим, если думаешь не 1)
— Если же перевести все на коммерческую основу, то год работы 30-50ти разработчиков стоит порядка ляма баксов.
А именно такой коллектив, считаю, способным создать крупный проект, который бы был
не только интересен с научной точки зрения,
но и коммерчески успешен.

1. Соответственно, пока меня останавливает в начале реализации отсутствие наличия пары-тройки,
лишних, лямов баксов. 2. Отсутствие человека, или группы людей, которым бы
в противоположность мне — легче было бы реализовывать
задумки, нежели придумывать новые идеи.

Да вот и все, в общем-то. С удовольствием узнаю, кто что думает по этому поводу.
  • Вопрос задан
  • 6899 просмотров
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 18
@lightcaster
Давайте напишем ИИ. Пусть болтает с людьми, делает что-нибудь полезное. В самом деле, сколько можно — 60 лет прошло, а ИИ все нет.

1) И так, попробуем с языка. Пусть слушает, понимает и отвечает.

Вот у нас текст. Разобъем на слова. Обработаем окончания и прочая. Готов модуль морфологии, это было несложно. Далее, как-то нужно вытащить структуру из текста. То же не проблема — контекстно-свободные грамматики в помощь, и готов модуль синтаксиса. Пока все хорошо: разобрали морфологию, построили дерево связей слов. Но что дальше? По-хорошоему, нужно чтоб ИИ понимал текст. Вот тут и начинаются пляски с бубнами. Что такое «понимать» никто толком не понимает :).

а) Вариант первый — логика в помощь. Нам вообще не нужно понимание, главное чтоб все было четко:
Все люди смертны
Сократ человек,
Сократ — смертен

Modus ponens, это все что нужно. Пролог умеет с этим работать. Выделяем из текста (синтаксического дерева) конструкции типа VB (SUBJ OBJ), запихиваем в предикат VB(SUBJ, OBJ) и готово.

Но тут, внезапно:

> «Сократ был человеком.»

Эм… это что, время? Мы такое не обрабатываем. Ну не страшно, изобретем какую-нибудь темпоральную логику.

> «По моему, Сократ — человек»

Это что, модальность? Откуда она взялась? Придется как-то обрабатывать степерь уверенности поставляемых кем-то фактов…

И что, для каждого языкового ньюанса выпиливать свою логику? А потом их как-то объединять? А потом вывод еще будет и неразрешим, ИИ зависнет на фразе «привет мир». Нет, сложновато получается. Нужно придумать что-то другое.

Можно конечно обратится к лингвистам. Но они над одной простой конструкцией могут десятилетием копья ломать, а нам тут нужно весь язык сразу выучить. Не пойдет.

Вообще-то, это работает, но только очень ограничено. Попытки были, но провалились. Гуглить по имени «Терри Виноград» и его программе SHRDLU. Также полезно загуглить рамматику Монтегью.

б) Да к черту логику. Давайте напишем граф, который бы описал любую ситуацию.

Так, чтобы сделать граф, нужно задать какие-то концепты. Оптимально — описываем термины, и задаем как они взаимодействуют друг с другом. Понятно, что граф получится большой, но если постараться, у нас все получится. Так?

Нет, не так. Гуглим проект Cyc. Начинал писаться с 1984. Большинство, участвующих в данной дискуссии еще и не родились. Так и где результаты? Они есть, довольно-таки средненькие:
— граф получается громадный
— отношения между терминами не очень хотят выстраиваться в красивый граф
— многозначность
— сложность добавления знаний

См также язык Фреймов и другие представления знаний.

Но похоже мы тут тоже провалились. Что дальше?

2) А давайте зайдем совсем с другой стороны — напишем свой язык программирования. Видимо, с ним проще пойдет.

Но и тут затык — какой бы язык мы не написали, он будет эквивалентым (или слабее) машины Тьюринга или любой Тьюринг-полной вычислительной системе. Да, да, и даже Брейнфаку.

3) Может запихнуть это все в НЕЙРОННУЮ СЕТЬ и обучить все ГЕНЕТИЧЕСКИМ АЛГОРИТМОМ? Звучит заманчиво, только если перевести это на математический язык — мы всего лишь занимаемся оптимизацией, пытаясь найти некое вероятностное распределение. Вообще, машинное обучение довольно конкретно. Здесь мы решаем узкие и конкретные задачи — строим классификаторы или регрессии. Не очень похоже на сильный ИИ, да и выглядит вся эта математика как-то не секси :) — градиентные спуски, гессианы, энтропии.

Но как ни странно, как раз эта область и является тем, над чем работают серьезные ученые. И здесь много проблем. Модели без скрытых состояний слишком наивны. Модели со скрытыми состояниями сложно обучать. Да и вычислительные мощности нужны. Но это наиболее конструктивный подход и уже позволяет добится интересных результатов.

Простите меня за сарказм. Видимо, я слишком часто натыкаюсь на такие вопросы. Надеюсь, я дал ответ. Я предлагаю для погружения в обалсть написать простой POS-таггер. Это самый первый шаг в комп. лингвистике. Но он позволяет почуствовать всю сложность проблемы.
Ответ написан
ProstoTyoma
@ProstoTyoma
Мне кажется, что проблема в том, что ТЗ на ИИ пишется каждый раз в таком же стиле, как у вас. С таким ТЗ задачу не решишь, а написать подробнее не факт что возможно.
Ответ написан
lesobrod
@lesobrod
Честно скажу, опыта в создании ИИ нет. А вот интеллектом и сознанием человека интересуюсь давно.
(С материалистической точки зрения, конечно).
Большое впечатление произвели два подхода:
1. Роджер Пенроуз пытается доказать (см. например, «Тени разума»), что наше сознание невычислимо
и не моделируемо
. Особенно в части математического мышления.
2. Джулио Тонони выдвинул гипотезу «Интегральной информации», согласно которой сознанием могут обладать любые ( в т.ч. и неживые) системы, способные генерировать информацию сверх- и дополнительно к той, которую генерируют её отдельные части.

Мне кажется, всякому, кто решится углубится в ИИ, стоит ознакомиться с этими материалами.
Ответ написан
kzn
@kzn
Банально мешает неоднозначность ествественного языка например. Нет современных методов, у которых точность была бы на уровне человека.
POS-теггер затыкается на синтаксисе.
Синтаксис затыкается на семантике.
Про семантику вообще непонятно.
Ответ написан
lesobrod
@lesobrod
Извините (ради бога, в которого я не верю), но по поводу поиска финансирования проектов мне всегда вспоминается вот этот короткий, но убойный рассказ Аркадия Аверченко.

Мне, правда, близка тема ИИ. Поэтому ещё одна идея, скорее ближе к теме финансирования (о_О)
Не очень большой, но всё таки (2 года) опыт изучения материалов по нейробиологии подсказывает:
90 к 10 больше вероятность получить грант или иную поддержку для работы по моделированию и изучению сознания человека , а не для создания очередной модели ИИ «as standalone itself»
Ответ написан
Biga
@Biga
На каком языке ставить задачу ИИ? На формальном или человеческом?
Если на формальном, то этот язык будет почти языком программирования, и вы очень быстро перестанете называть это искусственным интеллектом.
Если на человеческом, то, на секундочку, ИИ не человек. Он не поймёт всех тех смыслов, которые вы вложите в сообщение на естественном языке. Эту тему сейчас пытаются победить люди, занимающиеся онтологиями (не знаю, как это правильно называется), может у них что и выйдет.
В общем, суть такова, что мы сами не знаем, что нам надо. А когда знаем, тогда ИИ нам уже не нужен.
Ответ написан
Мне мешает только отсутствие вычислительного кластера для запуска проекта. Возможно даже бездисковый, только память, процессор и доступ в Сеть.
Ответ написан
@Eddy_Em
Наука еще недостаточно развилась для этого. Вот и все.
Как будет прорыв в медицине, тогда можно будет и ИИ попробовать написать…
Ответ написан
palexisru
@palexisru
Предложу оценить в качестве средства моделирования для ИИ Туннельное моделирование из habrahabr.ru/post/176391/

Но, естественно, контексты важны, например «привязать» в программировании отличается от морских узлов
Т.е. необходимо иметь ИИ на каждый контекст и систему перевода между ними с использованием полных расшифровок на единый глобальный язык. На каждый термин экспертная система должна спрашивать, какой из вариантов, перечисленных в словаре (энциклопедической статье) имеется в виду.
Ответ написан
palexisru
@palexisru
что-то вроде этого: «Между любовью к многоединству и многоединством любви»
В.Э. Войцехович. Любовь как Единое
С.А. Борчиков. Органическая логика любви
— и дальнейшие измышления
я так думаю, что это эмоциональная реакция редколлегии на включение моей насквозь аналитической статьи.

Вы не обращайте большого внимания. Авторы статей — успешные философы. Причем многие — с университетским математическим образованием.

Вы думали, что никто не задаст Вашей системе ИИ вопроса про «Любовь к многоединству и многоединство любви»? Вы ошибались!

Кстати, могу предложить для анализа мой конспект статьи покойного директора института искусственного интеллекта
А.С. Нариньяни. Между знанием и незнанием — наивная топография 2.: integral-community.ru/forum/viewtopic.php?f=17&t=49
Ответ написан
@lilek
С материалистической точки зрения проблема реализации ИИ заключается в следующем:
Процесс мышления — это процесс взаимодействия нейронов в ассоциативной области мозга. Моделирование работы одного нейрона потребляет довольно значительные ресурсы компьютера. Тоесть необходимо смоделировать взаимодействие огромного количества нейронов. Вариантов дальнейшего развития два: либо увеличивать производительность, чтобы в итоге получить смоделированный головной мозг, либо разрабатывать новое железо, структурными единицами которого будут не транзисторы, а настоящие нейроны (или узлы, полностью моделирующие их работу).
Тоесть меня останавливает то, что на данный момент отсутствует достаточная аппаратная база для реализации ИИ. (Да, я много изучал информации на тему реализации ИИ и вообще на тему мышления человека и физиологии головного мозга и даже пытался что-то сделать.)
Ответ написан
@lilek
Пытался реализовывать узконаправленный ИИ для решения определенных задач. Например, word sense disambiguation, или аналитическая система биржевых торгов. Системы выдавали некоторый приемлемый результат. Транзисторы совершенно не подходят для реализации ИИ, ибо у них всего только два состояния: открыт/закрыт. Нейрон, как устройство, гораздо сложнее. Имеет много различных «состояний». Почитайте статью на википедии — там все описано. Сама логика взаимодействия совершенно на другом уровне.
Зачем моделировать головой мозг? Потому что головной мозг — это «образец» полноценного ИИ, который способен воспринимать информацию, запоминать ее (обучаться), а в дальнейшем при похожих повторных ситуациях анализировать ее и выдавать решения. Вам же для этого нужен ИИ? Или я ошибаюсь?
Ответ написан
ks_ks
@ks_ks Автор вопроса
«Ну, меня придется ждать несколько лет» — почему так пессимистично? =)
Ответ написан
ks_ks
@ks_ks Автор вопроса
«аналитическая система биржевых торгов» — на какой платформе (если то был анализ в реальном времени, использовался ли её API, для совершения сделок)? Какие методы анализа применялись? Почему решили остановиться?

«Нейрон, как устройство, гораздо сложнее.» — ну это ведь не эквивалент тому, что в задачах требующих аналитики он будет превосходить возможности ПК, который построен на базе транзисторов — или у него есть ещё такие особенности которые однозначно нам позволяют утверждать обратное?

Если вы об этой статье, то я там не вижу ни слова про состояния. Зато я вижу эту, в которой говорится: " в состоянии покоя (неактивное состояние) и в состоянии генерации разрядов (активное состояние)" — что примерно соотносится с вашим высказыванием про транзистор: «открыт/закрыт».
Ответ написан
@Sosiska
Непонятно, зачем разработчики? По-моему К.О. ответил лучше всех на вопрос) Можно провести аналогию с робототехникой. Искусственную руку(ИР) сделать смогли. Качество выполнения зависят от понимания того как она работает и от развития технологий которые используются для её реализации.
Ответ написан
@Grubergen
Останавливает понимание того, что знаний, которым нужно обучить ИИ, очень много. Именно до того момента как позволить ему самостоятельно что-либо изучать. Было б много единомышленников, а так, показывать кому-либо ничего не понимающую программу бесполезно, и тем более заявлять о том, что это искусственный интеллект...
Ответ написан
@andyN
Да есть только 2 сложности: вычислительные мощности (попробуйте воплотить в железе нейросеть с хотя бы сотней миллионов нейронов) и обучение (полностью автоматизировать его невозможно, и объем затрачиваемых ресурсов возрастает пропорционально объему данных).
Ответ написан
@Ierihon2014
А если сделать систему которая будет запоминать все что мы ей говорим и постоянно оно будет запоминать вопросы и ответы
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы