🚫 🤾🏽 🏇🏼 तंत्रिका विज्ञान या मिथक? 💃 🉑 ☝🏾

तंत्रिका नेटवर्क कृत्रिम बुद्धि का युग पूरे जोरों पर है! हाल के वर्षों में एक वास्तविक सफलता - तंत्रिका नेटवर्क न केवल भाषण, जानवरों की तस्वीरें, जटिल दृश्यों को पहचानते हैं, बल्कि उन्हें शब्दों में वर्णित भी करते हैं! (NeuralTalk)। तंत्रिका नेटवर्क पर, बॉट्स बनाए जाते हैं जो अभी भी खराब हैं, लेकिन वे पहले से ही जवाब दे रहे हैं। तंत्रिका नेटवर्क संगीत की रचना करते हैं और कविता लिखते हैं। परिदृश्य के अनुसार, तंत्रिका नेटवर्क एक फिल्म बनाने जा रहे हैं! जल्द ही, पत्रकार भविष्यद्वाणी करते हैं, बहुत जल्द वे कारों, बैंकों, निगमों, देशों का संचालन करेंगे। "और सभी लोग स्टेजकोच पर उड़ेंगे" - यह पिछली शताब्दी की शुरुआत में उन्होंने कैसे सपना देखा था। इसलिए अब इसके निर्माता भविष्य के तंत्रिका नेटवर्क का सपना देखते हैं। वे कहते हैं कि वे जल्द ही हर चीज में एक व्यक्ति से आगे निकल जाएंगे। तंत्रिका नेटवर्क पहले ही शतरंज में एक व्यक्ति को पीट चुके हैं, जाओपार्डी (खुद का खेल) में। और इसलिए वे अपनी रचनाओं को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से कम नहीं कहते हैं।चित्र में घोड़े को पहचान लिया - कृत्रिम बुद्धि। बुद्धि क्यों? क्योंकि पहले, केवल मनुष्यों को यह पता था कि यह कैसे करना है। यह अजीब है कि तब एक कैलकुलेटर को कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्यों नहीं कहा गया। क्या तंत्रिका नेटवर्क को कॉल करना सही है?

बेशक, एक तंत्रिका नेटवर्क एक कैलकुलेटर की तुलना में अधिक जटिल परिमाण का आदेश है। लेकिन, अगर आप खुफिया अनुमान के बिना एक तंत्रिका नेटवर्क के काम के परिणाम को देखते हैं, तो यह सिर्फ एक क्लासिफायरियर है! इसके अलावा, यह एक प्रतिगामी प्रकृति का है - यह इनपुट के सेट को कई विकल्पों की पसंद को कम करता है (साहचर्य नेटवर्क और बोल्ट्जमैन मशीन को छोड़कर)। रिले, केवल एक अधिक जटिल इनपुट के साथ। यह मुझे लग रहा था कि बुद्धि कम से कम तर्क करने की क्षमता है। और जबकि कोई भी नेटवर्क सरलतम नपुंसकता का निर्माण नहीं कर सकता है, इसे बुद्धिमत्ता कहें, इसे हल्के से, बहुत जल्दी। मैं और अधिक जटिल कार्यों के बारे में बात नहीं कर रहा हूँ। उदाहरण के लिए

एक मधुमक्खी के सिर में थोड़ा अधिक न्यूरॉन्स होते हैं, लेकिन यह जानता है कि कोई भी आधुनिक तंत्रिका नेटवर्क अभी तक क्या नहीं कर सकता है - शाखाओं और पेड़ों के बीच उच्च गति से उड़ता है। जबकि Google को विकास के 10 वर्षों में पसीना बहाने में कठिनाई हो रही है, यह सड़क के निशान के साथ कारों को चलाता है। और मधुमक्खियां एक कीट हैं, जो तंत्रिका नेटवर्क के विकास की बहुत शुरुआत है। हम इस प्रारंभिक स्तर पर भी नहीं पहुंचे हैं, लेकिन पहले से ही नेटवर्क को निर्माण कहते हैं जिसने तंत्रिका नेटवर्क के विकास के मुकुट को चिह्नित किया है - बुद्धि।

हर कोई, और वैज्ञानिक स्वयं, एक ही महामारी विज्ञान संबंधी गलती करते हैं। वे कहते हैं कि नेटवर्क बुद्धिमान है क्योंकि इसने तस्वीर में घोड़े को पहचान लिया है! क्या उसने घोड़े को पहचान लिया था? उसने बस एक्स से बाहर निकलने को चुना, जिसे शोधकर्ता ने "घोड़ा" कहा। हां, उसने एक सामान्यीकरण (क्लासिफायर) बनाया, जिससे घोड़े के संस्करण को "घोड़े" से बाहर निकाल दिया गया। लेकिन तंत्रिका नेटवर्क को पता नहीं है कि उसने क्या चुना। उसे "घोड़े" (शब्दार्थ) की कोई अवधारणा नहीं है, "घोड़े" के उत्पादन का "अर्थ" हमारे सिर में है, और नेटवर्क में नहीं है। उसके लिए स्वयं तंत्रिका नेटवर्क में होना चाहिए, उसे एक इनपुट नहीं चुनना चाहिए, न कि मान्यता प्राप्त चित्र के अनुसार एक शब्द, बल्कि सभी प्रासंगिक रूप से संबंधित शब्द, यानी "घोड़े" की संपूर्ण अवधारणा। तब, वह, शायद, यह समझ जाएगी कि घोड़े और नेबुला का सामान्य अर्थ केवल ब्रह्मांडीय धूल के बादल के अर्थ में है।एक तंत्रिका नेटवर्क के लिए, चयनित आउटपुट एक शब्दार्थ "बिंदु" है जिसमें कोई सामग्री नहीं है।

तंत्रिका नेटवर्क की सबसे कमजोर उपलब्धियां एनएलपी में ठीक हैं, जहां प्राकृतिक भाषा की समझ आवश्यक है । क्योंकि हमें अभी भी यह समझ में नहीं आ रहा है कि हम अपने आप से क्या मतलब रखते हैं, जैसा कि मुझे लगता है। और यह सबसे महत्वपूर्ण पहलू है जिसे हम कार में लागू करना चाहेंगे। और जो तब सही मायनों में बुद्धिमत्ता कहला सकती थी। "घोड़े" के शब्दार्थ के अर्थ में ठीक-ठीक समझना। उसी समय, ऐसा लगता है कि हम यह समझने की दहलीज पर पहुंच रहे हैं कि हम खुद क्या कर रहे हैं - वे नेटवर्क, ट्रेन बनाते हैं, लेकिन वे अब यह नहीं समझ सकते हैं कि वे स्वयं रचनाकारों के अनुसार परिणाम कैसे प्राप्त करते हैं। हालांकि हमने इंटेलिजेंस की इमारत में केवल पहली ईंट बनाई। क्या हम तब एआई के अधिक गंभीर स्तर को प्राप्त कर सकते हैं, जो वर्तमान की तुलना में अधिक जटिल परिमाण का एक आदेश है?

परिणाम

लेख से एक परिणाम के उद्धरण के रूप में, बस Habré, भाषाई (अर्थ) नकली में तंत्रिका नेटवर्क की "सफलता" पर दिखाई दिया है habrahabr.ru/company/payonline/blog/307666

"केवल एक समस्या है, जो है तेजी से दूसरों के अवलोकन के रूप में स्पष्ट होता जा रहा है सिस्टम प्रतिक्रियाएं। जब ली ने पूछा, "एक बिल्ली के कितने पैर होते हैं?" प्रणाली ने उत्तर दिया, "चार, मुझे लगता है।" उसके बाद, उन्होंने एक और प्रयास किया: "एक सेंटिपेड में कितने पैर होते हैं?" जवाब उत्सुक था: "आठ।" अनिवार्य रूप से, ली के कार्यक्रम का कोई पता नहीं है कि वह किस बारे में बात कर रही है। वह समझती है कि प्रतीकों के कुछ संयोजन एक साथ हो सकते हैं, लेकिन वास्तविक दुनिया के अस्तित्व के बारे में मामूली विचार नहीं है। वह नहीं जानती कि सेंटीपीड वास्तव में कैसा दिखता है, या यह कैसे चलता है। अर्थात्, हमारे सामने अभी भी केवल बुद्धि का भ्रम हैबहुत ही सामान्य ज्ञान से वंचित है जो हम मनुष्यों के लिए है। गहन शिक्षण प्रणालियों के लिए परिणामों की ऐसी अस्थिरता काफी आम है। Google के कैप्शनिंग इमेज प्रोग्राम में अजीब गलतियाँ होती हैं। उदाहरण के लिए, ट्रैफ़िक साइन को देखते हुए, वह इसे भोजन से भरा रेफ्रिजरेटर कह सकती है। ”

टिप्पणी से मैं जेन्याज़ेरो पर ध्यान देता हूं, जिसने बहुत सटीक रूप से आधुनिक तंत्रिका नेटवर्क और हम मनुष्यों को चित्रों को कैसे पहचानते हैं, के बीच ठोस अंतर व्यक्त किया है। “फिर भी, आप निस्संदेह एक घोड़े से पांचवें पैर के साथ एक पांचवें पैर के साथ एक घोड़े को भेद करेंगे। और जब तस्वीर का वर्णन करते हैं, तो ज्यादातर लोग कहेंगे "एक पांचवें पैर के साथ एक घोड़ा", और नहीं "मुझे लगता है कि यह केक का एक टुकड़ा है"। और असामान्य और बॉर्डरलाइन वेरिएंट पर तंत्रिका नेटवर्क के परिणाम वास्तव में खराब अनुमान लगाए जाते हैं और अक्सर पूरी तरह से अपर्याप्त दिखते हैं।

और कुछ तथ्य
1) इतने सारे अलग-अलग "घोड़ों" को देखने के लिए, एक व्यक्ति के पास अपने पूरे जीवन के लिए पर्याप्त नहीं होगा।
2) अक्सर एक बच्चे के लिए यह पर्याप्त होता है कि वह एक नए जानवर की तस्वीर दिखाए और समझाए कि इसका अंतर क्या है, ताकि वह अगली बार और किसी भी तरह के जानवरों को पहचान सके।
3) हमारा मतलब है "घोड़ा" तब भी जब हम सिर्फ एक लगाम देखते हैं।

लेख के निष्कर्ष काफी स्पष्ट हैं, लेकिन यह समझना अधिक महत्वपूर्ण है कि इस तरह के मतभेद क्यों मौजूद हैं, और आगे क्या करना है। आपके सुझाव

तंत्रिका विज्ञान या मिथक?

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