Технологија

Када ће Сири постати Саманта из ‘Ње’ Спајка Јонзеа?

Који Филм Да Видите?

Дан У Недељи:

Жанр:

Тип: Филм Серија

У Оскаром награђеном филму Спајка Јонзеа, човек по имену Тхеодоре Твомбли, кога глуми Јоакуин Пхоеник, заљубљује се у свој интелигентни оперативни систем, ентитет који себе назива Самантха, а глас му даје Сцарлетт Јоханссон. Кроз филм, Самантха демонстрира или приближава способност учења, тумачења широког спектра информативних знакова, а можда чак и способност љубави. Љубитељи, критичари и технолошки писци су се из искуства гледања филма појавили са неколико питања: Колико бисмо морали да потиснемо вештачку интелигенцију да приближимо Самантху? Колики би скок та технологија чинила од тренутних верзија, попут Аппле-ове Сири? Какве би нам технолошке могућности требале да Самантха постану стварност?

У јануару је Степхен Волфрам, чији Волфрам Алпха „рачунски механизам знања“ покреће компоненту налик на вештачку интелигенцију виртуелног асистента Сири на Аппле-овом иПхоне-у, рекао за Валл Стреет Јоурнал’с Робин Каваками да мисли да технологија која би омогућила оперативни систем попут Самантхе није тако далеко .

„Механика покретања АИ - мислим да то није најизазовнији део. Изазован део је, у извесном смислу: Дефинисати смислен производ. “ За разлику од обиља улога и задатака које Самантха преузима у филму, вештачка интелигенција будућности вероватно ће бити изграђена да би извршавала одређене задатке. Иако је Волфрам раније мислио да би било могуће створити „АИ опште намене који је налик човеку и који има супер верзију тачних људских особина“, примећује да то више није смер у коме види да се подручје креће .

шта се догодило са цари прваком еспн

Уместо тога, предвиђа да ћемо ускоро видети способније личне асистенте који ће читати и анализирати нашу е-пошту, делећи их према теми. Системи за управљање е-поштом попут Санебок-а или чак Гмаил-овог система картица пријемног сандучета су рани примери. Иако Волфрам мисли да не би било тешко изградити асистента који говори, сличног Саманти, он доводи у питање практичност гласовног асистента када су визуелне презентације преовлађујуће за преношење информација.

Каваками је такође разговарао са Петером Норвигом, директором истраживања у Гоогле-у, који је истакао да перцепције играју велику улогу у нашој интеракцији са технологијом. „Људи су прилично добри у заваравању себе. Ако Сири поставите права питања, то ће учинити добар посао. Ако му поставите погрешно питање, чиниће се глупим - иста ствар је и са [ИБМ-овим] Вотсоном. “

По Норвиговом мишљењу, елементи вештачке интелигенције окружују нас, видљиви у Нетфлик-у и Амазоновим механизмима за препоруке, или у софтверу Сири и Волфрам Алпха који је у основи. Норвиг је објаснио, „Размишљам о АИ као о смишљању како да урадим праву ствар када не знам шта је права ствар. Не знамо како да запишемо правила која је разлика између лица и нечег другог, па зато АИ одговара на то питање. “

За Волфрама је дефиниција вештачке интелигенције мало магловитија. Иако многи рачунари могу репродуковати функције људског мозга, они те задатке извршавају на потпуно другачији начин него што то чини мозак, а то отежава дефинисање разлике између интелигенције и рачунања.

Рекао је Каваками-у, „Некада сам мислио да постоји нека врста магије у активности сличној мозгу.“ Али приметио је да је, годинама касније истраживањем, открио да не постоји „светла линија разлике“ између онога што би се сматрало интелигентним и онога што би се сматрало „пуким“ рачунањем, а заједничко људско искуство је оно што разликује људску интелигенцију од чистог рачунања .

Та граница између интелигентног и рачунског се додатно замућује увођењем рачунарских чипова који довршавају задатке вештачке интелигенције и за које тврде да раде на исти начин као и људски мозак. Као што је Јохн Маркофф извештавао за Нев Иорк Тимес у августу је ИБМ развио рачунарски чип , или процесор, назван ТруеНортх, који покушава да опонаша начин на који мозак препознаје обрасце, користећи мреже транзистора сличне неуронским мрежама мозга. У чланку објављеном у часопису Наука , група истраживача објаснила је да је чип направљен са 4.096 неуросинаптичких језгара , интегришући 1 милион програмабилних „брзих неурона“, који могу кодирати податке као обрасце импулса, и 256 милиона конфигурабилних синапси.

ТруеНортх-ови електронски неурони су у стању да међусобно сигнализирају када врста података пређе одређени праг, на пример када светлост постаје светлија или мења боју или облик. Та способност би могла да омогући процесору да препозна дела која тренутни рачунари и роботи настоје да протумаче. Као пример, Маркофф примећује да би чип могао да препозна да жена на видео снимку узима ташну - нешто што људи могу лако, али тренутни рачунари не.

Чип је важно достигнуће у погледу скалабилности и ефикасности. ТруеНортх садржи 5,4 милијарде транзистора, али троши само 70 миливата снаге, у поређењу са Интеловим процесорима за личне рачунаре, који могу имати 1,4 милијарде транзистора и троше између 35 и 140 вати. Жичан у то време приметио да је чип представљен да га је ИБМ тестирао уобичајени задаци вештачке интелигенције , попут препознавања слика, и могао је да се носи са тим задацима уобичајеном брзином, али много мање снаге него што би то требало традиционалним чиповима.

колико тежи Давид Ортиз

На тим тестовима, ТруеНортх је наводно препознавао људе, бициклисте, аутомобиле, аутобусе и камионе са тачношћу од 80 процената. Али неки се питају да ли се технологија значајно разликује од оне која је већ доступна и да ли ће приступ заиста донети значајан напредак за који ИБМ тврди да хоће.

Традиционални процесор раздваја делове рачунара за чување података и хрскање података - меморију и ЦПУ - а неуроморфни чипови представљају одступање од те архитектуре у томе што су меморија и рачунски делови рачунара смештени у мале модуле који локално обрађују информације, али међусобно комуницирају.

Али задаци које чип до сада може да изврши нису довољно робусни да би импресионирали многе који истражују област машинског учења, потпоље вештачке интелигенције које обухвата системе који могу да уче из података и делују без изричитог програмирања. Остаје да се види како се технологија развија и скалира и колико ће ТруеНортх радити када се ради на великим проблемима, попут препознавања многих врста објеката.

Жичан примећује да иако је чип добро извео једноставне задатке откривања и препознавања слика користећи ДАРПА-ин скуп података НеоВисион2 Товер, тај скуп података укључује само пет категорија објеката. Супротно томе, софтвер који се користи у компанијама Баиду и Гоогле је „обучен“ на бази података ИмагеНет, која укључује хиљаде категорија објеката. За многе неурочипови попут ИБМ-а требају показати способност да науче да руше тренутне рачунарске парадигме.

за коју екипу игра Антхони Давис

И није само чињеница да би приближавање људске интелигенције захтевало невероватан капацитет за складиштење и рачунање оно што Самантху чини тешком технологијом за репликацију. Тим Туттле, извршни директор компаније Екпецт Лабс, рекао је за Нев Иорк Магазине’с Кевин Роосе, иако су тренутни рачунари добри у имитацији уобичајених, предвидљивих понашања - попут онога што ћемо откуцати у траку Гоогле Сеарцх или које ћемо предмете купити на Амазону, с обзиром на нашу историју прегледања и куповине - могућност да разуме и одговори на непредвидив, оригиналан унос је оно што разликује Самантху од Сирија. Данас рачунари могу да препознају речи, упореде их са базом података и пронађу информације за које мисле да их желимо. Али виртуелни асистент који би могао да учи, подучава и препознаје и тумачи невербалне знакове је неколико корака уклоњено из технологије која је тренутно доступна.

Са обзиром Њеној а технологија коју би, изгледа, филм каже, могла да сачека у не тако далекој будућности, то је способност учења која омогућава Саманти да далеко надмаши Теодорова очекивања за њу и наизглед њена очекивања за себе. Али чињеница да је Самантха првобитно створена да ради једно - да управља е-поштом, помаже у распореду и одржава електронски живот корисника чистим - и течно је научила да ради толико других ствари - учећи и развијајући се на основу њене интеракције са Тхеодоре-ом и са остатком света, виртуелни и физички - помера концепт машинског учења на нови ниво, онај који се не поклапа са данашњом технологијом или путањом којом се очекује.

Роуз је од Д. Сцотта Пхоеника, суоснивача компаније за машинско учење Вицариоус, научио да рачунари помажу корисницима усклађивањем онога што кажемо са листом ускладиштених команди. Али проблем са тим је што то није исто што и разумевање језика, а људи свет и језик разумеју кроз „чулни универзум“. У концепту који се назива проблем уземљења симбола, рачунарски научници теоретишу да бисте могли учитати базу података робота са свим симболима у свемиру - свим на Интернету, свим икад одштампаним у књизи, сваком речју коју је човек икада изговорио - али робот би још увек не би могао да делује у потпуности људски, јер не би имао начин да те симболе повеже са предметима и концептима које људи доживљавају у стварном свету.

Слично томе, ИБМ-ов Ватсон, који може брзо читати, обрађивати природни језик и додавати своју базу знања, није у стању да „размишља“ о проблемима и ситуацијама на исти начин као што то може човек, а недостаје му способност да обрађује многе једноставне ситуације које људи могу да разумеју без много размишљања. У стварности, виртуелни асистенти које ћемо видети у блиској будућности вероватно ће бити специјализованији, приземнији и изразито мање налик људима него љубитељи Њеној желео бих да верујем.

У комаду за Разноврсност у јануару је Даг Киттлаус, ко-креатор Сирија, приметио да је Сири изграђена “ да се ствари ураде . “ Али виртуелни асистент је преко ноћи постао културни феномен, не зато што је асистент олакшао употребу телефона, већ зато што је Сири била забавна и осећала се помало људски.

Киттлаус истиче да Самантха има више емоционалне интелигенције од Сири, а са технолошког становишта, изградња система који би био способан за све ствари које је Самантха рекла и урадила и разумела „подразумевало би масовно скалирано препознавање слика у реалном времену, просторно разумевање, препознавање лица и расположења - као и разумевање суптилности хиљада социјалних сценарија како би се предвидело да је пар који је седео за столом био на првом састанку. “ Размишљајући о томе да ли Сири може да сустигне, Киттлаус закључује: „Можда, али немојте задржавати дах.“

Лични асистенти који могу да разумеју и користе природни језик, науче сложене концепте и изразе људске осећаје вероватно неће бити доступни ускоро. Па чак и ако су истраживачи способни да изграде интелигентне рачунаре попут Саманте, и даље постоји проблем који, с обзиром на све информације на свету, чак и најинтелигентнији, човеком сличан рачунар никада не може да се понаша истински и потпуно као прави човек.