Искусственный General Int ...

Это только я или кто-то другой тоже думает, что нынешний подход к ИИ, который в основном основан на статистике, скоро поразит другую стену, а сильный ИИ будет включать умственные способности, которых не хватает в текущей версии ИИ?

Любит | Нелюбов | Ответы | Вид | 2399


Шридхар Махадеван член АААИ   
@ | Обновлено Right Now


Вы, конечно, в хорошей компании. Не менее авторитетный, чем Иудея Перл, которого я считаю Исааком Ньютоном ИИ, высказал аналогичную точку зрения в следующей недавней статье Arxiv.

[1801.04016] Теоретические препятствия для машинного обучения с семью искрами от каузальной революции

В этой статье Перл, который, возможно, сделал больше, чем кто-либо другой, совершив вероятностную революцию в искусственном интеллекте с его выдающейся работой над графическими моделями и d-разделением, утверждает, что статистические модели в ML в основном основаны на корреляциях моделирования и условных вероятностях. По его словам, это представление серьезно неадекватно в выражении основных причинно-следственных связей человека. Все знают, что «молния вызывает гром», а не наоборот. Вы не можете выразить такую ​​базовую концепцию с помощью условных вероятностей (из-за инверсии Байеса, когда вы утверждаете P (A | B), вы также утверждаете обратную связь).

Перл предлагает трехуровневую архитектуру, в которой внизу есть наблюдения (из которых можно вывести такие вещи, как P (метка | изображение) или P (динамик | речевой сигнал)).

На следующем уровне вы получаете причинно-следственные связи, которые взяты из его классической работы по причинности (за последние два десятилетия). Причинные вмешательства не являются вероятностными, они превышают вероятности в том смысле, что агент или лицо, принимающее решения, вмешивается в мир, чтобы изменить естественную динамику проблемы. Допустим, вы пытаетесь смоделировать некоторые природные явления, например, тип птиц, которые приходят на ваш задний двор для кормления. Ну, вы можете просто наблюдать за своим задним двором, установить некоторые камеры и использовать стандартное глубокое обучение или что-то еще, чтобы идентифицировать птиц, которых вы видите, или камера поднимает. Кроме того, вы можете вмешаться: вы можете установить особые кормушки для птиц, такие как кормушка для колибри. Когда вы делаете это, вы изменяете естественную статистику, потому что существует гораздо более высокая вероятность того, что вы увидите колибри, которых тянет к сладкому нектару. Так,

В самом верхнем слое у вас есть контрфакты, где вы наблюдаете результат и задаете вопрос «это потому, что я сделал какое-то действие?». Противоположности сложны, потому что вы должны понимать, как моделировать новый тип условной вероятности, а именно P (Y_x | y ", x"). Это означает, что вероятность того, что Y примет значение y, если для X было установлено значение x (то есть do (x)), учитывая, что при естественных обстоятельствах или из-за стандартного процесса принятия решений агентом было обнаружено, что X значение х ", и Y принял значение у".

Пример прояснит это. Если бы я поехал по маршруту 101 домой в Сан-Франциско и столкнулся с большим движением, когда я доберусь до дома, я мог бы сказать своей жене: «Хотел бы я сегодня съездить по маршруту 280, так как я бы вернулся домой намного раньше». Это то, что мы все делаем почти каждый день. Итак, здесь мы оцениваем контрфактуальность (а именно, установив мой маршрут домой равным 280, когда я его не взял), и предполагаем некоторое распределение времени прибытия (то есть значение Y - это время здесь).

Перл убедительно доказывает, что многие сложные проблемы в мире, от изменения климата до контроля над оружием, здравоохранения, образования и экономики, - это все те случаи, когда нужно моделировать причинно-следственные связи, понимать вмешательства и контрфактуальные рассуждения. К сожалению, доминирующей парадигмой в ИИ сегодня является ML, который, кажется, несколько менее заинтересован в проблемах этого типа. Однако есть некоторая надежда, что проблема ИИ для общественного блага привлечет больше людей к своему делу, и тогда, и, возможно, только тогда, возникнет новая парадигма ИИ.

Кто-нибудь слушает?

| |



Онлайн-курс
«Машинное обучение для людей»
Один из самых трендовых курсов в сфере Цифровой экономики.