Ttv24h.vn

Những câu chuyện nóng hổi, ​​những tiêu đề tin tức mới nhất về thời sự, kinh doanh và giải trí từ Việt Nam.

Các chuyên gia tự hỏi liệu nó có thể khiến AI giống con người không

David Silver, Lãnh đạo Nhóm Nghiên cứu Học tập Tăng cường tại DeepMind, đã được trao xếp hạng chuyên nghiệp danh dự “Đàn thứ 9” cho AlphaGo.

Jung Yoon Ji | AFP | những hình ảnh đẹp

Các nhà khoa học máy tính tự hỏi liệu DeepMind và bảng chữ cáiMột công ty thuộc sở hữu của Anh được nhiều người coi là một trong những phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo hàng đầu thế giới, sẽ có thể tạo ra những cỗ máy với loại trí thông minh “thông thường” được thấy ở người và động vật.

Trong việc theo đuổi trí tuệ nhân tạo nói chung, đôi khi được gọi là AI ở cấp độ con người, DeepMind đang tập trung một phần lớn nỗ lực của mình vào một cách tiếp cận được gọi là “học tăng cường”.

Điều này liên quan đến việc lập trình AI để thực hiện các hành động nhất định nhằm tối đa hóa cơ hội kiếm được phần thưởng trong một tình huống nhất định. Nói cách khác, thuật toán “học” để hoàn thành một nhiệm vụ bằng cách tìm kiếm những phần thưởng được lập trình sẵn này. Kỹ thuật này đã được sử dụng thành công để đào tạo các mô hình AI về cách chơi (và vượt trội) các trò chơi như cờ vây và cờ vua. Nhưng nó vẫn tương đối câm hoặc “hẹp”. Ví dụ, phần mềm AlphaGo AI phổ biến của DeepMind không thể vẽ người que hoặc phân biệt sự khác biệt giữa mèo và thỏ, trong khi một đứa trẻ bảy tuổi có thể làm được.

Mặc dù vậy, DeepMind, được Google mua lại vào năm 2014 với giá khoảng 600 triệu USD, tin rằng các hệ thống AI được hỗ trợ bởi học tập tăng cường về mặt lý thuyết có thể phát triển và học hỏi nhiều đến mức chúng phá vỡ rào cản lý thuyết đối với AI mà không cần bất kỳ tiến bộ công nghệ mới nào.

Các nhà nghiên cứu tại công ty, công ty đã phát triển lên khoảng 1.000 người dưới quyền sở hữu của Alphabet, lập luận rằng một tờ Tôi đã trình bày với Tạp chí Trí tuệ Nhân tạo được đánh giá ngang hàng vào tháng trước rằng “phần thưởng là đủ” để truy cập vào AI nói chung. là tờ giấy Lần đầu tiên được báo cáo bởi VentureBeat tuần trước.

Trong bài báo, các nhà nghiên cứu khẳng định rằng nếu bạn tiếp tục “thưởng” một thuật toán mỗi khi bạn làm điều gì đó bạn muốn, vốn là cốt lõi của việc học tăng cường, thì cuối cùng nó sẽ bắt đầu có dấu hiệu của trí thông minh nói chung.

READ  Snap ra mắt kính thực tế tăng cường chứng minh tiềm năng (và hạn chế) của thực tế tăng cường

Các tác giả viết: “Phần thưởng là đủ để thúc đẩy hành vi thể hiện các khả năng được nghiên cứu về trí tuệ tự nhiên và nhân tạo, bao gồm kiến ​​thức, học tập, nhận thức, trí tuệ xã hội, ngôn ngữ, khái quát và bắt chước.”

“Chúng tôi đề xuất rằng những khách hàng học hỏi qua trải nghiệm thử và sai để tối đa hóa phần thưởng có thể học được hành vi thể hiện hầu hết nếu không phải tất cả các khả năng này và do đó các tác nhân học tập củng cố mạnh mẽ có thể tạo thành một giải pháp AGI.”

Tuy nhiên, không phải ai cũng bị thuyết phục.

Sam Weniger, một nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo ở Berlin, nói với CNBC rằng quan điểm “thưởng là đủ” của DeepMind là “một quan điểm triết học hơi ngoài lề, được trình bày một cách sai lầm như một khoa học cứng.”

Ông nói rằng con đường dẫn đến AGI rất phức tạp và cộng đồng khoa học nhận ra rằng có vô số thách thức và những ẩn số đã biết đã “gieo cảm giác khiêm tốn” cho hầu hết các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này và ngăn cản họ đưa ra những “tuyên bố của ông bà” như “R.L. là câu trả lời cuối cùng, bất cứ điều gì Bạn cần là phần thưởng. “

DeepMind nói với CNBC rằng mặc dù học tăng cường đã đi sau một số thành tựu nghiên cứu nổi tiếng nhất, nhưng công nghệ AI chỉ là một phần nhỏ trong tổng thể nghiên cứu mà nó đang thực hiện. Công ty cho biết họ tin rằng điều quan trọng là phải hiểu mọi thứ ở cấp độ cơ bản hơn, đó là lý do tại sao họ đang theo đuổi các lĩnh vực khác như “AI mang tính biểu tượng” và “đào tạo dựa trên dân số”.

Weiniger nói: “Trong cách tiếp cận có phần điển hình của DeepMind, họ đã chọn đưa ra những tuyên bố táo bạo có thể thu hút sự chú ý bằng mọi giá, thông qua một cách tiếp cận tinh tế hơn. “Điều này gần với chính trị hơn là khoa học.”

READ  Nâng cấp Windows 11 miễn phí: Cách tải xuống Insider Preview ngay hôm nay để dùng thử sớm

Stephen Meriti, một nhà nghiên cứu độc lập về trí tuệ nhân tạo, nói với CNBC rằng có “sự khác biệt giữa lý thuyết và thực hành.” Ông cũng lưu ý rằng “một đống thuốc nổ có thể đủ để đưa một người lên Mặt trăng, nhưng nó không thực sự thực tế.”

Cuối cùng, không có bằng chứng nào trong cả hai trường hợp để nói liệu việc học tăng cường có bao giờ dẫn đến trí thông minh nhân tạo hay không.

Rodolfo Rosini, một nhà đầu tư công nghệ và doanh nhân tập trung vào trí tuệ nhân tạo, nói với CNBC: “Sự thật là không ai biết và sản phẩm chính của DeepMind vẫn là quan hệ công chúng, không phải kỹ thuật hoặc đổi mới sản phẩm.

Doanh nhân William Tunstall-Pedoe, người đã bán ứng dụng Evi giống Siri cho Amazon, nói với CNBC rằng ngay cả khi các nhà nghiên cứu đã đúng “điều đó không có nghĩa là chúng tôi sẽ đến đó sớm, cũng không có nghĩa là không có cách tốt hơn, nhanh hơn để đến đó.”

Bài báo “Thưởng là đủ” của DeepMind được đồng tác giả bởi Richard Sutton và David Silver, người đã gặp Giám đốc điều hành DeepMind Demis Hassabis tại Đại học Cambridge vào những năm 1990.

Vấn đề chính của luận điểm được đặt ra bởi “phần thưởng là đủ” không phải là nó sai, nhưng nó không thể sai, và do đó không thỏa mãn. Tiêu chuẩn Karl Popper nổi tiếng Một nhà nghiên cứu AI cấp cao tại một công ty công nghệ lớn của Mỹ cho biết: “Tất cả các giả thuyết khoa học đều có thể ngụy tạo được.

“Vì Silver và các cộng sự nói chung, và ý tưởng phần thưởng không được xác định đầy đủ, bạn luôn có thể chọn các trường hợp mà giả thuyết được thỏa mãn hoặc ý tưởng phần thưởng có thể được thay đổi để nó hài lòng”, nguồn tin nói thêm.

“Như vậy, kết luận đáng tiếc ở đây không phải là những thành viên nổi bật trong cộng đồng nghiên cứu của chúng tôi đã sai theo bất kỳ cách nào, mà là những gì được viết ra là tầm thường. Rút cuộc thì học được gì từ bài báo này? , những phát hiện có thể hành động Từ việc thừa nhận sự thật bất khả xâm phạm của giả thuyết này, bài báo này đã đủ chưa? ”

READ  Sony mua nhà phát triển doanh thu Housemarque

Trí tuệ nhân tạo tổng quát là gì?

Mặc dù AI thường được coi là chén thánh của cộng đồng AI, nhưng không có sự nhất trí nào về thực chất AI là gì. Một định nghĩa là khả năng của một nhân viên thông minh để hiểu hoặc học bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà một người có thể thực hiện.

Nhưng không phải ai cũng đồng ý với điều đó và một số câu hỏi liệu AGI có bao giờ tồn tại hay không. Những người khác kinh hoàng trước những tác động tiềm tàng của nó và liệu AI sẽ tạo ra những dạng AI của riêng mình, hoặc mạnh mẽ hơn, cái gọi là siêu trí tuệ.

Nhà đầu tư thiên thần trở thành doanh nhân Ian Hogarth nói với CNBC rằng anh ấy hy vọng việc học tăng cường sẽ không đủ để tiếp cận với trí thông minh nhân tạo. Ông nói: “Càng nhiều công nghệ hiện tại tiếp cận với AI, chúng ta càng có ít thời gian để chuẩn bị cho các nỗ lực an toàn của AI và cơ hội để mọi thứ diễn ra tốt đẹp cho loài của chúng ta càng thấp”.

Weiniger lập luận rằng ngày nay chúng ta không gần với AGI hơn chúng ta vài thập kỷ trước. Ông nói: “Một điều đã thay đổi cơ bản kể từ những năm 1950 và 1960 là khoa học viễn tưởng là một công cụ hữu hiệu để các tập đoàn khổng lồ gây nhầm lẫn và đánh lừa công chúng, các nhà báo và cổ đông.

DeepMind cung cấp hàng trăm triệu đô la từ Alphabet mỗi năm và nó cạnh tranh với Facebook và OpenAI để thuê những người giỏi nhất trong lĩnh vực này vì nó có vẻ như là để phát triển trí thông minh nhân tạo. “Phát minh này có thể giúp xã hội tìm ra câu trả lời cho một số thách thức khoa học cơ bản và cấp bách nhất trên thế giới”, DeepMind viết trên trang web của mình.

Laila Ibrahim, Giám đốc điều hành của DeepMind, cho biết hôm thứ Hai rằng cố gắng “tìm ra cách vận hành tầm nhìn” là thách thức lớn nhất kể từ khi cô gia nhập công ty vào tháng 4 năm 2018.