صنع الإنسان سفن الفضاء ونظائرها الاصطناعية للأنسجة الحية ، لكنه لم يستطع إعادة إنتاج العقل. ما الذي يمنع هذا اليوم: نقص الطاقة الحاسوبية ، عدم وجود الخوارزميات المناسبة ... أو سوء فهم ما هو السبب في حد ذاته؟ تحدث فاسيلي مازن ، مطور الذكاء الاصطناعي العالمي في مختبر محاكاة العقل ، عن الأساليب الحديثة لتطوير الذكاء الاصطناعي ، وأساليب تعليم الشخصيات الافتراضية وقليلاً عن الجوانب الفلسفية لمحاكاة العقل.
فاسيلي مازن ، مدير الأبحاث ، مختبر محاكاة العقل. المقابل - إيلينا أندريفايقول موقع Mind Simulation أن لديك الآن مشروعين: خبير أساسي ، ذكاء اصطناعي عالمي ، وستيف - مساعد في الذكاء الاصطناعي. أخبرنا المزيد عنهم: الأهداف والجمهور ومرحلة التطوير؟Core Expert هو قلب ذكي عالمي بهيكل معياري يمكن استخدامه لحلول الذكاء الاصطناعي المختلفة. هذا هو المنتج الرئيسي لمختبرنا. الهدف النهائي من تطويرها هو إنشاء ذكاء اصطناعي عالمي ، نطاقه غير محدود.
استغرق خبير التصميم الأساسي حوالي 10 سنوات. لقد قمنا بالتطوير النظري والتصميم الخوارزمي للوحدات الرئيسية ، والآن لمدة عام تقريبًا ، نحن الآن في مرحلة التنفيذ.
ستيف هو منتج يعتمد على النواة: فهو يحقق أقصى استفادة من جميع المكونات المضمنة في Core Expert. في الواقع ، هذا دليل على قدرات النظام ، الذي نخطط لتحويله إلى مساعد فكري كامل في المستقبل. ستيف الآن في مرحلة مبكرة من التطوير ، ولكنه بالفعل في المجال العام.
ما هي الأجهزة التي يتوفر بها ستيف الآن؟على الرغم من وجود إصدار متصفح فقط متاح على الموقع ، إلا أننا لم ننشئ التطبيق بعد ، على الرغم من أنه في الخطط. هناك يمكنك مشاهدة كيف ينمو ويتطور: كل أسبوع نصدر الأخبار مع وصف للميزات والقدرات الجديدة.
أخبرنا عن جمهور هذه المشاريع. هو الجزء الخاص بك B2B أو B2C؟خبير أساسي عالمي ، يمكننا بناء أنظمة لحل مختلف فئات المشاكل على أساس هذا النواة. وبالنسبة لستيف ، نرى اتجاهين. الأول للناس: حل المشاكل والمهام الشخصية. والثاني للأعمال ، عندما يتم استخدامه داخليًا ويساعد جميع الموظفين على العمل.
يوضح وصف مهمة مختبر محاكاة العقل أن منتجه ، الذكاء الاصطناعي العالمي ، لن يتم تدريبه في الحوارات البشرية. ما هي قواعد البيانات التي تخطط لاستخدامها ومن أي مصدر؟الآن ، يستخدم مطورو مساعدي الصوت الأكثر شيوعًا مجموعة كبيرة من الحوار بين الأشخاص بلغة طبيعية. تعمل البرامج المدربة على مثل هذه القواعد دون معرفة وفهم لما هو على المحك. غالبًا ما يؤدي هذا إلى مواقف مضحكة ومخيفة: هناك الكثير من مجموعات المستخدمين على الإنترنت مع إجابات غريبة مثل "Alice" و "Alexa". لقد جربنا العديد من المناهج واستراتيجيات التعلم. نظرنا في مختلف قواعد البيانات والمختارات الموجودة. ولم يناسبونا ، لأن المعلومات الموجودة إما كانت غير مكتملة ، أو لم تكن بالشكل الذي نحتاج إليه. لذلك ، وصلنا إلى نموذج التعلم الهجين. يقوم النظام بإجراء حوار مع المستخدمين للأسبوع الثالث ويحدد الفجوات المعرفية. يتم استخدام هذه المساحات لتشكيل متجه الاستعلام في برنامج اكتساب المعرفة الخاصة.
يعمل برنامج المعرفة مع مجموعة كبيرة من النصوص. يستخدم أساليب لغوية وإحصائية معروفة لدراسة المعلومات ؛ يتم تشكيل مجموعة من أمثلة المعرفة. ويتم اتخاذ القرار النهائي بشأن الإضافة من قبل خبرائنا.
من المفترض أن يكون للنظام وظائف التعلم والتعلم الذاتي ؛ تم وضع الأسس الآن. في المراحل الأولى ، ستكون الأداة هي الاستدلال: على سبيل المثال ، الاستقراء والاستنباط ، القياس ، المنطق والتقليد. في المستقبل ، سنمنحه الفضول والخيال. نحن نتحرك على مراحل ، لذلك لا يمكنني أن أقول بالضبط كيف سيتم تحقيق "فضول الآلة": عندما نصل إلى هذه المرحلة ، سيكون هناك موضوع للنشر المنفصل.
قل لي ، كيف تستخدم التخصصات الأخرى في تطوير ذكائك الاصطناعي؟لا يعتمد التفكير الخبير الأساسي على لغة التواصل. نستخدم اللغويات في وحدة مساعدة للتعليم: لترجمة المعرفة من لغة طبيعية إلى التمثيل الداخلي للنواة والعكس بالعكس. لا نستخدم علم النفس إلا لمساعد فكري: لدينا مهمة نمذجة شخصية فريدة. على وجه الخصوص ، قمنا بفحص نماذج شخصية مختلفة والطريقة التي تنعكس بها في وحدة الحوار ، والآن نواصل العمل على تشكيل الهوية الافتراضية لمساعدنا.
لماذا يسمى النهج الهجين المستقبل لأنظمة الذكاء الاصطناعي؟الآن هناك حوالي 20 تقنية مختلفة لحلول الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك ، على مدى السنوات 20-30 الماضية ، لم تظهر أي تقنيات جديدة ونماذج برمجة ، وهناك شكوك كبيرة في أنها ستظهر على الإطلاق. لذلك ، لمزيد من الترويج الآن علينا أن نجمع بين الأساليب الحالية. في الآونة الأخيرة ، يجري المزيد والمزيد من الباحثين تجارب في هذا الاتجاه ويحققون نتائج جيدة.
أخبرنا المزيد عن الأنظمة الهجينة للجهاز.تجمع الأنظمة الهجينة بين العديد من الأساليب الكلاسيكية في حل مشاكل تطوير الذكاء الاصطناعي. أقسمهم إلى فئتين. الأول هو "الهجينة الضعيفة": عندما ، في إطار مهمة واحدة ، يتم استخدام التقنيات الفردية معًا وتبادل البيانات من خلال واجهة خاصة. قد يكون هذا تحديد المكونات الرئيسية للشبكات العصبية من خلال طرق الخوارزميات الجينية أو الاستخدام المشترك للشبكات العصبية لمختلف الهياكل. الفئة الثانية هي "الهجينة القوية": عندما يكون نموذجان مغروسين بعمق في بعضهما البعض بحيث تظهر تقنية جديدة بالفعل. من الناحية المثالية ، يرث نقاط القوة لكل نموذج. على سبيل المثال ، يمكن أن تكون شبكات عصبية غامضة ، فهي تجمع بين جهاز المنطق الضبابي والشبكات العصبية.
ما هي القيود التقنية التي تعتقد أنها تعوق تطور الذكاء الاصطناعي اليوم؟يبدو لي أنه لا توجد قيود تقنية الآن. القدرات المتاحة كافية لحل أي مشاكل فكرية ، والسؤال الوحيد هو كيفية حلها. لدينا كل أجزاء اللغز ، يبقى فقط لتجميعها بشكل صحيح. لكن ظهور عقل كمبيوتر كامل هو قضية أكثر تعقيدًا. يتطرق إلى مفهوم العقل في حد ذاته ومسألة الأشياء الضرورية لمظاهر جوهره: الجسد ، والعواطف ، والمشاعر ، وما إلى ذلك. هذه ليست مهمة متعددة التخصصات فحسب ، بل هي أيضًا مهمة فلسفية للغاية ، لأننا ما زلنا لا نفهم تمامًا ما هو العقل.
أخبرنا عن عرضك التقديمي في مؤتمر AI . إلى من يتم تناولها وما الموضوعات التي ستكشف عنها؟سأتحدث عن نهجنا لخلق جوهر ذكي ، ووصف المكونات الرئيسية وكيفية تفاعلها. سأخبرك عن مزايا هذا النهج ، وآفاق التطبيق - بما في ذلك حل المشاكل في مختلف مجالات الأعمال.
يحتوي التقرير على مصطلحات محددة من مجال الذكاء الاصطناعي وهو مصمم للمعرفة الأساسية في هذا المجال. بالإضافة إلى ذلك ، سيتم فتح منصة Steve التجريبية طوال اليوم ، وسيتمكن أي زائر من الدردشة معه ومع مطورينا ، وطرح الأسئلة عليهم وتقييم القدرات الحالية لمنتجاتنا.
في التقرير ، نخطط لإيلاء المزيد من الاهتمام للخبير الأساسي ، وعلى المنصة - للتركيز على ستيف.