Q：
AIエンジニアが「直感的なエンジン」を心配する必要があるのはなぜですか？
A：人間の直感のアイデアは現在、画期的な人工知能の仕事の主要な部分です。そのため、AIエンジニアは「直感的なエンジン」やその他の類似モデルに非常に注意を払っています。 科学者は、人間の直感のプロセスをクラックし、人工知能エンティティでそれをシミュレートしようとしています。 ただし、ニューラルネットワークやその他のAIテクノロジーでロジックと直感がどのように機能するかを調べると、直感そのものの定義がやや主観的になります。
最良の例の1つは、Goのゲームで人間のチャンピオンを打ち負かすための新しい才能のあるスーパーコンピューターの使用です。これは、ハードロジックにも依存しますが、しばしば直感的であると言われるゲームです。 GoogleのAlphaGoは人間の専門家をplayersしているので、コンピューターが人間スタイルの直感にどれほど優れているかについて多くの憶測があります。 ただし、Goのゲームの構造を見ると、これらのテクノロジの実際のビルドには、直感にどれだけ依存しているか、どれだけ依存しているかを判断するために、多くの決定事項があります。広範な論理モデル。
囲gameのゲームでは、人間は直感的な知覚、長距離論理、または両方の組み合わせに基づいてうまく動きます。 同様に、コンピューターは、直感的なプレイをある程度ミラーリングまたはシミュレートできる広範な論理モデルに基づいて、エキスパートのゴープレイングモデルを構築できます。 そのため、直感的なモデルでコンピューターがどれだけ優れているかについて話す際には、科学界が完全に行っていない直観を定義することが重要です。
リスボン大学のメアリー・ジョリーは、「人工知能における直観の概念」と呼ばれる論文で直観の定義に関するさまざまな意見を指摘しています。
「概念の定義について学者の間でコンセンサスはありません」とジョリーは書いています。 「最近まで、直感は厳密な科学的研究方法に屈せず、多くの場合、神秘主義に関連付けられていましたが、研究者によって習慣的に回避されてきました。 これまでのところ、主題に関する談話には一貫性と方法が欠けていました。」
直観の概念自体が本質的に曖昧な場合、直観シミュレーションで人工知能がどれだけうまく機能しているかを測定することはさらに問題になるでしょう。
「人工知能における人間のような直感メカニズムの実装」と呼ばれる論文の著者による説明の1つは、次のことを示唆しています。
人間の直感は、人工知能技術を使用したいくつかの研究プロジェクトによってシミュレートされています。 これらのアルゴリズムまたはモデルのほとんどには、合併症や流用を処理する機能がありません。 さらに、彼らはまた、直観に影響する要因とこのプロセスからの結果の正確さを説明しません。 このペーパーでは、接続性と未知のエンティティの原理を使用して、人間のような直感を実装するための単純なシリーズベースのモデルを提示します。
おそらく人間の直感のプロセスをより具体的に見るために、Wiredの記事は、人間の心の「直感的な物理エンジン」を説明するMIT研究を引用しています。 オブジェクトが落下する可能性があるかどうか、またはオブジェクトが安定しているか安定しているかを直感的に理解できますが、この直感は、時間の経過とともに内部化した広範なロジックルールと、直接的な視覚および知覚モデルに基づいています。
ライターの伊藤ジョイは、物理エンジンを直感的に使用するシステムは「ノイズが多い」と指摘し、そのノイズを除去することができます。 それは人工知能の開発の大きな部分であり、ノイズの多いモデルから感覚を引き出します。 ただし、これらのモデルは、人間が複雑なシステムに適用できる種類の予測と分析を実際に行うために、さらに前進する必要があります。
簡単に言えば、この結果を達成するには、コンピューターは洗練されたビジョンと広範なロジックおよび知覚認知を、現在は不可能な方法でミックスする必要があります。 それを説明する別の方法は、人間の脳を、テクノロジーによって完全にリバースエンジニアリングされていない「ブラックボックス」と見なすことです。 私たちの技術はインテリジェントな結果を生み出す能力は高いものの、人間の脳自体の強力で神秘的で驚くべき活動をまだシミュレートすることはできません。
