В области искусственного интеллекта мы стремимся на полной скорости создавать и тренировать модели, не учитывая философские аспекты того, что мы делаем. Сосредоточиться на развитии - это здорово, но мы также обязаны время от времени рассматривать более широкую картину. Одна из вещей, которая в первую очередь привлекла меня к искусственному интеллекту, - это то, что эта дисциплина обладает равной философской и технической глубиной. Более того, я обнаружил, что философия и теория обогащают друг друга.
Один вопрос, над которым инженеры ИИ не часто задумываются, - это, по иронии судьбы, сама концепция интеллекта. Что такое интеллект? Хорошей отправной точкой является эта цитата Кевина Келли.
«Нет лестницы интеллекта. Интеллект - это не одно измерение. Это комплекс многих типов и способов познания, каждый из которых представляет собой континуум ».
Я считаю, что не существует единой формы интеллекта. Вместо этого существует множество типов интеллекта, каждый из которых отличается от другого. По этой причине невозможно создать единую абсолютную меру интеллекта или сравнить интеллект в их различных формах. Например, один человек может быть очень одаренным в математике, но неудобным в социальных ситуациях, в то время как другой испытывает трудности с математикой, но это естественно, когда дело доходит до встреч с людьми и установления отношений. Можно сказать, что у одного высокий IQ, а у другого - высокий EQ. Кто умнее? Ни один. Их интеллект просто разный.
То же самое и с разными архитектурами нейронных сетей. Какая нейронная сеть самая умная? Этот вопрос не имеет смысла, если вы не укажете задачу, которую хотите решить нейронной сетью. Какой интеллект требуется для выполнения вашей задачи? Сверточная нейронная сеть по своей сути не лучше рекуррентной нейронной сети; каждый из них преуспевает в разных ситуациях и терпит поражение в других. Попробуйте научить сверточную нейронную сеть выполнять перевод или рекуррентную нейронную сеть выполнять обнаружение объектов. Вы далеко не уедете.
Однако у вас может быть задача, в которой вам понадобятся оба типа интеллекта, обеспечиваемые двумя архитектурами, например классификация действий в видеопотоке. Вам понадобится сверточная нейронная сеть для извлечения функций из изображений и рекуррентная нейронная сеть для анализа характеристик изображений с течением времени, чтобы обнаружить действие, такое как питье из чашки. Для меня работа ИИ-инженера состоит в том, чтобы знать, какие типы интеллекта необходимы для приложения, затем выбрать правильную архитектуру для тренировки соответствующего интеллекта и, наконец, объединить эти интеллекты вместе таким образом, чтобы они могли сотрудничать и стать больше, чем сумма их частей.
Таким образом, вопрос «что такое интеллект» на самом деле является центральным в практике искусственного интеллекта. Кроме того, решение этого, казалось бы, эзотерического вопроса может помочь вам сформировать свою практику ИИ и стать более эффективным инженером.
