2025-06-22 21:52:18
Δρ Tehseen Zia
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να νικήσει παγκόσμιους πρωταθλητές στο σκάκι, να δημιουργήσει εκπληκτικά έργα τέχνης και να γράψει κώδικα που θα χρειαζόταν μέρες για να ολοκληρωθεί στους ανθρώπους. Ωστόσο, όταν πρόκειται για την κατανόηση του γιατί μια μπάλα πέφτει κάτω αντί να πέσει πάνω ή για την πρόβλεψη του τι συμβαίνει όταν σπρώχνετε ένα ποτήρι από ένα τραπέζι, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης συχνά δυσκολεύονται με τρόπους που θα εξέπλητταν ένα μικρό παιδί. Αυτό το χάσμα μεταξύ της υπολογιστικής ικανότητας της τεχνητής νοημοσύνης και της αδυναμίας της να κατανοήσει τη βασική φυσική διαίσθηση αποκαλύπτει βασικούς περιορισμούς σχετικά με την τρέχουσα μορφή τεχνητής νοημοσύνης. Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη υπερέχει στην αντιστοίχιση προτύπων και στη στατιστική ανάλυση, της λείπει μια βαθιά κατανόηση του φυσικού κόσμου που οι άνθρωποι αναπτύσσουν φυσικά από τη γέννηση.
Η ψευδαίσθηση της κατανόησης
Τα σύγχρονα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης, ιδιαίτερα τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, δημιουργούν την ψευδαίσθηση της κατανόησης της φυσικής. Μπορούν να λύσουν πολύπλοκες εξισώσεις, να εξηγήσουν αρχές θερμοδυναμικής, ακόμη και να βοηθήσουν στο σχεδιασμό πειραμάτων. Ωστόσο, αυτή η φαινομενική ικανότητα συχνά κρύβει θεμελιώδεις περιορισμούς.
Πρόσφατες μελέτες δείχνουν ότι ενώ τα εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης επιδεικνύουν ισχυρή απόδοση σε θεωρητικά ερωτήματα, δυσκολεύονται στην επίλυση πρακτικών προβλημάτων, ιδιαίτερα σε τομείς που απαιτούν βαθιά εννοιολογική κατανόηση και πολύπλοκους υπολογισμούς. Η διαφορά γίνεται ιδιαίτερα σαφής όταν τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης αντιμετωπίζουν σενάρια που απαιτούν πραγματική φυσική συλλογιστική αντί για αναγνώριση προτύπων.
Σκεφτείτε ένα απλό παράδειγμα: την πρόβλεψη της τροχιάς μιας μπάλας που αναπηδά. Ένα ανθρώπινο παιδί μαθαίνει γρήγορα να προβλέπει πού θα προσγειωθεί η μπάλα με βάση διαισθητική φυσική αναπτύχθηκαν μέσω αμέτρητων αλληλεπιδράσεων με αντικείμενα. Τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης, παρά το γεγονός ότι έχουν πρόσβαση σε ακριβή μαθηματικά μοντέλα, συχνά αποτυγχάνουν να κάνουν ακριβείς προβλέψεις σε πραγματικά σενάρια όπου ισχύουν πολλαπλές φυσικές αρχές.
Πώς οι άνθρωποι μαθαίνουν τη Φυσική με φυσικό τρόπο
Η ανθρώπινη κατανόηση της φυσικής ξεκινά πριν καν μπορέσουμε να περπατήσουμε. Τα μωρά δείχνουν έκπληξη όταν αντικείμενα φαίνεται να παραβιάζουν βασικούς φυσικούς νόμους, γεγονός που υποδηλώνει μια έμφυτη βάση για τη φυσική συλλογιστική. Αυτή η πρώιμη διαισθητική φυσική αναπτύσσεται μέσω της συνεχούς αλληλεπίδρασης με τον φυσικό κόσμο.
Όταν ένα νήπιο ρίχνει ένα παιχνίδι, διεξάγει πειράματα φυσικής. Μαθαίνει για τη βαρύτητα, την ορμή και τις σχέσεις αιτίας-αποτελέσματος μέσω άμεσης εμπειρίας. Αυτή η ενσωματωμένη μάθηση δημιουργεί ισχυρά νοητικά μοντέλα που γενικεύουν νέες καταστάσεις.
Οι άνθρωποι διαθέτουν επίσης αξιοσημείωτες ικανότητες να προσομοιώνουν τη φυσική νοητικά. Μπορούμε να οραματιστούμε τι θα συμβεί αν γείρουμε ένα ποτήρι νερό ή αν φανταστούμε την πορεία ενός ριπτόμενου αντικειμένου. Αυτή η νοητική προσομοίωση μας επιτρέπει να προβλέψουμε αποτελέσματα χωρίς πολύπλοκους υπολογισμούς.
Η παγίδα αναγνώρισης μοτίβων
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης προσεγγίζουν τα προβλήματα φυσικής θεμελιωδώς διαφορετικά από τους ανθρώπους. Βασίζονται στην αναγνώριση προτύπων σε τεράστια σύνολα δεδομένων αντί να δημιουργούν εννοιολογικά μοντέλα για το πώς λειτουργεί ο κόσμος. Αυτή η προσέγγιση έχει τόσο δυνατά όσο και κρίσιμα αδύνατα σημεία.
Όταν αντιμετωπίζουν οικεία προβλήματα που ταιριάζουν με τα δεδομένα εκπαίδευσής τους, τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να φαίνονται εξαιρετικά ικανά. Μπορούν να λύσουν προβλήματα φυσικής από εγχειρίδια, ακόμη και να ανακαλύψουν νέα μοτίβα σε σύνθετα επιστημονικά δεδομένα. Ωστόσο, αυτή η επιτυχία είναι συχνά εύθραυστη και αποτυγχάνει όταν αντιμετωπίζει νέες καταστάσεις.
Το βασικό ζήτημα είναι ότι τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μαθαίνουν συσχετίσεις χωρίς απαραίτητα να κατανοούν την αιτία και το αποτέλεσμα. Μπορεί να μάθουν ότι ορισμένες μαθηματικές σχέσεις προβλέπουν συγκεκριμένα αποτελέσματα χωρίς να κατανοούν γιατί υπάρχουν αυτές οι σχέσεις ή πότε μπορεί να καταρρεύσουν.
Η Πρόκληση της Συνθετικής Συλλογιστικής
Ένας από τους βασικούς περιορισμούς των σημερινών συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης είναι η δυσκολία τους με αυτό που οι ερευνητές ονομάζουν «συνθετική συλλογιστική». Οι άνθρωποι κατανοούν φυσικά ότι τα σύνθετα φυσικά φαινόμενα προκύπτουν από την αλληλεπίδραση απλούστερων αρχών. Μπορούμε να αναλύσουμε περίπλοκες καταστάσεις σε συστατικά μέρη και να συλλογιστούμε πώς αλληλεπιδρούν.
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης συχνά δυσκολεύονται με αυτό το είδος ιεραρχικής κατανόησης. Μπορεί να διαπρέπουν στην αναγνώριση συγκεκριμένων μοτίβων, αλλά να μην κατανοούν πώς οι βασικές φυσικές αρχές συνδυάζονται για να δημιουργήσουν πιο σύνθετες συμπεριφορές. Αυτός ο περιορισμός γίνεται ιδιαίτερα εμφανής σε σενάρια που περιλαμβάνουν πολλαπλά αλληλεπιδρώντα αντικείμενα ή συστήματα.
Για παράδειγμα, ενώ μια Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να λύσει με ακρίβεια μεμονωμένα προβλήματα σχετικά με την τριβή, τη βαρύτητα και την ορμή, μπορεί να δυσκολευτεί να προβλέψει τι συμβαίνει όταν και οι τρεις παράγοντες αλληλεπιδρούν σε μια νέα διαμόρφωση.
Το Πρόβλημα της Ενσάρκωσης
Η ανθρώπινη φυσική διαίσθηση είναι βαθιά συνδεδεμένη με τη φυσική μας εμπειρία του κόσμου. Κατανοούμε έννοιες όπως η δύναμη και η αντίσταση μέσω των μυών μας, η ισορροπία μέσω του εσωτερικού μας αυτιού και η ορμή μέσω της κίνησής μας. Αυτή η ενσωματωμένη κατανόηση παρέχει μια πλούσια βάση για τη φυσική συλλογιστική.
Τα τρέχοντα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης δεν έχουν αυτή την ενσωματωμένη εμπειρία. Επεξεργάζονται τη φυσική ως αφηρημένες μαθηματικές σχέσεις και όχι ως βιωμένες εμπειρίες. Αυτή η απουσία φυσικής ενσάρκωσης μπορεί να είναι ένας λόγος για τον οποίο τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης συχνά δυσκολεύονται με φαινομενικά απλές ασκήσεις φυσικής συλλογιστικής που τα μικρά παιδιά κατακτούν εύκολα.
Η έρευνα στη ρομποτική και την ενσωματωμένη Τεχνητή Νοημοσύνη αρχίζει να αντιμετωπίζει αυτόν τον περιορισμό, αλλά απέχουμε ακόμη πολύ από συστήματα που μπορούν να ταιριάξουν με την ανθρώπινη φυσική διαίσθηση που αναπτύχθηκε μέσα από μια ζωή σωματικής αλληλεπίδρασης με τον κόσμο.
Όταν η Στατιστική Συναντά την Πραγματικότητα
Τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) υπερέχουν στην εύρεση στατιστικών μοτίβων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων, αλλά η φυσική δεν αφορά μόνο τη στατιστική. Οι φυσικοί νόμοι αντιπροσωπεύουν θεμελιώδεις αλήθειες για το πώς λειτουργεί ο κόσμος, όχι μόνο παρατηρούμενες συσχετίσεις. Αυτή η διάκριση καθίσταται κρίσιμη όταν ασχολούμαστε με ακραίες περιπτώσεις ή πρωτότυπες καταστάσεις.
Πρόσφατη έρευνα καταδεικνύει ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη γενικά δυσκολεύεται να αναγνωρίσει πότε κάνει λάθος, ιδιαίτερα σε τομείς που απαιτούν βαθιά εννοιολογική κατανόηση. Αυτή η έλλειψη αυτογνωσίας σχετικά με τους περιορισμούς της μπορεί να οδηγήσει σε σίγουρες αλλά λανθασμένες προβλέψεις σε φυσικά σενάρια.
Το κενό προσομοίωσης
Οι άνθρωποι εκτελούν φυσικά νοητικές προσομοιώσεις φυσικών σεναρίων. Μπορούμε να φανταστούμε να ρίχνουμε ένα αντικείμενο και να προβλέπουμε την τροχιά του ή να απεικονίσουμε τη ροή του νερού μέσα από έναν σωλήνα. Αυτά τα νοητικά μοντέλα μας επιτρέπουν να συλλογιζόμαστε για τη φυσική με τρόπους που ξεπερνούν τους απομνημονευμένους τύπους.
Ενώ τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να εκτελούν εξελιγμένες προσομοιώσεις φυσικής, συχνά δυσκολεύονται να συνδέσουν αυτές τις προσομοιώσεις με διαισθητική κατανόηση. Μπορεί να μοντελοποιήσουν με ακρίβεια τη μαθηματική συμπεριφορά ενός συστήματος χωρίς να κατανοήσουν γιατί συμβαίνει αυτή η συμπεριφορά ή πώς μπορεί να αλλάξει υπό διαφορετικές συνθήκες.
Το Πρόβλημα του Πλαισίου
Η ανθρώπινη φυσική διαίσθηση είναι αξιοσημείωτα ευέλικτη και λαμβάνει υπόψη το πλαίσιο. Προσαρμόζουμε αυτόματα τις προσδοκίες μας με βάση την περίσταση. Γνωρίζουμε ότι τα αντικείμενα συμπεριφέρονται διαφορετικά στο νερό από ό,τι στον αέρα ή ότι οι ίδιες αρχές ισχύουν διαφορετικά σε διαφορετικές κλίμακες.
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης συχνά δυσκολεύονται με αυτό το είδος συλλογιστικής βάσει συμφραζομένων. Ενδέχεται να εφαρμόζουν ακατάλληλα μαθημένα μοτίβα ή να μην αναγνωρίζουν πότε το συμφραζόμενο αλλάζει τις σχετικές φυσικές αρχές. Αυτή η ακαμψία περιορίζει την ικανότητά τους να χειρίζονται τα πλούσια, ποικίλα φυσικά σενάρια στα οποία οι άνθρωποι πλοηγούνται αβίαστα.
Η πρόκληση δεν είναι μόνο τεχνική, αλλά και εννοιολογική. Η διδασκαλία συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης για την κατανόηση του πλαισίου απαιτεί κάτι περισσότερο από απλούς αλγόριθμους· απαιτεί θεμελιώδεις εξελίξεις στον τρόπο με τον οποίο προσεγγίζουμε την κατανόηση των μηχανών.
Πέρα από την αντιστοίχιση μοτίβων
Οι περιορισμοί της τρέχουσας Τεχνητής Νοημοσύνης στην κατανόηση της φυσικής υποδεικνύουν βαθύτερα ερωτήματα σχετικά με τη φύση της νοημοσύνης και της κατανόησης. Η αληθινή φυσική διαίσθηση φαίνεται να απαιτεί περισσότερα από την αναγνώριση προτύπων και τη στατιστική ανάλυση.
Οι άνθρωποι ανάπτυξη αυτό που θα μπορούσαμε να ονομάσουμε «αιτιώδη μοντέλα» του φυσικού κόσμου. Κατανοούμε όχι μόνο τι συμβαίνει, αλλά και γιατί συμβαίνει και υπό ποιες συνθήκες. Αυτή η αιτιώδης κατανόηση μας επιτρέπει να γενικεύουμε σε νέες καταστάσεις και να κάνουμε προβλέψεις για σενάρια που δεν έχουμε ξανασυναντήσει.
Τα τρέχοντα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης, παρά τις εντυπωσιακές δυνατότητές τους, λειτουργούν κυρίως μέσω εξελιγμένης αντιστοίχισης προτύπων. Δεν διαθέτουν τα βαθιά αιτιώδη μοντέλα που φαίνονται απαραίτητα για μια ισχυρή φυσική συλλογιστική.
Μελλοντικές κατευθύνσεις
Οι ερευνητές εργάζονται ενεργά πάνω σε διάφορες προσεγγίσεις για να γεφυρώσουν το χάσμα μεταξύ του υπολογισμού με τεχνητή νοημοσύνη και της κατανόησης της ανθρώπινης φυσικής. Αυτές περιλαμβάνουν την ανάπτυξη πιο εξελιγμένων μοντέλων συλλογισμού, ενσωματώνοντας ενσωματωμένη μάθησηκαι δημιουργώντας συστήματα που μπορούν να κατασκευάσουν και δοκιμαστικά αιτιώδη μοντέλα του φυσικού κόσμου.
Πρόσφατος προκαταβολές περιλαμβάνουν συστήματα βαθιάς μάθησης εμπνευσμένα από την αναπτυξιακή ψυχολογία, τα οποία μπορούν να μάθουν βασικούς κανόνες του φυσικού κόσμου, όπως η σταθερότητα και η επιμονή των αντικειμένων. Ενώ είναι πολλά υποσχόμενα, αυτά τα συστήματα εξακολουθούν να μην ανταποκρίνονται στην ανθρώπινη διαισθητική φυσική. Η πραγματική πρόκληση δεν έγκειται στην ανάπτυξη τεχνικών λύσεων, αλλά στην αντιμετώπιση θεμελιωδών ερωτημάτων σχετικά με τη νοημοσύνη, την κατανόηση και τη φύση της ίδιας της γνώσης.
Η κατώτατη γραμμή
Ενώ η Τεχνητή Νοημοσύνη συνεχίζει να εξελίσσεται ραγδαία σε πολλούς τομείς, η βασική κατανόηση της φυσικής παραμένει μια σημαντική πρόκληση. Το χάσμα μεταξύ της ανθρώπινης διαίσθησης και της ικανότητας της Τεχνητής Νοημοσύνης σε αυτόν τον τομέα αποκαλύπτει θεμελιώδεις διαφορές στον τρόπο με τον οποίο τα βιολογικά και τεχνητά συστήματα επεξεργάζονται πληροφορίες για τον κόσμο.
Το ταξίδι προς συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης που κατανοούν πραγματικά τη φυσική όπως οι άνθρωποι πιθανότατα θα απαιτήσει θεμελιώδεις ανακαλύψεις στον τρόπο με τον οποίο προσεγγίζουμε τη μηχανική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη. Μέχρι τότε, το τρίχρονο παιδί που προβλέπει με σιγουριά πού θα προσγειωθεί μια μπάλα που αναπηδά παραμένει μπροστά από τα πιο εξελιγμένα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μας σε αυτή τη θεμελιώδη πτυχή της νοημοσύνης.
Δρ Tehseen Zia
Ο Δρ. Tehseen Zia είναι Αναπληρωτής Καθηγητής στο Πανεπιστήμιο COMSATS του Ισλαμαμπάντ, κάτοχος διδακτορικού τίτλου στην τεχνητή νοημοσύνη από το Τεχνολογικό Πανεπιστήμιο της Βιέννης, στην Αυστρία. Με ειδίκευση στην Τεχνητή Νοημοσύνη, τη Μηχανική Μάθηση, την Επιστήμη των Δεδομένων και την Όραση Υπολογιστών, έχει κάνει σημαντικές συνεισφορές με δημοσιεύσεις σε έγκριτα επιστημονικά περιοδικά. Ο Δρ. Tehseen έχει επίσης ηγηθεί διαφόρων βιομηχανικών έργων ως Κύριος Ερευνητής και υπηρέτησε ως Σύμβουλος AI.
Πηγή:https://www.unite.ai/el/
tinanantsou.blogspot.gr
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να νικήσει παγκόσμιους πρωταθλητές στο σκάκι, να δημιουργήσει εκπληκτικά έργα τέχνης και να γράψει κώδικα που θα χρειαζόταν μέρες για να ολοκληρωθεί στους ανθρώπους. Ωστόσο, όταν πρόκειται για την κατανόηση του γιατί μια μπάλα πέφτει κάτω αντί να πέσει πάνω ή για την πρόβλεψη του τι συμβαίνει όταν σπρώχνετε ένα ποτήρι από ένα τραπέζι, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης συχνά δυσκολεύονται με τρόπους που θα εξέπλητταν ένα μικρό παιδί. Αυτό το χάσμα μεταξύ της υπολογιστικής ικανότητας της τεχνητής νοημοσύνης και της αδυναμίας της να κατανοήσει τη βασική φυσική διαίσθηση αποκαλύπτει βασικούς περιορισμούς σχετικά με την τρέχουσα μορφή τεχνητής νοημοσύνης. Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη υπερέχει στην αντιστοίχιση προτύπων και στη στατιστική ανάλυση, της λείπει μια βαθιά κατανόηση του φυσικού κόσμου που οι άνθρωποι αναπτύσσουν φυσικά από τη γέννηση.
Η ψευδαίσθηση της κατανόησης
Τα σύγχρονα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης, ιδιαίτερα τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, δημιουργούν την ψευδαίσθηση της κατανόησης της φυσικής. Μπορούν να λύσουν πολύπλοκες εξισώσεις, να εξηγήσουν αρχές θερμοδυναμικής, ακόμη και να βοηθήσουν στο σχεδιασμό πειραμάτων. Ωστόσο, αυτή η φαινομενική ικανότητα συχνά κρύβει θεμελιώδεις περιορισμούς.
Πρόσφατες μελέτες δείχνουν ότι ενώ τα εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης επιδεικνύουν ισχυρή απόδοση σε θεωρητικά ερωτήματα, δυσκολεύονται στην επίλυση πρακτικών προβλημάτων, ιδιαίτερα σε τομείς που απαιτούν βαθιά εννοιολογική κατανόηση και πολύπλοκους υπολογισμούς. Η διαφορά γίνεται ιδιαίτερα σαφής όταν τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης αντιμετωπίζουν σενάρια που απαιτούν πραγματική φυσική συλλογιστική αντί για αναγνώριση προτύπων.
Σκεφτείτε ένα απλό παράδειγμα: την πρόβλεψη της τροχιάς μιας μπάλας που αναπηδά. Ένα ανθρώπινο παιδί μαθαίνει γρήγορα να προβλέπει πού θα προσγειωθεί η μπάλα με βάση διαισθητική φυσική αναπτύχθηκαν μέσω αμέτρητων αλληλεπιδράσεων με αντικείμενα. Τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης, παρά το γεγονός ότι έχουν πρόσβαση σε ακριβή μαθηματικά μοντέλα, συχνά αποτυγχάνουν να κάνουν ακριβείς προβλέψεις σε πραγματικά σενάρια όπου ισχύουν πολλαπλές φυσικές αρχές.
Πώς οι άνθρωποι μαθαίνουν τη Φυσική με φυσικό τρόπο
Η ανθρώπινη κατανόηση της φυσικής ξεκινά πριν καν μπορέσουμε να περπατήσουμε. Τα μωρά δείχνουν έκπληξη όταν αντικείμενα φαίνεται να παραβιάζουν βασικούς φυσικούς νόμους, γεγονός που υποδηλώνει μια έμφυτη βάση για τη φυσική συλλογιστική. Αυτή η πρώιμη διαισθητική φυσική αναπτύσσεται μέσω της συνεχούς αλληλεπίδρασης με τον φυσικό κόσμο.
Όταν ένα νήπιο ρίχνει ένα παιχνίδι, διεξάγει πειράματα φυσικής. Μαθαίνει για τη βαρύτητα, την ορμή και τις σχέσεις αιτίας-αποτελέσματος μέσω άμεσης εμπειρίας. Αυτή η ενσωματωμένη μάθηση δημιουργεί ισχυρά νοητικά μοντέλα που γενικεύουν νέες καταστάσεις.
Οι άνθρωποι διαθέτουν επίσης αξιοσημείωτες ικανότητες να προσομοιώνουν τη φυσική νοητικά. Μπορούμε να οραματιστούμε τι θα συμβεί αν γείρουμε ένα ποτήρι νερό ή αν φανταστούμε την πορεία ενός ριπτόμενου αντικειμένου. Αυτή η νοητική προσομοίωση μας επιτρέπει να προβλέψουμε αποτελέσματα χωρίς πολύπλοκους υπολογισμούς.
Η παγίδα αναγνώρισης μοτίβων
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης προσεγγίζουν τα προβλήματα φυσικής θεμελιωδώς διαφορετικά από τους ανθρώπους. Βασίζονται στην αναγνώριση προτύπων σε τεράστια σύνολα δεδομένων αντί να δημιουργούν εννοιολογικά μοντέλα για το πώς λειτουργεί ο κόσμος. Αυτή η προσέγγιση έχει τόσο δυνατά όσο και κρίσιμα αδύνατα σημεία.
Όταν αντιμετωπίζουν οικεία προβλήματα που ταιριάζουν με τα δεδομένα εκπαίδευσής τους, τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να φαίνονται εξαιρετικά ικανά. Μπορούν να λύσουν προβλήματα φυσικής από εγχειρίδια, ακόμη και να ανακαλύψουν νέα μοτίβα σε σύνθετα επιστημονικά δεδομένα. Ωστόσο, αυτή η επιτυχία είναι συχνά εύθραυστη και αποτυγχάνει όταν αντιμετωπίζει νέες καταστάσεις.
Το βασικό ζήτημα είναι ότι τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μαθαίνουν συσχετίσεις χωρίς απαραίτητα να κατανοούν την αιτία και το αποτέλεσμα. Μπορεί να μάθουν ότι ορισμένες μαθηματικές σχέσεις προβλέπουν συγκεκριμένα αποτελέσματα χωρίς να κατανοούν γιατί υπάρχουν αυτές οι σχέσεις ή πότε μπορεί να καταρρεύσουν.
Η Πρόκληση της Συνθετικής Συλλογιστικής
Ένας από τους βασικούς περιορισμούς των σημερινών συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης είναι η δυσκολία τους με αυτό που οι ερευνητές ονομάζουν «συνθετική συλλογιστική». Οι άνθρωποι κατανοούν φυσικά ότι τα σύνθετα φυσικά φαινόμενα προκύπτουν από την αλληλεπίδραση απλούστερων αρχών. Μπορούμε να αναλύσουμε περίπλοκες καταστάσεις σε συστατικά μέρη και να συλλογιστούμε πώς αλληλεπιδρούν.
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης συχνά δυσκολεύονται με αυτό το είδος ιεραρχικής κατανόησης. Μπορεί να διαπρέπουν στην αναγνώριση συγκεκριμένων μοτίβων, αλλά να μην κατανοούν πώς οι βασικές φυσικές αρχές συνδυάζονται για να δημιουργήσουν πιο σύνθετες συμπεριφορές. Αυτός ο περιορισμός γίνεται ιδιαίτερα εμφανής σε σενάρια που περιλαμβάνουν πολλαπλά αλληλεπιδρώντα αντικείμενα ή συστήματα.
Για παράδειγμα, ενώ μια Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να λύσει με ακρίβεια μεμονωμένα προβλήματα σχετικά με την τριβή, τη βαρύτητα και την ορμή, μπορεί να δυσκολευτεί να προβλέψει τι συμβαίνει όταν και οι τρεις παράγοντες αλληλεπιδρούν σε μια νέα διαμόρφωση.
Το Πρόβλημα της Ενσάρκωσης
Η ανθρώπινη φυσική διαίσθηση είναι βαθιά συνδεδεμένη με τη φυσική μας εμπειρία του κόσμου. Κατανοούμε έννοιες όπως η δύναμη και η αντίσταση μέσω των μυών μας, η ισορροπία μέσω του εσωτερικού μας αυτιού και η ορμή μέσω της κίνησής μας. Αυτή η ενσωματωμένη κατανόηση παρέχει μια πλούσια βάση για τη φυσική συλλογιστική.
Τα τρέχοντα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης δεν έχουν αυτή την ενσωματωμένη εμπειρία. Επεξεργάζονται τη φυσική ως αφηρημένες μαθηματικές σχέσεις και όχι ως βιωμένες εμπειρίες. Αυτή η απουσία φυσικής ενσάρκωσης μπορεί να είναι ένας λόγος για τον οποίο τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης συχνά δυσκολεύονται με φαινομενικά απλές ασκήσεις φυσικής συλλογιστικής που τα μικρά παιδιά κατακτούν εύκολα.
Η έρευνα στη ρομποτική και την ενσωματωμένη Τεχνητή Νοημοσύνη αρχίζει να αντιμετωπίζει αυτόν τον περιορισμό, αλλά απέχουμε ακόμη πολύ από συστήματα που μπορούν να ταιριάξουν με την ανθρώπινη φυσική διαίσθηση που αναπτύχθηκε μέσα από μια ζωή σωματικής αλληλεπίδρασης με τον κόσμο.
Όταν η Στατιστική Συναντά την Πραγματικότητα
Τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) υπερέχουν στην εύρεση στατιστικών μοτίβων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων, αλλά η φυσική δεν αφορά μόνο τη στατιστική. Οι φυσικοί νόμοι αντιπροσωπεύουν θεμελιώδεις αλήθειες για το πώς λειτουργεί ο κόσμος, όχι μόνο παρατηρούμενες συσχετίσεις. Αυτή η διάκριση καθίσταται κρίσιμη όταν ασχολούμαστε με ακραίες περιπτώσεις ή πρωτότυπες καταστάσεις.
Πρόσφατη έρευνα καταδεικνύει ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη γενικά δυσκολεύεται να αναγνωρίσει πότε κάνει λάθος, ιδιαίτερα σε τομείς που απαιτούν βαθιά εννοιολογική κατανόηση. Αυτή η έλλειψη αυτογνωσίας σχετικά με τους περιορισμούς της μπορεί να οδηγήσει σε σίγουρες αλλά λανθασμένες προβλέψεις σε φυσικά σενάρια.
Το κενό προσομοίωσης
Οι άνθρωποι εκτελούν φυσικά νοητικές προσομοιώσεις φυσικών σεναρίων. Μπορούμε να φανταστούμε να ρίχνουμε ένα αντικείμενο και να προβλέπουμε την τροχιά του ή να απεικονίσουμε τη ροή του νερού μέσα από έναν σωλήνα. Αυτά τα νοητικά μοντέλα μας επιτρέπουν να συλλογιζόμαστε για τη φυσική με τρόπους που ξεπερνούν τους απομνημονευμένους τύπους.
Ενώ τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να εκτελούν εξελιγμένες προσομοιώσεις φυσικής, συχνά δυσκολεύονται να συνδέσουν αυτές τις προσομοιώσεις με διαισθητική κατανόηση. Μπορεί να μοντελοποιήσουν με ακρίβεια τη μαθηματική συμπεριφορά ενός συστήματος χωρίς να κατανοήσουν γιατί συμβαίνει αυτή η συμπεριφορά ή πώς μπορεί να αλλάξει υπό διαφορετικές συνθήκες.
Το Πρόβλημα του Πλαισίου
Η ανθρώπινη φυσική διαίσθηση είναι αξιοσημείωτα ευέλικτη και λαμβάνει υπόψη το πλαίσιο. Προσαρμόζουμε αυτόματα τις προσδοκίες μας με βάση την περίσταση. Γνωρίζουμε ότι τα αντικείμενα συμπεριφέρονται διαφορετικά στο νερό από ό,τι στον αέρα ή ότι οι ίδιες αρχές ισχύουν διαφορετικά σε διαφορετικές κλίμακες.
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης συχνά δυσκολεύονται με αυτό το είδος συλλογιστικής βάσει συμφραζομένων. Ενδέχεται να εφαρμόζουν ακατάλληλα μαθημένα μοτίβα ή να μην αναγνωρίζουν πότε το συμφραζόμενο αλλάζει τις σχετικές φυσικές αρχές. Αυτή η ακαμψία περιορίζει την ικανότητά τους να χειρίζονται τα πλούσια, ποικίλα φυσικά σενάρια στα οποία οι άνθρωποι πλοηγούνται αβίαστα.
Η πρόκληση δεν είναι μόνο τεχνική, αλλά και εννοιολογική. Η διδασκαλία συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης για την κατανόηση του πλαισίου απαιτεί κάτι περισσότερο από απλούς αλγόριθμους· απαιτεί θεμελιώδεις εξελίξεις στον τρόπο με τον οποίο προσεγγίζουμε την κατανόηση των μηχανών.
Πέρα από την αντιστοίχιση μοτίβων
Οι περιορισμοί της τρέχουσας Τεχνητής Νοημοσύνης στην κατανόηση της φυσικής υποδεικνύουν βαθύτερα ερωτήματα σχετικά με τη φύση της νοημοσύνης και της κατανόησης. Η αληθινή φυσική διαίσθηση φαίνεται να απαιτεί περισσότερα από την αναγνώριση προτύπων και τη στατιστική ανάλυση.
Οι άνθρωποι ανάπτυξη αυτό που θα μπορούσαμε να ονομάσουμε «αιτιώδη μοντέλα» του φυσικού κόσμου. Κατανοούμε όχι μόνο τι συμβαίνει, αλλά και γιατί συμβαίνει και υπό ποιες συνθήκες. Αυτή η αιτιώδης κατανόηση μας επιτρέπει να γενικεύουμε σε νέες καταστάσεις και να κάνουμε προβλέψεις για σενάρια που δεν έχουμε ξανασυναντήσει.
Τα τρέχοντα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης, παρά τις εντυπωσιακές δυνατότητές τους, λειτουργούν κυρίως μέσω εξελιγμένης αντιστοίχισης προτύπων. Δεν διαθέτουν τα βαθιά αιτιώδη μοντέλα που φαίνονται απαραίτητα για μια ισχυρή φυσική συλλογιστική.
Μελλοντικές κατευθύνσεις
Οι ερευνητές εργάζονται ενεργά πάνω σε διάφορες προσεγγίσεις για να γεφυρώσουν το χάσμα μεταξύ του υπολογισμού με τεχνητή νοημοσύνη και της κατανόησης της ανθρώπινης φυσικής. Αυτές περιλαμβάνουν την ανάπτυξη πιο εξελιγμένων μοντέλων συλλογισμού, ενσωματώνοντας ενσωματωμένη μάθησηκαι δημιουργώντας συστήματα που μπορούν να κατασκευάσουν και δοκιμαστικά αιτιώδη μοντέλα του φυσικού κόσμου.
Πρόσφατος προκαταβολές περιλαμβάνουν συστήματα βαθιάς μάθησης εμπνευσμένα από την αναπτυξιακή ψυχολογία, τα οποία μπορούν να μάθουν βασικούς κανόνες του φυσικού κόσμου, όπως η σταθερότητα και η επιμονή των αντικειμένων. Ενώ είναι πολλά υποσχόμενα, αυτά τα συστήματα εξακολουθούν να μην ανταποκρίνονται στην ανθρώπινη διαισθητική φυσική. Η πραγματική πρόκληση δεν έγκειται στην ανάπτυξη τεχνικών λύσεων, αλλά στην αντιμετώπιση θεμελιωδών ερωτημάτων σχετικά με τη νοημοσύνη, την κατανόηση και τη φύση της ίδιας της γνώσης.
Η κατώτατη γραμμή
Ενώ η Τεχνητή Νοημοσύνη συνεχίζει να εξελίσσεται ραγδαία σε πολλούς τομείς, η βασική κατανόηση της φυσικής παραμένει μια σημαντική πρόκληση. Το χάσμα μεταξύ της ανθρώπινης διαίσθησης και της ικανότητας της Τεχνητής Νοημοσύνης σε αυτόν τον τομέα αποκαλύπτει θεμελιώδεις διαφορές στον τρόπο με τον οποίο τα βιολογικά και τεχνητά συστήματα επεξεργάζονται πληροφορίες για τον κόσμο.
Το ταξίδι προς συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης που κατανοούν πραγματικά τη φυσική όπως οι άνθρωποι πιθανότατα θα απαιτήσει θεμελιώδεις ανακαλύψεις στον τρόπο με τον οποίο προσεγγίζουμε τη μηχανική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη. Μέχρι τότε, το τρίχρονο παιδί που προβλέπει με σιγουριά πού θα προσγειωθεί μια μπάλα που αναπηδά παραμένει μπροστά από τα πιο εξελιγμένα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μας σε αυτή τη θεμελιώδη πτυχή της νοημοσύνης.
Δρ Tehseen Zia
Ο Δρ. Tehseen Zia είναι Αναπληρωτής Καθηγητής στο Πανεπιστήμιο COMSATS του Ισλαμαμπάντ, κάτοχος διδακτορικού τίτλου στην τεχνητή νοημοσύνη από το Τεχνολογικό Πανεπιστήμιο της Βιέννης, στην Αυστρία. Με ειδίκευση στην Τεχνητή Νοημοσύνη, τη Μηχανική Μάθηση, την Επιστήμη των Δεδομένων και την Όραση Υπολογιστών, έχει κάνει σημαντικές συνεισφορές με δημοσιεύσεις σε έγκριτα επιστημονικά περιοδικά. Ο Δρ. Tehseen έχει επίσης ηγηθεί διαφόρων βιομηχανικών έργων ως Κύριος Ερευνητής και υπηρέτησε ως Σύμβουλος AI.
Πηγή:https://www.unite.ai/el/
tinanantsou.blogspot.gr
ΜΟΙΡΑΣΤΕΙΤΕ
ΔΕΙΤΕ ΑΚΟΜΑ
ΠΡΟΗΓΟΥΜΕΝΟ ΑΡΘΡΟ
Eurostat: ΦΩΤΙΑ ΟΙ ΤΙΜΕΣ ΣΤΗΝ ΕΛΛΑΔΑ ΣΕ ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕΣ ΜΕΧΡΙ ΤΡΟΦΙΜΑ
ΣΧΟΛΙΑΣΤΕ
