في مقال المراجعة هذا ، أتحدث عن تجربتي في تطوير الذكاء الاصطناعي (إعادة تنشيط النفس البشرية) ، وما هي النتائج التي تم تحقيقها (العمليات المعرفية البشرية الأساسية ، وفهم النص ويمكن أن تطرح أسئلة توضيحية) ، وفي أي الحلول تكون التكنولوجيا قابلة للتطبيق في هذه المرحلة من التطور (الذكاء الاصطناعي جاهز بالفعل استبدال الاستشاريين المباشرين عبر الإنترنت ويمكن أن يكون مساعدًا افتراضيًا للمبرمجين).

الفهم في سياق الذكاء الاصطناعي

الفهم هو إحدى القدرات الهامة للذكاء. يمكن تتبع أهمية مفهوم الفهم للذكاء الاصطناعي في أفكار آلان تورينج ومارفين مينسكي وراي كورزويل.

وفقًا لويكيبيديا ، "الفهم هو عملية تفكير عالمية مرتبطة باستيعاب المحتوى الجديد ، وإدراجه في نظام الأفكار والأفكار الراسخة" . ونعتقد أن مفتاح هذه الصيغة هو الحاجة إلى أن يكون للذكاء الاصطناعي "نظام للأفكار والأفكار القائمة". لكي يفهم الذكاء الاصطناعي كيف يكون الشخص ، يجب أن يكون نظام المعرفة بالذكاء الاصطناعي متطابقًا أو قريبًا جدًا من نظام المعرفة البشرية. خلاف ذلك ، سيتم إدراك الشخص ، ولكن لن يتم فهمه.

من الناحية العملية ، يوفر تنفيذ الفهم في الذكاء الاصطناعي الفرص:

- تعليم منظمة العفو الدولية مجموعة من المحتويات التي أنشأها الإنسان للإنسان ؛
- التفاعل مع الذكاء الاصطناعي بلغة طبيعية ؛
- الحصول على استنتاجات من الذكاء الاصطناعي تستند إلى فهم "مثل الإنسان" (الجواب "42" ليس دائمًا ما نحتاجه).

لذلك ، اعتمدنا مفهوم الفهم باعتباره المفهوم الرئيسي في نهجنا لتطوير الذكاء الاصطناعي.

الأساليب الرئيسية لتطوير الذكاء الاصطناعي هي "من أعلى إلى أسفل" و "من أسفل إلى أعلى"

هناك نهجان رئيسيان لتطوير الذكاء الاصطناعي. الهدف الأول هو إعادة إنتاج القدرات المعرفية للشخص في جهاز الكمبيوتر دون اللجوء إلى مستوى الخلايا العصبية الفردية. يسمى هذا النهج من أعلى إلى أسفل. يهدف النهج الثاني إلى بناء الذكاء من الخلايا العصبية إلى المستويات العامة للعمليات المعرفية ، ويطلق عليه ، على التوالي ، "من أسفل إلى أعلى".

أما بالنسبة للاتجاهات العامة في تطوير الذكاء الاصطناعي ، فإن النهج التصاعدي هو السائد الآن. ربما يكون الجهاز الرياضي المستخدم في الشبكات العصبية الاصطناعية أكثر قابلية للفهم للعلماء والمطورين والهواة.

نستخدم النهج الأول - "من أعلى إلى أسفل". عادة ما يكون هذا الاتجاه في تطور الذكاء الاصطناعي معقدًا بسبب عدم وجود نظرية عامة ، أكثر أو أقل انسجاما ، متسقة وشاملة للعمليات العقلية البشرية.

جمعت فريقًا للعمل على مثل هذه النظرية في عام 2003 ، ثم لا يزال لأغراض لا تتعلق بالذكاء الاصطناعي أو بتكنولوجيا المعلومات بشكل عام. وضعت مجموعة من علماء النفس الأكاديميين والممارسين والمعالجين النفسيين أنفسهم مهمة تبسيط المفاهيم النظرية والأساليب العملية المتاحة في علم النفس. اضطررت لمراجعة نقدية لجميع المعارف العلمية المتاحة حول هذا الموضوع. شارك أكثر من 30 شخصًا في المشروع في مراحل مختلفة.

بحلول عام 2008 ، قمنا بتطوير ما يسمى ب نموذج النفس هو مفهوم ثابت لتنظيم النفس والعمليات فيه. تحول النموذج إلى أن يكون معقدًا نظرًا للعدد الكبير من العناصر المتفاعلة ، ولكن كان هناك أيضًا ميزة إضافية - تم حسابه جيدًا. على سبيل المثال يعمل النموذج مع بعض العناصر ويصف طبيعة تفاعلهم وفقًا لقوانين رياضية مفهومة.

تم اختبار نتائج التطوير في العديد من حلول المنتجات. على وجه الخصوص ، قمنا بنمذجة سلوك مستخدمي الإنترنت عند اختيار مقال إخباري ، عند اختيار نتيجة من نتائج البحث ، وقمنا أيضًا بتوزيع المستخدمين على مجموعات المستهلكين من أنواع مختلفة من السلع بناءً على الاحتياجات المحاكاة. كبيانات إدخال للنمذجة ، استخدمنا سجل زيارات المواقع لكل مستخدم فردي. بالمناسبة ، هذه البيانات كافية لحساب حوالي مائة صفات للشخص الذي يعمل عليه طبيب نفساني - الانبساط ، القهر ، إلخ. الجنس هو أيضا سمة نفسية ، ولكن ليس لجميع البلدان. على سبيل المثال ، بالنسبة للسويد ، فإن دقة التحديد بحد أقصى 65 ٪ ،بينما بالنسبة لبلدان أوروبا الشرقية ، يمكننا تحديد جنس المستخدم بناءً على سجل التصفح بدقة 95٪.

نحن نفهم جيدًا العمليات التي تحدث في النفس ، لدينا أدوات تسمح لنا بدراسة وتحليل هذه العمليات. نستخدم طريقة الظواهر (1). تسمح لك هذه الطريقة بتسليط الضوء على عمليات النفس ، وفصلها فيما بينها ، لمراقبة الديناميكيات. بالنسبة لنا ، النفس ليست صندوقًا أسود ، في الغالب أنها بنية معقدة ، ولكنها مفهومة.

وألاحظ أيضًا أن نهج فريقنا يعني ضمناً شمولية الذكاء الاصطناعي التي يتم تطويرها ، على النقيض من الذكاء الاصطناعي المتخصص الذي يركز على حل نفس المشاكل.

تخزين ومعالجة المعرفة في الذكاء الاصطناعي

المهمة الأولى التي بدأنا حلها هي تطوير شبكة دلالية لتخزين المعرفة بالشكل الذي يتم فيه تخزينها في النفس البشرية. في الوقت نفسه ، يجب أن يوفر هيكل الشبكة الدلالية ليس فقط تخزين البيانات ، ولكن أيضًا التشغيل الفعال للخوارزميات التي تكرر العمليات المعرفية والعمليات الأخرى.

رؤوس الشبكة هي أي ظاهرة يمكن للوعي أن يسلط الضوء عليها. تأتي القمم بأشكال مختلفة ، على سبيل المثال ، كائن ، عمل ، إشارة ، مفهوم مجرد. أمثلة على القمم هي الكمبيوتر المحمول ، الشراع ، الأسود ، الفضاء.

تعكس الروابط بين القمم نوع تفاعل هذه الظواهر في النفس. في عبارة "الكرة الزرقاء" بين القمتين "الزرقاء" و "الكرة" هناك ارتباط مميز. يمكن أن تكون الروابط أيضًا من عدة أنواع.

في عمله على تشكيل هياكل الشبكة الدلالية ، أي لإضافة أنواع جديدة من القمم والصلات ، نتبع عملية تكوين الأجسام للوظائف المعرفية البشرية. نوضح هذا بمثال. حتى نقطة معينة ، لا يوجد اتصال "فعال" بين الظواهر في النفس ، لأن النفس لا تحل المشاكل المقابلة - يمكن للطفل أن ينقر على لعبة بكتف كتفه ، ولا يرى أن الكتف هو أداة. بعد مرور بعض الوقت ، بتقليد ما تم رؤيته وتجميع المعرفة ، يتم تكوين نوع جديد من الاتصال في النفس - أداة مفيدة ، يفهم الطفل أنه يمكنك الحفر بمجرفة. وبالتالي ، تستجيب النفس لتعقيد العمليات ، لزيادة كمية البيانات ، وتحسين عملها من خلال تشكيل نوع جديد من الاتصال.

يحدث تكوين أنواع جديدة من الاتصالات فيما يتعلق بنوع جديد من النشاط وفيما يتعلق بظهور الأورام في النفس (2) مثال على نوع جديد من النشاط - مع المصمم المحترف ، اللون ليس سمة مميزة فحسب ، بل أيضًا أداة احترافية ، والتي تشكل نوعًا منفصلاً من الاتصال. مثال على الورم في النفس هو التفكير المجرد.

بادئ ذي بدء ، حددنا مرحلتين في تكوين النفس - ما قبل الحياة ، عندما يتم تشكيل الهياكل التي لا يتم استخدام الكلمات من أجلها (من الولادة إلى سنتين) ، واللفظية ، عند استخدام الكلمة كمعرف. التقسيم إلى المراحل المشار إليها مشروط ، حيث أن لكل منها أيضًا فترات منفصلة من تكوين الهيكل.

ثبت أن استنساخ الهياكل السابقة للحيوية كان مهمة صعبة إلى حد ما. اضطررنا إلى إعادة بناء المفاهيم والصلات من الهياكل المعروفة لنا في مراحل لاحقة. على سبيل المثال ، لا تحتوي متعة طفل يبلغ من العمر ستة أشهر على تجارب مختلفة (سواء كانت متعة جنسية ، متعة من الشبع ، متعة من حميمية ، وما إلى ذلك). في تطوير البنى ما قبل اللفظية ، قصرنا أنفسنا على أولئك الذين لديهم روابط مع الهياكل التي تشكلت في المراحل اللاحقة. لاحظ أنه على الرغم من أنه تم وضع منهجية لتشكيل الهياكل السابقة للشبكة الدلالية ، فإن هذه المهمة تتطلب قدرًا كبيرًا من عمل علماء النفس. في هذه المرحلة ، حددنا 3 أنواع من القمم و 4 أنواع من الاتصالات.

بمجرد أن تصبح الكلمة المعرف الرئيسي للمعلومات ، أصبح من الأسهل تكوين الهياكل. يمكنك دائمًا الرجوع إلى المصدر - النفس نفسها ، عن طريق طرح أسئلة على شخص في السن المناسب. لاحظ أنه في المرحلة اللفظية ، لا تقتصر النفس النفسية على زيادة كبيرة في عدد الظواهر. تظهر أيضًا أنواع جديدة من الظواهر ، على سبيل المثال ، مجردة ، وخيالية ، وما إلى ذلك ، مما يستلزم تغييرًا في بنية الشبكة.

حتى الآن ، هناك عدد من التطورات التي تسعى إلى تكرار مبدأ تخزين المعرفة بواسطة الإنسان باستخدام الشبكة الدلالية. تعتمد طريقتنا لتشكيل بنية الشبكة على الأدوات التي طورناها لدراسة العمليات العقلية (بما في ذلك الإدراكية). أدخلنا في بنية الشبكة فقط ما هو متاح بالفعل في نفسية العصر المقابل. ونتيجة لذلك ، تحتوي الشبكة الدلالية التي تعيد إنشاء البنية المعرفية لنفسية طفل عمره سبع سنوات على 17 نوعًا من القمم و 15 نوعًا من التواصل. بحلول هذا العمر في البشر ، تكونت معظم أشكال الاتصال بالفعل.

في عملية إنشاء شبكة دلالية ، حددنا العديد من الميزات المثيرة للاهتمام:

1.لدى الشبكة الدلالية بعض الحيل - عناصر تحدد التوزيع غير المتكافئ للعلاقات. حولهم ، يتم توجيه معظم سلاسل هذه الروابط. هذه هي احتياجات الإنسان.

2. مع كل ورم ، يتم إعادة بناء بنية المعرفة. تجلب فترة العمر الجديدة الحاجة إلى تغيير هيكل العلاقات بين العناصر بشكل كبير.

3. خلق نوع من الشبكة المرجعية ، سجلنا اختلافات شخصية. هذه الاختلافات نموذجية. أي أن عدد الثوابت محدود للغاية ويرجع ذلك إلى الخصائص الفردية أو تأثير البيئة. هذه أنواع نفسية.

اكتساب معرفة جديدة وتكوين إجابات للأسئلة

تعتمد الخوارزميات التي تنفذ عمليات التفكير المتعلقة بفهم المعرفة الجديدة على بنية الشبكة الدلالية.

في البداية ، تتم معالجة النص بواسطة محلل تم تطويره في جامعة ستانفورد.. ثم نتحقق من توافر القمم والتوصيلات المقابلة ، وإذا لزم الأمر ، نشكل وصلات جديدة. عند تشكيل إجابة أو سؤال توضيحي ، يتم توجيه الخوارزميات بالبيانات المتاحة في الشبكة الدلالية. يمكن توضيح العملية المبسطة للخوارزميات من خلال المثال التالي. بعد قراءة النص "الدببة القطبية تفترس الفقمات" ، منظمة العفو الدولية ، دعنا نعرف بالفعل كل من هذه الظواهر بشكل منفصل ، تبني اتصالًا خاصًا في الشبكة الدلالية التي تحدد الحصرية - إنها الدببة القطبية التي تفترس الفقمات. بعد تلقي السؤال ، "براون يحمل فريسة على الأختام؟" ستجيب منظمة العفو الدولية بـ "لا" لأنه لن يكون هناك هيكل في الشبكة الدلالية يلبي جميع الشروط المحددة "أختام الدب البني".

في المرحلة الأولى ، قمنا بتطوير خوارزميات تتوافق مع العمليات المعرفية لطفل يبلغ من العمر ثلاث سنوات. استنادًا إلى الخوارزميات ، كتبنا برنامجًا يمكنه فهم نص بسيط جدًا والإجابة على عدة أنواع من الأسئلة ، هنا برنامج تجريبي . سمح لنا البرنامج بتكوين اتصالات الشبكة الدلالية على كميات كبيرة من البيانات وأكد المراسلات المباشرة لتفاعل النظام ونفسية الشخص الحي.

في سبتمبر ، أكملنا نمذجة العمليات المعرفية لطفل يبلغ من العمر سبع سنوات. على الرغم من أننا لا نمتلك الموارد اللازمة لبرمجة النظام بأكمله ، فإننا نقتصر مؤقتًا على شبكة دلالية والعديد من أنواع الخوارزميات. إذا كان من الممكن حساب الخوارزميات على هذا المستوى "يدويًا" ، فلا يمكن القيام بذلك باستخدام الشبكة الدلالية - فهي تحتوي على حوالي 10000 رأس و 40.000 رابط. بعد الانتهاء من برمجة جميع الخوارزميات ، سيكون هذا الحل نظامًا إدراكيًا قويًا بما يكفي للعمل مع المعلومات النصية. يمكن أن يوفر نظامنا فهمًا للمعرفة الجديدة الموصوفة باللغة الطبيعية ، والعمل على نفس المستوى مثل شخص في السن المناسب.

خطوات التطوير التالية

الخطوة التالية في تطوير تقنيتنا التي نراها في إعادة بناء التفكير المجرد للإنسان. الآن يمكن للذكاء الاصطناعي العمل بمفاهيم مجردة تم تدريسها ، ولكن لا يمكنها تكوين مفاهيم جديدة بشكل مستقل. على سبيل المثال ، هنا هو النص المستخدم لتعليم الأسماك:

السمك هو حيوان. السمكة لها جسم طويل. السمكة قد سوت الجسم. للأسماك رأس ، فكوك ، خياشيم ، ذيل ، قشور فضية. تعيش الأسماك في الماء. يمكن للأسماك السباحة والنوم والأكل والشعور بالألم والخوف. السمك لا يتكلم. إذا كان السمك خارج الماء يموت. تستخدم الأسماك الخياشيم للتنفس. تستخدم الأسماك زعانف للسباحة. سمك السلمون ، سمك السلمون المرقط ، سمك القرش هي الأسماك. القط ، الدب ، ذئب البراري ، التمساح ، الختم ، صيد أسماك البجع.

سيوسع التكوين المستقل للمفاهيم المجردة بشكل كبير من إمكانيات تدريس الذكاء الاصطناعي ونطاق استخدامه. لقد قمنا بالفعل بتطوير المبادئ الأساسية ونخطط لتفصيل العمليات في المستقبل القريب. تتطلب إضافة التفكير المجرد أيضًا تحديث الشبكة الدلالية سيتم إضافة أنواع جديدة من الاتصالات.

بالإضافة إلى ذلك ، نخطط لتطوير خوارزميات للتكوين المستقل لأنواع جديدة من الاتصالات عن طريق الذكاء الاصطناعي. سيضيف ذلك مرونة للشبكة الدلالية وبعض "الاستقلالية" في تدريب الذكاء الاصطناعي من فريق من الخبراء.

تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي

الحل المطور قادر على فهم النص البسيط ، على سبيل المثال ، يمكن فهم النظام لمعظم المقالات من Simple English Wikipedia . أيضا ، يمكن أن يجيب حلنا على الأسئلة المتعلقة بالمعرفة الموجودة ويطرح أسئلة توضيحية إذا وجد تناقضا. من القيود في هذه المرحلة - يجب بناء النصوص والأسئلة نحويًا بشكل صحيح. بالإضافة إلى ذلك ، يجب تدريب النظام من قبل خبرائنا على المفاهيم المجردة في مجال موضوع جديد. مع هذا النهج في التعلم ، لا يمكن تمييز الحل المطور في حوار من شخص حقيقي.

من ميزات نهجنا في التعلم - ليست هناك حاجة لكمية كبيرة من بيانات التدريب. مفاهيم مجردة جديدة ومعرفة جديدة في مجال معين ، يتم تدريب النظام من خلال قراءة واحدة للنص.

العمليات المعرفية التي تم إنشاؤها في الذكاء الاصطناعي لدينا كافية بالفعل للاستخدام في الروبوتات الذكية ، ودعم النص عبر الإنترنت ، الشخصيات غير القابلة للعب في الألعاب ، إلخ. على سبيل المثال في الأنظمة التي يكون فيها التواصل في مجال موضوع منفصل بلغة طبيعية ضروريًا. الآن يتم تشكيل الإجابات في مثل هذه القرارات من خلال البيانات الحية أو النصوص. يشكل نظامنا إجابة من المعرفة الموجودة بنفس الطريقة التي يقوم بها الشخص.

يمكننا إضافة أنواع معينة من الخوارزميات المعرفية وتدريب مجال الموضوع المقابل ، بحيث يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤدي ، على سبيل المثال ، مهام البرمجة على مستوى الدخول. هذا مساعد افتراضي سيتولى جزءًا من مهام البرمجة الروتينية - سيفهم المهمة بلغة طبيعية ، ويحلل الشفرة الحالية ، ويكتب شفرة جديدة. بادئ ذي بدء ، نحن نتحدث عن مشاكل حسابية مع صياغة جيدة ودرجة منخفضة من عدم اليقين.

الموارد الخاصة ليست كافية بالفعل ، لذلك نحن نفكر في شراكة مع شركات أخرى. يمكننا توفير الجزء التكنولوجي تمامًا للمنتجات أو المنصات ، ومن جانب الشركاء نتوقع أن نرى خبرة المنتج والموارد للتنفيذ في التعليمات البرمجية. سيكون الفريق مسرورًا أيضًا للمطورين المقربين من الأفكار المقدمة في المقالة.

في التعليقات ، يرجى الكتابة عن جوانب التكنولوجيا التي ترغب في معرفة المزيد عنها ، في المقالات التالية سأحاول أخذ ذلك في الاعتبار.

1. هوسرل إي. دراسات منطقية / لكل. معه. E. A. Bernstein ، أد. S. L. Frank. طبعة جديدة من R. A. Gromov. - م.: مشروع أكاديمي ، 2011.
2. بياجيه ج. خطاب وتفكير طفل. - م ، 1994.

تطوير ذكاء اصطناعي قوي عن طريق نسخ هياكل وعمليات النفس البشرية