Čítajte s dávkou zdravého skepticizmu! Články kompiluje Ai 🤗

Fyzika ako kľúč k budúcnosti AI: Rozhovor s profesorom Yannom LeCunom

Objavujte s profesorom Yannom LeCunom, ako fyzika formuje budúcnosť umelej inteligencie, a prečo ešte stále potrebujeme zásadný prelom v jej evolúcii!

Fyzika ako kľúč k budúcnosti AI: Rozhovor s profesorom Yannom LeCunom
Photo by jurvetson/Flickr

Umelá inteligencia (AI) je dnes všadeprítomnou súčasťou našich životov, no podľa francúzskeho vedca a priekopníka deep learningu, Yanna LeCuna, je ešte stále na začiatku svojej evolúcie. V našom prehľade sa pozrieme na jeho rozhovor s Matom Kaweckim, kde LeCun načrtol súčasné výzvy a budúcnosť AI, pričom zdôraznil potrebu porozumenia fyzikálnym zákonom sveta.

Kľúčové poznatky

  • AI systémy dnes – LeCun upozorňuje, že aktuálne systémy umelej inteligencie sú v mnohých ohľadoch stále "hlúpe". Hoci dokážu brilantne manipulovať s jazykom, chápaniu fyzikálneho sveta a schopnosti plánovať a vykonávať rozhodnutia sa ešte musia naučiť.
  • Fyzika a AI – Pre AI je kľúčovým krokom v jej vývoji naučiť sa rozumieť fyzikálnemu svetu a mať trvalú pamäť na úrovni zvierat alebo ľudí. Tieto schopnosti by mohli viesť k vývoju robotov, ktorí by boli podstatne flexibilnejší a schopnejší interagovať s reálnym svetom.
  • Nesplnené očakávania – Mnohé predpovede o rýchlom pokroku AI, ako napríklad plná autonómia automobilov, sa neuskutočnili tak, ako sa očakávalo. LeCun na to upozorňuje ako na "Moravekov paradox", kde jednoduchosť riešenia strategických úloh kontrastuje s komplikovanosťou fyzikálnych interakcií.
  • Budúcnosť AI výskumu – Otvorený výskum a open-source prístup zohrávajú kriticky dôležitú úlohu v rýchlom pokroku AI. Globálna spolupráca umožňuje prekonávanie technologických hraníc efektívnejšie než izolovaný postup.

Detailné vysvetlenie

Evolúcia AI: Od jazykových modelov k fyzikálnej inteligencii

LeCun zdôrazňuje, že hoci sa súčasná AI excelentne zaoberá spracovaním jazyka (vďaka metódam ako supervised, reinforcement a self-supervised learning), fyzikálnu interakciu a intuitívne chápanie sveta ešte nezvláda. Napríklad, naučiť AI rozoznávať fyzikálne princípy, ktoré chápe každé dieťa, zatiaľ zostáva výzvou.

Emócie v AI: Realita alebo fikcia?

Podľa LeCuna budú budúce AI systémy schopné vnímať emócie ako výsledok hodnotenia splnenia alebo nesplnenia cieľov. Tieto „emocie“ však nebudú zahŕňať komplexné ľudské pocity ako hnev alebo žiarlivosť, keďže tieto nie sú potrebné na dosiahnutie efektívnych výpočtových systémov.

Moravekov paradox: Jednoduché versus komplikované úlohy

Pri riešení strategických úloh využívajú súčasné AI systémy algoritmy, ktoré efektívne prehľadávajú riešenia v definovanom priestore. Avšak, schopnosť AI manipulovať fyzikálnymi objektmi zatiaľ stále zaostáva za schopnosťami zvierat, a to aj tých menších, napríklad mačiek, ktoré majú vrodenú schopnosť plánovať svoje kroky v reálnom svete.

Zamyslenie a odporúčania

Vzhľadom na prekážky, ktoré čakajú pri vývoji skutočne autonómnych a rozumných AI systémov, LeCun apeluje na medzinárodnú spoluprácu a otvorenosť vo výskume ako nezameniteľný nástroj na urýchlenie pokroku. Prelom v AI si vyžaduje, aby systémy lepšie rozumeli zložitosti nášho sveta a naučili sa využívať také množstvo informácií, aké zvláda napríklad detský mozog behom prvých rokov života.

Záverečné odkazy

  • Yann LeCun je považovaný za jedného z otcov moderného deep learningu. V roku 2018 získal cenu Turing Award, často označovanú ako "Nobelova cena za informatiku".
  • Pre viac informácií o jeho práci a vplyve na súčasnú scenériu AI môžu záujemcovia navštíviť This Is World YouTube channel.

V oblasti AI nastávajú vzrušujúce časy a pokračujúci výskum a inovácie budú kľúčové pre jej adaptáciu a rozšírenie do reálneho sveta.

Približne 206 gCO₂ bolo uvľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 1.03 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.
Mastodon