В развитие тем:
ИИ — это не технология.
Изменение курса.
Переформатирование мира.
Если вы рассчитываете например, на последовательное распознавание изображений в автомобилях с автоматическим управлением, предназначенных, для распознавания дорожных знаков, или систем безопасности, которые распознают отпечатки пальцев ... у вас проблемы.
Этот недостаток встроен в архитектуру.
Глубокая нейронная сеть избирательно отбрасывает ненужную информацию на каждом уровне. Полностью обученная глубокая нейронная сеть выбросила так много информации и стала настолько зависимой только от нескольких ключевых поверхностных особенностей - что она потеряла всю видимость интеллекта.
Глубокое обучение более точно описывается как глубокое забвение.
Это происходит из-за того, что глубокое обучение искусственных нейронных сетей лишь выявляет пустоту за фасадом интеллекта.
Более того, глубокие нейронные сети не обладают способностью учиться по аналогии, которая является основой всего интеллекта.
Например: люди и другие животные используют аналогию, чтобы понять, что мир состоит из объектов, которые обладают общими атрибутами. Будь то камень, яблоко или мяч падают на землю, потому что они подчиняются законам интуитивной физики, усвоенной во время развития интеллекта.
Трудно представить более жуткую картину, чем неспособность учиться по аналогии. По сути, все когнитивное развитие опирается на изучение и абстрагирование принципов, лежащих в основе ряда конкретных примеров.
Игнорируя медленный процесс когнитивного развития и вместо этого сосредоточившись на решении конкретных задач с высокой коммерческой или маркетинговой ценностью, мы лишили ИИ любой способности интеллектуально обрабатывать информацию.
Когда действительно наконец, появятся интеллектуальные машины, они не будут похожи на глубокие нейронные сети или другие современные алгоритмы ИИ.
Путь вперед пролегает через системы, которые имитируют биологию. Подобно своим биологическим аналогам, интеллектуальные машины должны учиться по аналогии, чтобы получить интуитивное понимание физических явлений вокруг них.
Чтобы продвигаться вперед, мы должны сначала вернуться назад и предоставить нашим машинам период младенчества, в течение которого они будут постигать структуру мира и открывать для себя интуитивную физику, от которой зависит истинно разумный вывод.
/Источник/
Journal information