Manusia menciptakan pesawat ruang angkasa dan analog sintetik dari jaringan hidup, tetapi tidak dapat mereproduksi pikiran. Apa yang mencegah hal ini hari ini: kurangnya daya komputer, kurangnya algoritma yang sesuai ... Atau kesalahpahaman tentang apa alasannya? Vasily Mazin, pengembang kecerdasan buatan universal di laboratorium Simulasi Pikiran, berbicara tentang pendekatan modern untuk pengembangan AI, metode untuk mengajar kepribadian virtual dan sedikit tentang aspek filosofis dari simulasi pikiran.
Vasily Mazin , Direktur Penelitian, Laboratorium Simulasi Pikiran. Pewawancara - Elena AndreevaSitus web Mind Simulation mengatakan bahwa Anda sekarang memiliki dua proyek: Core Expert, kecerdasan buatan universal, dan Steve - asisten AI. Ceritakan lebih banyak tentang mereka: tujuan, audiens, tahap pengembangan?Core Expert adalah inti cerdas universal dengan struktur modular yang dapat digunakan untuk berbagai solusi AI. Ini adalah produk utama laboratorium kami. Tujuan akhir dari perkembangannya adalah penciptaan kecerdasan buatan universal, yang ruang lingkupnya tidak terbatas.
Merancang Ahli Inti membutuhkan waktu sekitar 10 tahun. Kami melakukan pengembangan teoritis, desain algoritmik dari modul utama, dan sekarang selama sekitar satu tahun sekarang kami berada pada tahap implementasi.
Steve adalah produk berbasis kernel: itu membuat sebagian besar dari semua komponen yang tertanam dalam Core Expert. Faktanya, ini adalah demonstrasi kemampuan sistem, yang kami rencanakan untuk berubah menjadi asisten intelektual penuh di masa depan. Steve sekarang berada pada tahap awal pengembangan, tetapi sudah berada dalam domain publik.
Untuk perangkat apa Steve sekarang tersedia?Meskipun hanya ada versi peramban yang tersedia di situs, kami belum membuat aplikasi, meskipun sudah ada dalam rencana. Di sana Anda dapat menyaksikan bagaimana ia tumbuh dan berkembang: setiap minggu kami merilis berita dengan deskripsi fitur dan kemampuan baru.
Ceritakan tentang pemirsa proyek ini. Apakah segmen Anda B2B atau B2C?Core Expert bersifat universal, kita dapat membangun sistem untuk menyelesaikan berbagai kelas masalah berdasarkan inti ini. Dan untuk Steve, kita melihat dua arah. Yang pertama adalah untuk orang: untuk menyelesaikan masalah dan tugas pribadi. Dan yang kedua adalah untuk bisnis, ketika digunakan secara internal dan membantu semua karyawan untuk bekerja.
Deskripsi misi laboratorium Simulasi Pikiran mengatakan bahwa produknya, kecerdasan buatan universal, tidak akan dilatih dalam dialog manusia. Basis data apa yang Anda rencanakan untuk digunakan dan dari sumber mana?Sekarang, pengembang asisten suara paling populer menggunakan kumpulan besar dialog orang dalam bahasa alami. Program-program yang dilatih dengan dasar seperti itu bekerja tanpa pengetahuan dan pemahaman tentang apa yang dipertaruhkan. Seringkali ini mengarah pada situasi yang lucu dan menakutkan: ada banyak koleksi pengguna di Internet dengan jawaban aneh seperti "Alice" dan "Alexa". Kami telah mencoba berbagai pendekatan dan strategi pembelajaran. Kami melihat berbagai database terbuka dan antologi yang ada. Dan mereka tidak cocok untuk kita, karena informasi di sana tidak lengkap, atau tidak dalam bentuk yang kita butuhkan. Karena itu, kita sampai pada model pembelajaran hybrid. Sistem telah melakukan dialog dengan pengguna untuk minggu ketiga dan mengidentifikasi kesenjangan pengetahuan. Ruang-ruang ini digunakan untuk membentuk vektor kueri ke dalam program akuisisi pengetahuan khusus.
Program pengetahuan bekerja dengan sejumlah besar teks. Ini menggunakan metode linguistik dan statistik terkenal untuk mempelajari informasi; seperangkat contoh pengetahuan sedang dibentuk. Dan keputusan akhir tentang penambahan dibuat oleh para ahli kami.
Diasumsikan bahwa sistem akan memiliki fungsi belajar dan belajar mandiri; dasar diletakkan sekarang. Pada tahap pertama, alat akan menjadi inferensi: misalnya, induksi dan deduksi, analogi, logika fuzzy, dan imitasi. Di masa depan, kita akan memberinya rasa ingin tahu dan imajinasi. Kami bergerak secara bertahap, jadi saya belum tahu persis bagaimana "keingintahuan mesin" akan terwujud: ketika kita sampai ke tahap ini, akan ada topik untuk publikasi yang terpisah.
Katakan, bagaimana Anda menggunakan disiplin ilmu lain dalam pengembangan kecerdasan buatan Anda?Thinking Core Expert tidak tergantung pada bahasa komunikasi. Kami menggunakan linguistik dalam modul tambahan, untuk mengajar: untuk menerjemahkan pengetahuan dari bahasa alami ke dalam representasi internal kernel dan sebaliknya. Kami menggunakan psikologi hanya untuk asisten intelektual: di sana kami memiliki tugas memodelkan kepribadian yang unik. Secara khusus, kami memeriksa berbagai model kepribadian dan cara mereka tercermin dalam modul dialog, dan sekarang kami terus bekerja pada pembentukan identitas virtual asisten kami.
Mengapa pendekatan hybrid disebut masa depan untuk sistem kecerdasan buatan?Sekarang ada sekitar 20 teknologi berbeda untuk solusi AI. Selain itu, selama 20-30 tahun terakhir, tidak ada teknologi baru dan paradigma pemrograman yang muncul, dan ada keraguan besar bahwa mereka akan muncul sama sekali. Karena itu, untuk promosi lebih lanjut sekarang kita harus menggabungkan pendekatan yang ada. Baru-baru ini, semakin banyak peneliti melakukan percobaan ke arah ini dan mencapai hasil yang baik.
Ceritakan lebih lanjut tentang sistem perangkat hybrid.Sistem hibrida menggabungkan beberapa pendekatan klasik dalam memecahkan masalah pengembangan kecerdasan buatan. Saya membaginya menjadi dua kategori. Yang pertama adalah "hibrida lemah": ketika, dalam kerangka tugas tunggal, teknologi individual digunakan bersama dan bertukar data melalui antarmuka khusus. Ini mungkin penentuan komponen utama jaringan saraf dengan metode algoritma genetika atau penggunaan bersama jaringan saraf berbagai arsitektur. Kategori kedua adalah "hibrida kuat": ketika dua model saling melekat begitu dalam sehingga muncul teknologi baru. Idealnya, itu mewarisi kekuatan masing-masing model. Sebagai contoh, itu bisa menjadi jaringan saraf fuzzy, mereka menggabungkan alat logika fuzzy dan jaringan saraf.
Menurut Anda, kendala teknis apa yang menghambat pengembangan AI saat ini?Menurut saya sekarang tidak ada batasan teknis. Kapasitas yang tersedia cukup untuk menyelesaikan masalah intelektual, satu-satunya pertanyaan adalah bagaimana menyelesaikannya. Kami memiliki semua potongan teka-teki, itu tetap hanya untuk menempatkan mereka bersama dengan benar. Tetapi munculnya pikiran komputer yang lengkap adalah masalah yang lebih kompleks. Ia menyentuh konsep nalar seperti itu dan pertanyaan tentang hal-hal yang diperlukan untuk manifestasi esensinya: tubuh, emosi, perasaan, dan sebagainya. Ini bukan hanya tugas interdisipliner, tetapi juga tugas yang sangat filosofis, karena kita masih belum sepenuhnya memahami apa itu pikiran.
Ceritakan kepada kami tentang presentasi Anda di Konferensi AI . Kepada siapa itu ditujukan dan topik apa yang akan diungkapkannya?Saya akan berbicara tentang pendekatan kami untuk menciptakan inti yang cerdas, menggambarkan komponen-komponen utama dan bagaimana mereka berinteraksi. Saya akan memberi tahu Anda tentang keuntungan dari pendekatan ini, prospek aplikasi - termasuk untuk memecahkan masalah di berbagai bidang bisnis.
Laporan ini berisi terminologi spesifik dari bidang AI dan dirancang untuk pengetahuan dasar di bidang ini. Selain itu, stan demo Steve akan dibuka sepanjang hari dan setiap pengunjung akan dapat mengobrol dengan dia dan pengembang kami, mengajukan pertanyaan kepada mereka dan mengevaluasi kemampuan produk kami saat ini.
Dalam laporan tersebut, kami berencana untuk lebih memperhatikan Core Expert, dan pada pendirian - untuk fokus pada Steve.