की तरह लगता है कि एक आदमी: क्या हुआ अगर मशीन देने के लिए एक सिद्धांत की चेतना

पिछले महीने से मिलकर एक टीम samebecause एअर इंडिया के खिलाड़ियों का सामना करना पड़ा एक शानदार हार के खिलाफ पेशेवर प्रतिस्पर्धी खिलाड़ी हैं । एक शो मैच के ढांचे में आयोजित विश्व चैम्पियनशिप पर खेल Dota 2 अंतरराष्ट्रीय पता चला है कि टीम के रणनीतिक सोच है, जबकि अभी भी अनुमति देता है व्यक्ति को हराने के लिए मशीन.

भाग लेने वाले एअर इंडिया के होते हैं, कई एल्गोरिदम द्वारा विकसित OpenAI, के संस्थापकों में से एक है जो एलोन मस्क. टीम डिजिटल खिलाड़ियों को कहा जाता है, OpenAI पांच, वह खेलने के लिए सीखा है Dota 2 पर अपने स्वयं के परीक्षण और त्रुटि के द्वारा, एक दूसरे के साथ प्रतिस्पर्धा है.

इसके विपरीत, एक ही शतरंज बोर्ड या पहेली खेल, लोकप्रिय है और तेजी से बढ़ रही multiplayer खेल Dota 2 माना जाता है एक और अधिक गंभीर के लिए क्षेत्र के सत्यापन के लिए कृत्रिम बुद्धि की शक्ति. कुल मिलाकर खेल कठिनाई केवल एक कारक है. यह पर्याप्त नहीं है सिर्फ करने के लिए बहुत जल्दी से माउस क्लिक करें और आदेश देने के लिए चरित्र है कि आप नियंत्रण है. चाहिए आप जीतने के लिए अंतर्ज्ञान है और समझ में क्या उम्मीद करने के लिए प्रतिद्वंद्वी से अगले समय और पर्याप्त रूप से कार्य करने के लिए अनुसार करने के लिए इस ज्ञान करने के लिए, संयुक्त रूप से एक आम लक्ष्य तक पहुँचने — जीतने के लिए । कंप्यूटर में इस कार्यक्षमता है.

"अगला बड़ा कदम के विकास में ऐ – बातचीत" — डॉ वांग जून के यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन में है.

<पी>फिलहाल, यहां तक कि सबसे महत्वपूर्ण कंप्यूटर कलन विधि गहरी सीखने में कोई रणनीतिक सोच को समझने के लिए आवश्यक प्रयोजन के कार्यों में अपने प्रतिद्वंद्वी हो सकता है, यह एक और एअर इंडिया या व्यक्ति.

वांग के अनुसार, क्रम में एअर इंडिया के लिए सक्षम होना करने के लिए सफल होने के लिए, यह आवश्यक है करने के लिए एक गहरी संचार कौशल, से निकलती है जो महत्वपूर्ण संज्ञानात्मक विशेषताओं के साथ एक व्यक्ति – मन की उपस्थिति.

मॉडल की मानसिक स्थिति के रूप में सिमुलेशन

करने के लिए चार साल के बच्चों को सामान्य रूप से समझने के लिए शुरू एक मौलिक सुविधा: अपने मन के मन की तरह दूसरों. वे समझने के लिए शुरू है कि हर कोई है कि वह क्या मानना है, अपनी इच्छाओं, भावनाओं और इरादों है । और, सबसे महत्वपूर्ण बात, अपने आप को पेश करने की जगह में दूसरों के लिए, वे शुरू कर सकते हैं भविष्यवाणी करने के लिए भविष्य इन लोगों के व्यवहार और उन्हें समझाने के लिए है । एक तरह से, अपने मस्तिष्क शुरू होता है बनाने के लिए खुद के भीतर एक साथ कई सिमुलेशन, खुद को स्थानापन्न करने के लिए खुद की जगह में अन्य लोगों को और अंदर डाल दिया, एक विशेष वातावरण है ।

एक मॉडल की मानसिक स्थिति में महत्वपूर्ण है के ज्ञान के रूप में खुद को एक आदमी है, और यह भी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है सामाजिक संपर्क में है । दूसरों को समझने — कुंजी करने के लिए प्रभावी संचार और आम लक्ष्य है । हालांकि, इस की क्षमता भी हो सकता है एजेंटों की झूठी मान्यताओं – विचार है कि हमें नेतृत्व से दूर उद्देश्य सत्य है । एक बार बाधित का उपयोग करने की क्षमता की मानसिक स्थिति, इस तरह के रूप में होता है आत्मकेंद्रित, प्राकृतिक "मानव" कौशल, इस तरह की संभावना के रूप में व्याख्या और कल्पना भी प्रभावित है.

के अनुसार डॉ एलन Winfield, प्रोफेसर के robotice विश्वविद्यालय से पश्चिम इंग्लैंड के मॉडल की मानसिक स्थिति या "मन के सिद्धांत" एक प्रमुख विशेषता है, कि अनुमति देगा करने के लिए एअर इंडिया "," समझने में लोगों, चीजों, और अन्य रोबोट है.

"शुरू करने के विचार सिमुलेशन में रोबोट – यह वास्तव में एक महान अवसर देने के लिए यह करने की क्षमता भविष्य की भविष्यवाणी" — कहा Winfield.

के बजाय मशीन सीखने के तरीकों में जो की कई परतों के तंत्रिका नेटवर्क निकालने के टुकड़े के बारे में जानकारी और "अध्ययन" के एक विशाल डाटाबेस, विंस्टन प्रदान करता है का उपयोग करने के लिए एक अलग दृष्टिकोण है. पर भरोसा करने के बजाय प्रशिक्षण, विंस्टन करने के लिए प्रदान करता पूर्व कार्यक्रम के साथ एअर इंडिया के एक आंतरिक मॉडल की ही है और पर्यावरण की अनुमति होगी, जो करने के लिए आप सरल सवालों के जवाब "क्या अगर?".

उदाहरण के लिए, कल्पना कीजिए कि संकीर्ण गलियारे के लिए चलती है, दो रोबोट, उनके ऐ अनुकरण कर सकते हैं परिणामों के भविष्य के कार्यों को रोकने जाएगा कि उनके टकराव: छोड़ दिया, सही है या सीधे जारी है. इस आंतरिक मॉडल होगा अनिवार्य रूप से अधिनियम के रूप में एक "तंत्र के प्रभाव" के रूप में अभिनय, एक तरह के "सामान्य ज्ञान" हो जाएगा कि प्रत्यक्ष मदद करने के लिए एअर इंडिया के आगे के सही के कार्यों की भविष्यवाणी के द्वारा भविष्य के विकास है.

में प्रकाशित एक अध्ययन इससे पहले इस साल, विंस्टन का प्रदर्शन किया है एक प्रोटोटाइप रोबोट को प्राप्त करने में सक्षम इस तरह के परिणाम. आशंका दूसरों के व्यवहार, रोबोट सफलतापूर्वक के माध्यम से पारित गलियारे के बिना चलाता है । वास्तव में, यह आश्चर्य की बात नहीं है, लेखक के नोट्स, लेकिन "चौकस" रोबोट का उपयोग करता है कि एक नकली करने के लिए दृष्टिकोण, समस्या को सुलझाने के पारित होने के गलियारे में ले लिया 50 प्रतिशत से अधिक का समय है । हालांकि, विंस्टन साबित हो गया है उसकी विधि के आंतरिक अनुकरण काम करता है: "यह एक बहुत शक्तिशाली और दिलचस्प के विकास में प्रारंभिक बिंदु के सिद्धांत के कृत्रिम बुद्धि", वैज्ञानिक निष्कर्ष निकाला है.

विंस्टन उम्मीद है कि अंत में एअर इंडिया करना होगा की क्षमता का वर्णन करने के लिए मानसिक रूप से स्थिति पुन: पेश. आंतरिक मॉडल के लिए खुद को और दूसरों को इस की अनुमति देगा ऐ अनुकरण करने के लिए विभिन्न परिदृश्यों और, अधिक महत्वपूर्ण बात यह पहचान करने के लिए, विशिष्ट लक्ष्यों और उद्देश्यों के लिए उनमें से प्रत्येक के लिए.

इस से काफी अलग है गहरी सीखने एल्गोरिदम, जो सिद्धांत में करने में सक्षम नहीं है समझाने के लिए क्यों वे के लिए आया था कि विशेष रूप से निष्कर्ष है जब एक समस्या को सुलझाने । मॉडल "ब्लैक बॉक्स" का उपयोग करते समय गहरी सीखने वास्तव में हैअसली समस्या यह है कि रास्ते में खड़ा है में विश्वास की इस तरह की प्रणाली है । विशेष रूप से गंभीर इस समस्या का हो सकता है, उदाहरण के लिए, जब रोबोट के विकास के लिए नर्सों अस्पतालों या बुजुर्गों के लिए है ।

एअर इंडिया के साथ हथियारों से लैस एक मॉडल की मानसिक स्थिति में डाल सकता है खुद की जगह में अपने स्वामी, और करने के लिए सही ढंग से समझ में वह क्या करना चाहिए. वह चाहते तो निर्धारित उचित निर्णय और समझा ये निर्णय करने के लिए मानव प्रदर्शन होगा अपने काम सौंपा है । कम अनिश्चितता में निर्णय, इसे और अधिक हो जाएगा इस तरह के रोबोट पर भरोसा है.

मॉडल की मानसिक स्थिति में एक तंत्रिका नेटवर्क

कंपनी DeepMind का उपयोग करता है एक अलग दृष्टिकोण है. इसके बजाय पूर्व प्रोग्रामिंग एल्गोरिथ्म के तंत्र के प्रभाव के लिए, वे विकसित किया है, कई तंत्रिका नेटवर्क का प्रदर्शन है, जो समानता मॉडल kollektivnogo मनोवैज्ञानिक व्यवहार ।

एअर इंडिया एल्गोरिथ्म "ToMnet" कर सकते हैं जानने के लिए कार्यों को देख कर अन्य न्यूट्रॉन नेटवर्क है । वह ToMNet है की एक सामूहिक तीन तंत्रिका नेटवर्क: पहली पर निर्भर करता है, सुविधाओं के अन्य एअर इंडिया के अनुसार उनके अंतिम कार्रवाई की है । दूसरे रूपों आम अवधारणा की वर्तमान मानसिकता – अपने विश्वासों और इरादों में एक खास बिंदु पर समय है. सामूहिक परिणाम के दो तंत्रिका नेटवर्क तीसरे आता है, जो भविष्यवाणी की आगे की कार्रवाई ऐ स्थिति पर आधारित है । के साथ के रूप में गहरी सीखने, ToMnet अधिक कुशल हो जाता है के साथ भर्ती का अनुभव है, दूसरों को देख रहा है.

एक प्रयोग में, ToMnet "मनाया," है कि के रूप में तीन ऐ-एजेंट चालों में डिजिटल कमरे का संग्रह, रंगीन बक्से. इनमें से प्रत्येक ऐ था की अपनी ख़ासियत है: एक था एक "अंधा" — निर्धारित नहीं कर सका आकार और व्यवस्था के कमरे में. अन्य एक था "स्मृति चिन्ह": वह याद नहीं कर सके अपने अंतिम चरणों में है. तीसरी देख सकता है, और याद रखें.

प्रशिक्षण के बाद ToMnet शुरू करने के लिए आशा की वरीयताओं को प्रत्येक एअर इंडिया, अपने कार्यों को देख रहा है । उदाहरण के लिए, "अंधा" किया गया था लगातार बढ़ ही दीवारों के साथ. ToMnet याद किया जाता है. एल्गोरिथ्म भी किया गया था सक्षम करने के लिए सही ढंग से भविष्य की भविष्यवाणी के व्यवहार एअर इंडिया और, अधिक महत्वपूर्ण बात, जब समझने के लिए एअर इंडिया के साथ सामना किया है एक झूठे प्रतिनिधित्व के वातावरण.

एक परीक्षण के वैज्ञानिकों की एक टीम क्रमादेशित है एक एअर इंडिया पर "short-sightedness" और बदल गया है, कमरे के लेआउट. एजेंटों सामान्य दृष्टि के साथ जल्दी से अनुकूलित करने के लिए नए लेआउट, हालांकि "अदूरदर्शी" जारी रखा पालन करने के लिए अपने मूल मार्ग, झूठा विश्वास है कि वह अभी भी पुराने में पर्यावरण. ToMnet जल्दी से इस सुविधा पर ध्यान दिया और सही-सही भविष्यवाणी की एजेंट व्यवहार में डाल द्वारा अपने आप को उसकी जगह में.

डॉ के अनुसार एलिसन Gopnik, एक विशेषज्ञ के क्षेत्र में विकासात्मक मनोविज्ञान, यूनिवर्सिटी ऑफ कैलिफोर्निया, बर्कले, शामिल नहीं इन अध्ययनों में है, लेकिन पढ़ने के लिए निष्कर्ष, इन परिणामों को दिखाने के लिए है कि तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक अद्भुत क्षमता है जानने के लिए कौशल की एक किस्म है, स्वतंत्र रूप से के माध्यम से दूसरों के अवलोकन. इसी समय, विशेषज्ञों के अनुसार, यह बहुत जल्दी है कहने के लिए है कि इन ऐ विकसित किया है एक कृत्रिम मॉडल की मानसिक स्थिति है ।

के अनुसार डॉ जोश Tenenbaum एमआईटी से नहीं किया था भी, अध्ययन में भाग लेने, "समझ" ToMnet बारीकी से जुड़ा हुआ है के संदर्भ के साथ सीखने के माहौल – एक ही कमरे में और विशिष्ट ऐ एजेंटों, जिसका कार्य था सीमित करने के लिए बक्से का संग्रह है । इस जकड़न में कुछ सीमा करता है ToMnet कम प्रभावी भविष्यवाणी में व्यवहार में मौलिक नए वातावरण, इसके विपरीत में करने के लिए उन बच्चों को जो कर सकते हैं नई स्थितियों के लिए अनुकूलित है । एल्गोरिथ्म के अनुसार, वैज्ञानिक, सामना नहीं कर सकते हैं के अनुकरण के साथ कार्यों की एक पूरी तरह से अलग एअर इंडिया या मानव.

किसी भी मामले में, काम की विंस्टन और कंपनी DeepMind से पता चलता है कि कंप्यूटर को दिखाने के लिए शुरू शुरुआत की "समझ" एक दूसरे को, यहां तक कि अगर है कि समझ है केवल अल्पविकसित है । और के रूप में वे जाएगा, जारी रखने में सुधार करने के लिए इस कौशल, बेहतर और बेहतर हो रही एक दूसरे को जानने, वहाँ आ जाएगा एक बार जब मशीन में सक्षम हो जाएगा समझने के लिए जटिलता और भ्रम की हमारी ही चेतना है ।

क्या आपको लगता है कि कर सकते हैं, एक मशीन के अधिग्रहण के मानव संज्ञानात्मक कौशल है? अपने विचार साझा करें .