Apa masalah utama yang menghambat pengembangan AI saat ini?


11

Saya memiliki latar belakang di bidang Teknik Komputer dan telah berusaha mengembangkan algoritma yang lebih baik untuk meniru pemikiran manusia. (Salah satu favorit saya adalah Pemodelan Analog sebagaimana diterapkan pada pemrosesan bahasa dan pengambilan keputusan.) Namun, semakin saya meneliti, semakin saya menyadari betapa rumitnya AI.

Saya telah mencoba untuk mengatasi banyak masalah di bidang ini, tetapi kadang-kadang saya menemukan bahwa saya sedang menciptakan kembali roda atau mencoba untuk memecahkan masalah yang telah terbukti tidak dapat diselesaikan (mis. Masalah penghentian). Jadi, untuk membantu memajukan AI, saya ingin lebih memahami hambatan saat ini yang menghambat kemajuan kami di bidang ini.

Sebagai contoh, kompleksitas waktu dan ruang dari beberapa algoritma pembelajaran mesin adalah super-polinomial yang berarti bahwa bahkan dengan komputer yang cepat, dapat memakan waktu cukup lama bagi program untuk menyelesaikannya. Bahkan tetap saja, beberapa algoritma mungkin cepat pada desktop atau komputer lain saat berhadapan dengan set data kecil, tetapi ketika meningkatkan ukuran data, algoritme menjadi sulit.

Apa masalah lain yang saat ini dihadapi pengembangan AI?

Jawaban:


7
  1. kita tidak benar-benar tahu apa itu kecerdasan.

  2. kami tidak benar-benar memahami model kecerdasan terbaik yang kami miliki (kecerdasan manusia).

  3. kami mencoba untuk meniru kecerdasan manusia (sampai batas tertentu) pada perangkat keras yang sangat berbeda dari perangkat keras yang berjalan pada kenyataannya.

  4. otak manusia (model kecerdasan terbaik kami) sebagian besar adalah kotak hitam bagi kami, dan sulit untuk menyelidiki / mengintrospeksi operasinya tanpa membunuh subjek uji. Ini tentu saja tidak etis dan ilegal. Jadi kemajuan dalam memahami otak sangat lambat.

Gabungkan faktor-faktor tersebut dan Anda dapat memahami mengapa sulit untuk membuat kemajuan dalam AI. Dalam banyak hal, Anda dapat berargumen bahwa kami menembak dalam gelap. Tentu saja, kami telah membuat beberapa kemajuan, jadi kami tahu kami melakukan beberapa hal dengan benar. Tetapi tanpa teori komprehensif yang nyata tentang bagaimana AI seharusnya / akan bekerja, kita direduksi menjadi banyak trial and error dan iterasi untuk bergerak maju.


3

Saya mengasumsikan oleh AI yang Anda maksud AG (eneral) I, bukan pembelajaran mesin atau sistem pakar yang disetel untuk tugas tertentu.

Selain jawaban @ mindcrime, terkadang kami kehabisan sampel untuk dilatih dan terkadang komputer menjadi sangat lambat untuk memproses sampel yang cukup untuk bekerja dalam rentang waktu yang dapat dikelola. @ bpachev menyebutkan memori tetapi di permukaan, superkomputer kami memiliki lebih dari cukup memori untuk menyimpan matriks otak manusia. Tetapi kami tidak memiliki kemampuan untuk mensimulasikannya secara langsung. Setelah kami dapat melakukan itu, kami juga perlu menghubungkan input eksternal, bahkan lebih banyak kekuatan pemrosesan diperlukan untuk itu. Bahkan itu tidak akan cukup untuk mensimulasikan otak manusia sepenuhnya karena biokimia memainkan peran penting.

Satu catatan terakhir adalah ada sedikit insentif untuk mengembangkan AGI selain memahami cara kerja pikiran manusia. Ada algoritma klasifikasi, sistem pakar, mesin pengetahuan yang dapat mengalahkan bahkan manusia terbaik untuk tugas tertentu.


Mengenai catatan terakhir Anda, Anda tampaknya menyiratkan bahwa memahami pikiran manusia dan kognisi manusia bernilai kecil di luar dirinya sendiri. Tidak bisakah sistem AGI digunakan untuk membantu merawat pasien dengan kerusakan otak dan kehilangan memori yang cukup besar atau dengan berinteraksi otak dengan pelengkap mekanis? Tampaknya jika kita dapat membuat AGI yang benar-benar asli, kita akan menjawab salah satu pertanyaan yang telah menghantui umat manusia selama ribuan tahun dan akan memiliki aplikasi yang tak terhitung jumlahnya di luar hanya pengejaran intelektual.
callyalater

Tetapi saya setuju dengan Anda bahwa sistem pakar khusus merupakan sumber daya yang tak ternilai bagi kami selain dari menciptakan AGI.
callyalater

1
Memahami bagaimana pikiran manusia bekerja tidak hanya mengejar intelektual, ia memiliki implikasi medis seperti yang Anda nyatakan. Tapi, bukan hanya kerusakan otak dan kehilangan memori, tetapi juga psikologis. Memecahkan PTSD atau OCD akan memiliki efek positif yang besar pada masyarakat. Di sisi lain, ia akan memiliki aplikasi militer. Mengapa menginterogasi seseorang ketika Anda dapat mengekstrak info dari otak mereka, bukan?
Cem Kalyoncu

Ini sepertinya topik yang bagus untuk pertanyaan lain: Apa implikasi etis untuk menciptakan AGI yang asli?
callyalater

-1

Salah satu kendala untuk pengembangan AI adalah keterbatasan mendasar memori komputer. Komputer, pada level fundamental, hanya dapat bekerja dengan bit. Ini membatasi jenis informasi yang dapat mereka gambarkan.

EDIT:

Sifat dan kerumitan ingatan manusia yang tepat belum sepenuhnya dipahami, tetapi saya berpendapat bahwa paling tidak, ingatan manusia disesuaikan dengan baik untuk jenis tugas yang dilakukan manusia. Dengan demikian, memori komputer, bahkan jika secara teoritis mampu mewakili semua yang dapat dilakukan oleh memori manusia, mungkin tidak efisien dan tidak terstruktur dengan baik untuk tugas seperti itu.


Skema pengindeksan memori neoromorfik, seperti Kanerva 'Sparse Distributed Memory', telah ada untuk sementara waktu.
NietzscheanAI

1
Anda harus lebih spesifik tentang apa yang Anda maksud dengan "Otak manusia mengkodekan informasi dengan bahan kimia". Informasi dikodekan di otak melalui perubahan koneksi neuron satu sama lain dan bukan melalui neurotransmitter itu sendiri. Namun pada akhirnya dapat dimodelkan secara longgar sebagai nilai "berat" tunggal per koneksi, sehingga gagasan bahwa bahan kimia menyandikan informasi dengan cara yang lebih rumit daripada bit akan keliru.
tomzx

@tomzx Terima kasih atas tanggapan Anda. Pemahaman saya bahwa ingatan manusia tidak dipahami dengan baik, tetapi karena sifat kimiawi otak, ingatan diwakili secara kimiawi. Saya akan mengedit jawaban saya menjadi kurang spekulatif.
bpachev
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.