● Мы регулируем параметры ментальной модели, подстраивая свое поведение к сигналам реальности.
● Мы используем возможности экспоненциального роста параметров для регулировки. В нашем мозге 86 миллиардов нейронов, каждый образует около десяти тысяч синаптических связей – это огромное количество потенциальных параметров.
● Мы минимизируем ошибки, анализируя их и корректируя свои действия.
● Мы исследуем пространство возможностей, можем переходить на более высокие уровни иерархии, чтобы выбрать оптимальный вариант, не зацикливаясь на поиске идеального. Для многих алгоритмов такие обычные для человека решения являются проблемой.
● Обучение становится вознаграждением, само достижение приятно для нас, мы оцениваем свои действия и наблюдаем за прогрессом.
● Мы без труда обобщаем информацию и применяем выученное в одной области для других.
● У нас множество допущений (априорных гипотез) о разных сферах, на которые мы опираемся при обучении.
Чтобы учиться лучше человека, искусственный интеллект должен превзойти его в каждом из этих семи параметров, но пока он далек от этого. Алгоритмам нужны огромные массивы данных для обучения, а человеческий мозг «выжимает» максимум из минимума данных, делает выводы из мельчайших наблюдений. Автор указывает, что даже мозг младенца превосходит все самые продвинутые компьютерные архитектуры в способности создавать абстрактные модели мира. Возможное перспективное направление для улучшения существующих алгоритмов – моделирование аналогичных человеческим механизмов, созданных эволюцией, то есть внимания, любопытства, сна для консолидации усвоенного в течение дня.
Наша склонность делать выводы на основе частных наблюдений – очень мощная стратегия обучения, так как в дальнейшем обнаруженные закономерности мы можем применять к новым наблюдениям. С помощью усвоенных метаправил процесс обучения ускоряется. Так, малыш, лишь пару раз услышав слово «жук», может применять его ко всем жукам, каких бы размеров и цветов они ни были, где бы он их ни увидел – в природе, на картине, по телевизору. С такой скоростью не может обучаться ни одна современная нейросеть.
Ücretsiz ön izlemeyi tamamladınız.