Modelele lumii, o idee veche în inteligența artificială, fac o revenire surprinzătoare

Cercetarea inteligenței artificiale, în special în laboratoarele care caută “inteligența artificială generală” (AGI), are ca ultimă ambiție crearea unui model de lume: o reprezentare a mediului pe care un sistem de inteligență artificială o poartă în interiorul său, similar unui glob de zăpadă computațional. Acest model poate fi utilizat de sistemul de inteligență artificială pentru a evalua previziunile și deciziile înainte de a le aplica în sarcinile sale din lumea reală.

Luminarii învățământului profund, cum ar fi Yann LeCun (de la Meta), Demis Hassabis (de la Google DeepMind) și Yoshua Bengio (de la Mila, Institutul Quebec de Inteligență Artificială), consideră că modelele de lume sunt esențiale pentru construirea sistemelor de inteligență artificială care sunt cu adevărat inteligențe, științifice și sigure.

Conceptul de model de lume a fost utilizat în domenii precum psihologia, robotica și învățământul mașinilor de zeci de ani. Oamenii au un model de lume care rulează în mod constant în mintea lor, permițându-le să ia decizii și să prevină situații periculoase, cum ar fi evitarea de a trece în fața unui tren în mișcare.

În ciuda importanței sale, conceptul de model de lume rămâne vag și nu există un consens cu privire la detalii. Ce anume este reprezentat în model, și cu ce nivel de fidelitate? Este innăscut sau învățat, sau o combinație a ambelor? Și cum se detectează prezența sa?

Ideea de model de lume a apărut pentru prima dată în anul 1943, când psihologul scoțian Kenneth Craik a publicat o monografie influentă în care a descris conceptul de “model de lume” ca o reprezentare internă a realității externe. Acest concept a fost ulterior dezvoltat în domeniul inteligenței artificiale, în special în anii 1960 și 1970, când cercetătorii au început să dezvolte sisteme de inteligență artificială care puteau învăța și se adapta în medii complexe.

Unul dintre primele sisteme de inteligență artificială care a utilizat un model de lume a fost SHRDLU, care a fost capabil să răspundă la întrebări despre obiecte pe o masă, folosind un model de lume simplu. Cu toate acestea, aceste modele nu au putut fi extinse la medii mai complexe, iar cercetătorii au început să se îndrepte spre alte abordări.

Abia odată cu apariția învățământului profund, bazat pe rețele neuronale artificiale, conceptul de model de lume a fost readus în atenție. Rețelele neuronale profunde pot construi reprezentări interne ale mediului prin încercare și eroare, și pot utiliza aceste reprezentări pentru a îndeplini sarcini specifice, cum ar fi conducerea unui vehicul virtual.

Cu toate acestea, cercetătorii au descoperit că modelele de lume actuale nu sunt atât de coerente și robuste pe cât se așteptau. În schimb, sistemele de inteligență artificială par să învețe “pungi de heuristici” – reguli de thumb care pot approxima răspunsuri la scenarii specifice, dar nu se pot combina într-un întreg coerent.

Pentru a dezvolta modele de lume mai robuste și verificabile, cercetătorii sunt nevoiți să găsească modalități de a construi reprezentări interne mai coerente și mai precise ale mediului. Acest lucru ar putea implica dezvoltarea de noi arhitecturi de inteligență artificială, sau utilizarea de noi tipuri de date de antrenament, cum ar fi date video sau simulări 3D.

În concluzie, conceptul de model de lume este esențial pentru dezvoltarea sistemelor de inteligență artificială care sunt cu adevărat inteligențe, științifice și sigure. Cu toate acestea, cercetătorii mai au mult de lucru pentru a dezvolta modele de lume mai robuste și verificabile, care să poată fi utilizate într-o varietate de aplicații, de la conducerea vehiculelor autonome la analiza datelor complexe.



Sursa articol