HL-AI 2018: Jak daleko máme k opravdové AI? | Kapitola 3
Seznam kapitol
Minulý týden, 22.-25. srpna 2018, proběhla v Praze konference Human Level Artificial Intelligence Prague 2018. Na ní se sešla řada výzkumníků, vývojářů a dalších lidí, kteří se zabývají umělou inteligencí. Jaká jsou největší úskalí současné AI a co je potřeba zlepšit?
Nikdo neví, zda vůbec human level inteligence přijde
Většina účastníků patří mezi optimisty a věří, že obecná umělá inteligence je možná. Koneckonců lidé se k ní dopracovali, takže rozhodně je fyzikálně realizovatelná. Problém je v tom, že umělá inteligence tak, jak se rozvíjela od Turinga, je založená na „modelu úředníka“, tedy elementu, který pečlivě, správně a mechanicky vykonává instrukce, což dělá model relativně snadno matematicky popsatelný, zároveň je ale příliš deterministický a omezující.
Zdá se, že přirozená inteligence takto vůbec nefunguje, protože se nejenže průběžně učí, ale také se učí učit, například imitací. Jedna z přednášek se zabývala umělou inteligencí, která se učí hrát hry na Atari.
Jeden z modelů se jmenuje Frostbite Challenge a zahrnuje vytvoření AI, která dokáže hrát Frostbite stejně úspěšně jako člověk.
Inteligence hraje, sbírá body, opakuje, mění se, zlepšuje se. Problém je ale v tom, že protože se učí naslepo, metodou pokus-omyl, je proces jejího učení podstatně pomalejší než u člověka. w
Adaptivní inteligence sice nakonec dosáhne výsledků, které jsou i lepší než u lidí, ale trvá až 900 hodin učení, než překoná výsledek člověka, který vidí hru jenom pár minut. A to je dost zásadní problém.
Komentáře naleznete na konci poslední kapitoly.
