Texnologiya

Siri Spike Jonze’nin ‘Her’ dən Samantha Nə Zaman Olacaq?

Hansı Film GörməK Üçün?

HəFtəNin Günü:

Janr:

Növ: Kino Sıra

Spike Jonze'nin Oscar qazanan filmində, Joaquin Phoenix'in canlandırdığı Theodore Twombly adlı bir adam, özünü Samantha adlandıran və Scarlett Johansson tərəfindən səsləndirilən bir varlıq olan ağıllı əməliyyat sisteminə aşiq olur. Samantha film vasitəsilə öyrənmə, öyrənmə, müxtəlif məlumatvermə nişanlarını şərh etmə qabiliyyətini və bəlkə də sevmə qabiliyyətini nümayiş etdirir və ya təqribən göstərir. Həm pərəstişkarları, həm tənqidçilər, həm də texnoloji yazarlar bir neçə sual ilə filmə baxmaq təcrübəsindən çıxdılar: Samantaya yaxınlaşmaq üçün süni zəkanı nə qədər itələməli olardıq? Bu texnologiya Apple’ın Siri kimi mövcud versiyalardan nə qədər böyük bir sıçrayış təşkil edə bilər? Samantanı gerçəkləşdirmək üçün hansı texnoloji qabiliyyətə ehtiyacımız var?

Yanvar ayında Wolfram Alpha-nın 'hesablama bilik mühərriki' olan Apple Wifi-də Siri virtual köməkçisinin süni zəkaya bənzər hissəsini idarə edən Stephen Wolfram, Wall Street Journal's Robin Kawakami, Samantha kimi bir əməliyyat sistemini təmin edəcək texnologiyanı düşündüyünü söylədi o qədər də uzaq deyil .

“AI-nin işə salınması mexanikası - ən çətin hissənin bu olmadığını düşünürəm. Çətin hissə bir mənada: mənalı məhsulu təyin edin. ” Samantanın filmdəki rolları və tapşırıqlarının çoxluğundan fərqli olaraq, gələcəyin süni zəkasının konkret tapşırıqları yerinə yetirmək üçün qurulacağı ehtimal olunur. Wolfram əvvəllər “dəqiq insan xüsusiyyətlərinin super versiyasına sahib bir insana bənzər bir ümumi məqsədli AI” yaratmaq mümkün olacağını düşünsə də, bu bölgənin artıq hərəkət etdiyini gördüyü istiqamət olmadığını qeyd etdi. .

Bunun əvəzinə, tezliklə e-məktublarımızı mövzularına görə ayıraraq oxumaq və təhlil etmək üçün daha bacarıqlı fərdi köməkçilər görəcəyimizi təxmin etdi. Sanebox kimi e-poçt idarəetmə sistemləri və ya hətta Gmail-in poçt qutusu sekmeleri sistemi ilk nümunələrdir. Wolfram, Samantaya bənzər bir danışan köməkçi qurmağın çətin olmayacağını düşünsə də, vizual təqdimatlar məlumat ötürmək üçün daha çox olduğu zaman səsli köməkçinin praktikliyini şübhə altına alır.

Kawakami, Google-ın bir tədqiqat direktoru Peter Norvig ilə də söhbət etdi və o, qavrayışların texnologiya ilə qarşılıqlı əlaqəmizdə böyük rol oynadığına diqqət çəkdi. “İnsanlar özlərini aldatmaqda olduqca yaxşıdır. Siri'yə doğru suallar verirsinizsə, yaxşı bir iş görür. Səhv bir sual verərsənsə, bu onu aptalca göstərər - [IBM’s] Watson ilə eyni şey. ”

Norviqin fikrincə, süni zəka elementləri bizi əhatə edir, Netflix və Amazon’un tövsiyə mühərriklərində ya da Siri və onu dəstəkləyən Wolfram Alpha proqramlarında görünür. Norviq izah etdi ki, “Mən süni zəkanı doğru şeyin nə olduğunu bilməyəndə düzgün işi necə edəcəyimi düşünürəm. Üz və başqa bir şey arasındakı fərqin qaydalarını necə yazacağımızı bilmirik və buna görə də AI bu suala cavab verir. ”

Charles Barkley kollecdə harada oynayırdı

Wolfram üçün süni zəkanın tərifi bir az daha mənasızdır. Bir çox kompüter insan beyninin funksiyalarını çoxalda bilsə də, bu işləri beyindən fərqli olaraq tamamilə fərqli bir şəkildə tamamlayır və bu, zəka ilə hesablama arasındakı fərqi müəyyənləşdirməyi çətinləşdirir.

michael oher futbolçu xalis dəyər

Kawakamiyə 'əvvəllər beyinə bənzər bir fəaliyyət üçün bir növ sehr olduğunu düşünürdüm.' Ancaq illər sonra apardığı araşdırmalardan sonra ağıllı hesab ediləcəklərlə “sadəcə” hesablanacaq şeylər arasında “parlaq xətt fərqi” olmadığını və paylaşılan insan təcrübəsinin insan zəkasını təmiz hesablamadan fərqləndirdiyini qeyd etdi. .

Ağıllı ilə hesablama arasındakı bu sətir, süni intellekt tapşırıqlarını tamamlayan və insan beyninin etdiyi kimi işlədiyini iddia edən kompüter çiplərinin tətbiqi ilə daha da pozulur. John Markoffun xəbər verdiyi kimi New York Times Avqust ayında IBM var bir kompüter çipi hazırladı və ya TrueNorth adlanan prosessor, beynin sinir şəbəkələrinə bənzər transistorlar şəbəkələrindən istifadə edərək beynin nümunələri tanıma tərzini təqlid etməyə çalışır. Jurnalda dərc olunan bir məqalədə Elm , bir qrup tədqiqatçı çipin qurulduğunu izah etdi 4.096 nörosinaptik nüvələr , məlumatları impuls naxışları kimi kodlaya bilən 1 milyon proqramlaşdırıla bilən “sünbüllü neyronları” və 256 milyon sazlanan sinapsı birləşdirir.

TrueNorth'un elektron neyronları, bir növ məlumat müəyyən bir həddi keçdikdə, məsələn, işıq daha parlaq böyüdükdə və ya rəng və ya forma dəyişdikdə bir-birlərinə siqnal verə bilər. Bu qabiliyyət prosessora mövcud kompüterlərin və robotların şərh etmək üçün mübarizə apardığı hərəkətləri tanıma imkanı verə bilər. Bir nümunə olaraq, Markoff qeyd etdi ki, çip videodakı bir qadının əl çantasını götürdüyünü - insanların asanlıqla edə biləcəyi bir şeyi, ancaq mövcud kompüterlərin edə bilməyəcəyini tanıya biləcəyini qeyd etdi.

Çip, ölçeklenebilirlik və səmərəlilik baxımından əhəmiyyətli bir müvəffəqiyyətdir. TrueNorth, 5.4 milyard tranzistor ehtiva edir, ancaq fərdi kompüterlər üçün Intel prosessorlarına qarşı yalnız 70 milliwat güc istehlak edir; 1.4 milyard tranzistora sahib ola biləcəyi və 35 ilə 140 vatt arasında hər yerdə istehlak edə biləcəyi. Simli O zaman çipin IBM-in sınaqdan keçirdiyini açıqladığını qeyd etdi ümumi süni intellekt tapşırıqları , şəkilləri tanımaq kimi və bu tapşırıqları adi sürətlə idarə edə bilər, ancaq ənənəvi çiplərdən daha az güc tələb edir.

Bu testlərdə TrueNorthun insanları, velosipedçiləri, avtomobilləri, avtobusları və yük maşınlarını yüzdə 80 dəqiqliklə tanıdığı bildirildi. Ancaq bəzi suallar texnologiyanın mövcud olanlardan əhəmiyyətli dərəcədə fərqli olub olmadığını və yanaşmanın həqiqətən IBM-in iddia etdiyi əhəmiyyətli irəliləyişlər gətirəcəyini soruşur.

Ənənəvi bir prosessor, məlumatların saxlanması və kompüterin xırdalanan hissələrini - yaddaş və prosessoru bir-birindən ayırır və neyromorfik çiplər bu arxitekturadan çıxmağı, kompüterin yaddaş və hesablama hissələrinin məlumatları yerli olaraq işləyən kiçik modullara yerləşdirilməsini, ancaq bir-birinizlə ünsiyyət qurun.

Ancaq çipin indiyə qədər yerinə yetirə biləcəyi tapşırıqlar, məlumat öyrənə bilən və açıq şəkildə proqramlaşdırılmadan hərəkət edə bilən süni intellekt sistemlərini əhatə edən bir maşın öyrənmə sahəsini araşdıran bir çoxunu təsirləndirəcək qədər güclü deyil. Texnologiyanın necə inkişaf etdiyini və miqyasını çəkdiyini və TrueNorth-un bir çox növ obyektləri tanımaq kimi böyük problemlər üzərində işə salındıqda nə qədər yaxşı performans göstərəcəyini görmək lazımdır.

Simli çipin DARPA’nın NeoVision2 Tower verilənlər bazasının istifadə edərək sadə görüntü aşkarlama və tanıma tapşırıqlarını yaxşı yerinə yetirdiyinə baxmayaraq, bu verilənlər bazasının yalnız beş kateqoriyanı əhatə etdiyini qeyd edir. Əksinə, Baidu və Google-da istifadə olunan proqram, minlərlə obyekt kateqoriyasını özündə birləşdirən ImageNet məlumat bazasında “öyrədilib”. Bir çoxları üçün IBM kimi neyroşiplər mövcud hesablama paradiqmalarını sındırmağı öyrənmə qabiliyyətini nümayiş etdirməlidirlər.

Samantanın təkrarlanması çətin bir texnologiya halına gətirən təkcə insan zəkasına yaxınlaşmağın inanılmaz saxlama və hesablama qabiliyyəti tələb etməsi deyil. Expect Labs-un icraçı direktoru Tim Tuttle bu barədə məlumat verdi New York Magazine's Kevin Roose, mövcud kompüterlərin ümumi, proqnozlaşdırıla bilən davranışları təqlid etməyi bacararkən - Google Axtarış çubuğuna nə yazacağımız və ya Amazon-da gəzmə və satın alma tariximizi nəzərə alaraq hansı əşyaları alacağımız kimi anlayın və cavab verin gözlənilməz, orijinal giriş Samantanı Siri-dən fərqləndirən budur. Bu gün kompüterlər sözləri tanıyır, bir verilənlər bazası ilə uyğunlaşdırır və istədiyimizi düşündükləri məlumatları tapa bilər. Ancaq şifahi olmayan işarələri öyrənə, öyrədə və təyin edə bilən və şərh edə bilən virtual köməkçi, hazırda mövcud olan texnologiyadan çıxarılan bir neçə addımdır.

Nəzərə alaraq Onun və deyildiyi kimi filmin elə də uzaq olmayan bir gələcəkdə gözləyə biləcəyi texnologiya, Samantanın Teodorun onun üçün gözləntilərini və özünə görə gözlədiklərini çox üstələməsini təmin edən öyrənmə qabiliyyətidir. Ancaq Samantanın əvvəlcə bir şeyi etmək üçün - e-poçtları idarə etmək, cədvəllərə kömək etmək və istifadəçinin elektron həyatını təmiz işləməsini təmin etmək üçün yaradılmış olması və bir çox başqa şeyi etməyi asanlıqla öyrənmək - Theodore ilə qarşılıqlı əlaqəsini öyrənmək və inkişaf etdirmək. dünyanın qalan hissəsi ilə, virtual və fiziki - maşın öyrənmə konsepsiyasını bugünkü texnologiya və ya alacağı gözlənilən traektoriya ilə uyğunlaşmayan yeni bir səviyyəyə qaldırır.

sidney crosby neçə ildir nhl -də oynayır

Roose, maşın öyrənmə şirkətinin qurucusu Vicarious D. Scott Phoenix-dən öyrəndi ki, kompüterlər dediklərimizi saxlanan əmrlərin siyahısı ilə uyğunlaşdıraraq istifadəçilərə kömək edir. Ancaq bununla bağlı problem ondadır ki, dili anlamaqla eyni şey deyildir və insanlar dünyanı və dili 'hissiyyat kainatı' vasitəsi ilə başa düşürlər. Simvol topraklama problemi deyilən bir konsepsiyada, kompüter elmçiləri, bir kainatdakı hər bir simvolu - internetdəki hər şeyi, bir kitabda yazdırılan hər şeyi, bir insanın söylədiyi hər sözü - bir robot məlumat bazasını yükləyə biləcəyinizi nəzəriyyə edirlər. yenə də tam olaraq insan kimi davrana bilməyəcəyəm, çünki bu simvolları insanların real dünyada yaşadıqları obyektlərə və anlayışlara bağlamaq üçün bir yol tapmazdı.

Eynilə, tez oxuyan, təbii dili işləyən və bilik bazasına əlavə edə bilən IBM-in Watson, problemlər və vəziyyətlər haqqında insanın bacardığı kimi “düşünə” bilmir və bir çox sadə vəziyyəti işləmək qabiliyyətindən məhrumdur. insanların çox düşünmədən anlaya bildiklərini. Əslində, yaxın gələcəkdə görəcəyimiz virtual köməkçilər, ehtimal ki, pərəstişkarlarına nisbətən daha ixtisaslaşmış, daha dünyəvi və fərqli olaraq daha az insana bənzəyəcəklər. Onun inanmaq istərdim.

Üçün bir parça Müxtəlif yanvar ayında Siri'nin ortaq yaradıcısı Dag Kittlaus, Siri'nin inşa edildiyini qeyd etdi “ işlərin görülməsi üçün . ” Ancaq virtual köməkçi köməkçinin telefon istifadə etməsini asanlaşdırdığı üçün deyil, Siri əyləncəli olduğu və bir az insan kimi hiss etdiyi üçün “bir gecədə” mədəni bir fenomen oldu.

Kittlaus, Samantanın Siri'dən daha çox duygusal zəkaya sahib olduğunu və texnoloji baxımdan, Samantanın söylədiyi və etdiyi və anladığı hər şeyə qadir bir sistem qurduğuna diqqət çəkdi “kütləvi miqyaslı real vaxt görüntü tanıma, məkan anlayışı, üz və əhval-ruhiyyə tanınması - masada oturan cütlüyün ilk görüşdə olduğunu təxmin etmək üçün minlərlə sosial ssenarinin incəliklərini anlamaq. ” Siri-nin tutub-tuta bilməyəcəyinə dair suala cavab verən Kittlaus, 'Bəlkə, ancaq nəfəsinizi kəsməyin' deyə nəticələnir.

Təbii dili anlaya və istifadə edə bilən, mürəkkəb anlayışları öyrənən və insan duyğularını ifadə edən fərdi köməkçilər çox güman ki, əlçatan olmayacaqlar. Tədqiqatçılar Samantha kimi ağıllı kompüterlər qura bilsələr də, problem hələ də var ki, dünyadakı bütün məlumatlar nəzərə alınaraq, hətta ən ağıllı, insana bənzər bir kompüter əsla əsl insan kimi əsla və tamamilə hərəkət edə bilməz.