1 Парадокс Моравека (статья англоязычной википедии) ↑
den_ix в посте Metapractice (оригинал в ЖЖ)
| Righting the Modeling Conveyor Belt | |||||
| 14. Подмена модел. ЧА «аналитикой» порождает парадокс Моравека | metanymous | ||||
Парадокс Моравека
Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Парадокс Моравека - это открытие исследователей искусственного интеллекта и робототехники, что, вопреки традиционным предположениям, высокоуровневые рассуждения требуют очень мало вычислений, а низкоуровневые сенсомоторные навыки требуют огромных вычислительных ресурсов. Этот принцип был сформулирован Хансом Моравеком, Родни Бруксом, Марвином Минским и другими в 1980-х годах. Как пишет Моравек, «сравнительно легко заставить компьютеры демонстрировать производительность взрослого уровня в тестах интеллекта или играть в шашки, и трудно или невозможно дать им навыки однолетного, когда дело доходит до восприятия и мобильности». [1]
Подобным образом, Марвин Мински подчеркнул, что самыми трудными человеческими навыками для обратного проектирования являются бессознательные. «В общем, мы меньше всего понимаем, что делают наши умы лучше всего», - писал он, и добавил: «Мы более осведомлены о простых процессах, которые не работают, чем о сложных, которые работают безупречно». [2]
Содержание
1 Биологическая основа человеческих навыков
2 Историческое влияние на искусственный интеллект
3 Прием
4 См. Также
5 Примечания
6 Ссылки
7 Библиография
Биологическая основа человеческих навыков
Одно из возможных объяснений парадокса, предложенное Моравеком, основано на эволюции. Все человеческие навыки реализуются биологически, используя механизмы, разработанные в процессе естественного отбора. В ходе их эволюции естественный отбор, как правило, сохранял конструктивные улучшения и оптимизации. Чем старше умение, тем больше времени естественный отбор имел для улучшения дизайна. Абстрактное мышление развивалось совсем недавно, и, следовательно, мы не должны ожидать, что его реализация будет особенно эффективной.
Как пишет Моравек:
Закодированное в больших, высокоразвитых сенсорных и моторных частях человеческого мозга - это миллиардолетний опыт в отношении природы мира и того, как выжить в нем. Преднамеренный процесс, который мы называем рассуждением, является, по моему мнению, самым тонким слоем человеческого мышления, эффективным только потому, что он поддерживается этим гораздо более старым и гораздо более мощным, хотя обычно бессознательным, сенсомоторным знанием. Мы все потрясающие олимпийцы в перцептивных и моторных сферах, настолько хороши, что мы заставлем сложное выглядеть лёгким. Абстрактное мышление, однако, представляет собой новый трюк, возможно, менее чем 100 тысячелетний. Мы ещё не стали мастерами в этом. Это не так сложно; это просто кажется таким, когда мы это делаем. [3]
Компактным способом выражения этого аргумента будет:
* Мы должны ожидать, что трудности обратного проектирования (/реинжиниринга/реконструирования) любого человеческого навыка будут примерно пропорциональны количеству времени, которое это умение развивалось у животных.
* Самые старые человеческие навыки в значительной степени бессознательны и поэтому кажутся нам легкими.
* Поэтому мы должны ожидать, что навыки, которые кажутся легкими, могут быть трудны для обратного проектирования, но навыки, требующие усилий, не всегда могут быть вообще сложными для проектирования.
Некоторые примеры навыков, которые развивались в течение миллионов лет: распознавание лица, движение в пространстве, суждение о мотивации людей, ловля мяча, распознавание голоса, постановка соответствующих целей, обращение внимания на интересные вещи; все, что связано с восприятием, вниманием, визуализацией, двигательными навыками, социальными навыками и так далее.
Некоторые примеры навыков, которые появились совсем недавно: математика, техника, человеческие игры, логика и научные рассуждения. Это нам тяжело, потому что они не то, для чего наши тела и мозги были в первую очередь развиты. Это навыки и методы, которые были приобретены недавно, в историческое время, и имели не более нескольких тысяч лет для улучшения, в основном, путем культурной эволюции.[а]
3 комментария
сначала старые сначала новые
Историческое влияние на искусственный интеллект
В ранние дни исследований искусственного интеллекта ведущие исследователи часто предсказывали, что они смогут создавать мыслительные машины всего за несколько десятилетий (см. Историю искусственного интеллекта). Их оптимизм частично объяснялся тем, что они добились успеха в написании программ, которые использовали логику, решали проблемы алгебры и геометрии и играли в игры, такие как шашки и шахматы. Логика и алгебра трудны для людей и считаются признаком интеллекта. Они предполагали, что (почти) решив «трудные» проблемы, «простые» проблемы зрения и рассуждений на основе здравого смысла скоро встанут на свои места. Они ошибались, и одна из причин заключается в том, что эти проблемы не просто нелегки, но невероятно сложны. Тот факт, что они решали такие проблемы, как логика и алгебра, не имел значения, поскольку эти проблемы чрезвычайно легко решать машинам.[Ь]
Родни Брукс объясняет, что, согласно ранним исследованиям в области ИИ, интеллект «лучше всего характеризуется тем, что высокообразованные ученые-мужчины находили сложным», например, шахматы, символическое интегрирование, доказательство математических теорем и решение сложных проблем алгебры слов. «То, что дети четырех или пяти лет могли делать без усилий, например, визуально различать чашку кофе и стул, или ходить на двух ногах, или находить себе путь из своей спальни в гостиную, не считались действиями требующими интеллекта».[4]
Это привело Брукса к тому, чтобы объявить новое направление исследований в области искусственного интеллекта и робототехники. Он решил построить интеллектуальные машины, в которых «Нет познания. Только ощущения и действия. Это все, что я хотел бы построить, и полностью отказаться от того, что традиционно считалось интеллектом искусственного интеллекта».[4] Это новое направление, которое он назвал «Nouvelle AI», оказало большое влияние на исследования робототехники и ИИ.[5][6]
Отзывы
Лингвист и когнитивный ученый Стивен Пинкер считает это основным уроком, открытым исследователями ИИ. В своей книге «Инстинкт языка» он пишет:
Основной урок тридцатипяти лет исследования ИИ заключается в том, что трудные проблемы просты и простые проблемы трудны. Ментальные способности четырехлетнего ребенка, которые мы считаем само собой разумеющимися, - распознавание лица, поднятие карандаша, прохождение через комнату, ответ на вопрос - на самом деле решают некоторые из самых сложных технических проблем, когда-либо возникавших... Когда появится новое поколение интеллектуальных устройств, это будут аналитики фондового рынка, инженеры-нефтяники и члены совета по условно-досрочному освобождению, которым угрожает замена машинами. Садовники, портье и повара находятся в безопасности на своих рабочих местах в грядущие десятилетия.[7]
См. также
* Embodied cognition
* Nouvelle AI
* Subsumption architecture
* History of artificial intelligence
* an "explanation" of the XKCD comic about this "paradox"
https://en.wikipedia.org/wiki/Moravec's_paradox
В ранние дни исследований искусственного интеллекта ведущие исследователи часто предсказывали, что они смогут создавать мыслительные машины всего за несколько десятилетий (см. Историю искусственного интеллекта). Их оптимизм частично объяснялся тем, что они добились успеха в написании программ, которые использовали логику, решали проблемы алгебры и геометрии и играли в игры, такие как шашки и шахматы. Логика и алгебра трудны для людей и считаются признаком интеллекта. Они предполагали, что (почти) решив «трудные» проблемы, «простые» проблемы зрения и рассуждений на основе здравого смысла скоро встанут на свои места. Они ошибались, и одна из причин заключается в том, что эти проблемы не просто нелегки, но невероятно сложны. Тот факт, что они решали такие проблемы, как логика и алгебра, не имел значения, поскольку эти проблемы чрезвычайно легко решать машинам.[Ь]
Родни Брукс объясняет, что, согласно ранним исследованиям в области ИИ, интеллект «лучше всего характеризуется тем, что высокообразованные ученые-мужчины находили сложным», например, шахматы, символическое интегрирование, доказательство математических теорем и решение сложных проблем алгебры слов. «То, что дети четырех или пяти лет могли делать без усилий, например, визуально различать чашку кофе и стул, или ходить на двух ногах, или находить себе путь из своей спальни в гостиную, не считались действиями требующими интеллекта».[4]
Это привело Брукса к тому, чтобы объявить новое направление исследований в области искусственного интеллекта и робототехники. Он решил построить интеллектуальные машины, в которых «Нет познания. Только ощущения и действия. Это все, что я хотел бы построить, и полностью отказаться от того, что традиционно считалось интеллектом искусственного интеллекта».[4] Это новое направление, которое он назвал «Nouvelle AI», оказало большое влияние на исследования робототехники и ИИ.[5][6]
Отзывы
Лингвист и когнитивный ученый Стивен Пинкер считает это основным уроком, открытым исследователями ИИ. В своей книге «Инстинкт языка» он пишет:
Основной урок тридцатипяти лет исследования ИИ заключается в том, что трудные проблемы просты и простые проблемы трудны. Ментальные способности четырехлетнего ребенка, которые мы считаем само собой разумеющимися, - распознавание лица, поднятие карандаша, прохождение через комнату, ответ на вопрос - на самом деле решают некоторые из самых сложных технических проблем, когда-либо возникавших... Когда появится новое поколение интеллектуальных устройств, это будут аналитики фондового рынка, инженеры-нефтяники и члены совета по условно-досрочному освобождению, которым угрожает замена машинами. Садовники, портье и повара находятся в безопасности на своих рабочих местах в грядущие десятилетия.[7]
См. также
* Embodied cognition
* Nouvelle AI
* Subsumption architecture
* History of artificial intelligence
* an "explanation" of the XKCD comic about this "paradox"
https://en.wikipedia.org/wiki/Moravec's_paradox
Подобным образом, Марвин Мински подчеркнул, что самыми трудными человеческими навыками для обратного проектирования являются бессознательные. «В общем, мы меньше всего понимаем, что делают наши умы лучше всего», - писал он, и добавил: «Мы более осведомлены о простых процессах, которые работают не слишком хорошо, чем о сложных, которые работают безупречно». [2]