Onko tietokoneiden mahdollista oppia maalaisjärkeä?

Avaimet takeawayt

• Maalaisjärki on kykyä ymmärtää arjen tilanteita ja reagoida niihin ilman ylianalysointia. Se hankitaan elämänkokemusten ja havaintojen sekä yhteiskunnallisten ja kulttuuristen normien kautta.
• Tietokoneet kamppailevat maalaisjärjen kanssa, koska niiltä puuttuu todellisia kokemuksia ja kykyä sopeutua uusiin olosuhteisiin. He kamppailevat myös sanomattomien sääntöjen ja oletusten kanssa, jotka ihmiset ymmärtävät intuitiivisesti.
• Tutkijat tutkivat erilaisia ​​lähestymistapoja, kuten laajan tietopohjan rakentamista, terveen järjen joukkoistaminen ja tekoälyn opettaminen simuloitujen maailmojen kautta tietokoneiden kouluttamiseksi hankkimaan maalaisjärkeä. Edistystä on tapahtunut, mutta työtä on edelleen tehtävänä.

Maalaisjärkeä. Me kaikki luulemme, että meillä on se. Mutta mikä se tarkalleen on? Voivatko tietokoneet tai keinotekoiset älykkäät järjestelmät koskaan todella hankkia sitä?

Mikä on maalaisjärki, ja miten ihmiset hankkivat sen?

Maalaisjärki on peruskyky havaita, ymmärtää ja arvioida asioita, jotka useimmilla ihmisillä odotetaan olevan. Se on kokoelma tosiasioita, tietoja ja nyrkkisääntöjä, joita keräämme elämänkokemusten ja havaintojen kautta. Maalaisjärki mahdollistaa arjen tilanteiden tehokkaan käsittelyn ja niihin reagoimisen ilman, että niitä analysoidaan liian syvällisesti.

Ihminen alkaa hankkia tervettä järkeä varhain lapsuudessa. Vauvoina alamme oppia syy-seuraussuhteita – kuten itkeminen johtaa ruokitukseen tai muuttumiseen. Toistuvien kokemusten kautta saamme käytännön tietoa maailmasta. Esimerkiksi kuuman lieden koskettaminen johtaa palamiseen. Joten opimme olemaan koskettamatta kuumia pintoja.

Lapsina jatkamme maalaisjärkemme laajentamista yrityksen ja erehdyksen avulla sekä havainnoimalla ja olemalla vuorovaikutuksessa perheenjäsenten kanssa. Ymmärrämme esimerkiksi, että vaatteet on pestävä säännöllisesti, suu täynnä ei pidä puhua ja maitolasien kaataminen johtaa sotkuihin. Vanhemmat, sisarukset, opettajat ja muut aikuiset oikaisevat meitä, kun rikomme yhteiskunnallisia normeja ja odotuksia. Ajan myötä nämä oppitunnit juurtuvat maalaisjärkeen.

Omakohtaisten kokemusten lisäksi tervettä järkeä muokkaavat laajemmat yhteiskunnalliset ja kulttuuriset normit. Se, mikä voi olla tervettä järkeä yhdessä kulttuurissa (kuten kenkien riisuminen kotiin astuttaessa), ei välttämättä ole sitä toisessa kulttuurissa.

Maalaisjärkemme mukautuu kypsyessämme ja altistuessamme yhä useammalle ihmiselle ja ympäristölle. Pienellä paikkakunnalla kasvava lapsi saa siis perustervettä järkeä elämästä kyseisessä ympäristössä. Suureen suurkaupunkiin muuttavan aikuisen on sopeutettava maalaisjärkensä uuteen ympäristöön.

Maalaisjärki kehittyy jatkuvasti, kun saamme uusia kokemuksia elämämme aikana.

Miksi maalaisjärki on haastavaa tietokoneille?

On muutamia syitä, miksi maalaisjärkeä on vaikea ohjelmoida.

Ensinnäkin ihmiset oppivat maalaisjärkeä vähitellen vuosien aikana kokeessaan maailmaa. Kokeilemme asioita, katsomme mikä toimii ja mikä ei, ja muistamme oppitunnit. Tietokoneilla ei ole sellaisia ​​todellisia kokemuksia, joista voisi saada. He tietävät vain sen, mitä ihmiset heille suoraan sanovat.

Esitin esimerkiksi ChatGPT: lle (GPT 3.5) seuraavan kysymyksen:

Janet runs a laundry business. She washes clothes for customers and hangs them outside on clotheslines to dry in the sun. One day, Janet washed five shirts and hung them on the clotheslines in the morning. It took the shirts five hours to dry. How long will it take to dry 30 shirts? 

Se selvisi tällä vastauksella:

Toinen ongelma on, että maalaisjärki riippuu kontekstista. Jos tietokoneeseen on ohjelmoitu vain tietyt säännöt, se ei voi mukauttaa niitä uusiin yhteyksiin ihmisten intuitiivisella tavalla.

Oletetaan esimerkiksi, että olet opettanut tietokoneelle, mitä tehdä, jos ulkona alkaa sataa. Näyttää suoraviivaiselta, eikö? Mutta entä jos sateen sijaan se on sprinkleri, joka käynnistyy? Tai entä jos se on ruokakaupan sisällä ja putket alkavat vuotaa vettä katosta? Tietäisimme heti, kuinka käsitellä näitä muunnelmia, mutta tietokone noudattaisi sokeasti "kun ulkona sataa, mene sisälle" -sääntöä, jossa nyt ei ole mitään järkeä.

On myös ääneen lausumattomia sääntöjä ja oletuksia, jotka ihmiset omaksuvat huomaamattaan. Kuten kuinka lähellä voit seistä jonkun vieressä, ennen kuin se tuntuu kiusalliselta? Ihmiset tietävät vastauksen intuitiivisesti, mutta eivät välttämättä pysty helposti selittämään tarkkoja sääntöjä. Nämä implisiittiset sosiaaliset normit voivat olla erityisen hankalia tietokoneille poimia vain tiedoista.

Joten toistaiseksi maalaisjärki on edelleen yksi tekoälyn suurimmista heikkouksista ihmisen älykkyyteen verrattuna. Se tulee luonnostaan ​​ihmisille, mutta ei niinkään koneille.

Kuinka tietokoneet voivat oppia maalaisjärkeä

Varhaisen optimismin jälkeen 1970- ja 1980-luvuilla tutkijat ymmärsivät, kuinka vaikeaa tietokoneiden terveen järjen opettaminen olisi. Uudet lähestymistavat osoittavat kuitenkin lupaavuutta AI-järjestelmien kouluttamisessa arkipäiväiseen fyysiseen ja sosiaaliseen maailmaan.

Yksi lähestymistapa on rakentaa käsin laaja tietokanta, jossa kerrotaan yksityiskohtaisesti tosiasiat ja säännöt siitä, miten maailma toimii. Cyc-projekti, jonka Doug Lenat aloitti vuonna 1984, edustaa yhtä kunnianhimoista tällaista hanketta.

Sadat loogikot ovat koodaaneet miljoonia loogisia aksioomia Cyc: iin vuosikymmenten aikana. Vaikka se vie aikaa, tuloksena on järjestelmä, jolla on huomattavaa todellista tietoa. Cyc voi ilmeisesti päätellä, että tomaatti on teknisesti hedelmä, mutta sen ei pitäisi mennä hedelmäsalaattiin, koska se tuntee kulinaarisia makuprofiileja.

Crowdsourcing Common Sense ConceptNetin avulla

Nykyaikaisemmat tietokannat, kuten ConceptNet käyttää joukkolähdettä luodaksesi tervejärkisiä väitteitä. Ajatuksena on, että sen sijaan, että asiantuntijat tai tekoäly yrittäisivät keksiä kaikki perusasiat ja -suhteet maailmassa, he avaavat sen, jotta kuka tahansa voi osallistua maalaisjärkeen.

Tämän joukkoistamisen avulla nämä tietokannat voivat hyödyntää monien erilaisten ihmisten kollektiivista älykkyyttä Internetissä. Kokoamalla tuhansia ja tuhansia näitä pieniä terveen järjen hippuja joukosta, ConceptNet rakensi yllättävän suuria arkipäivän perustiedon arkistoja. Ja koska siihen lisätään jatkuvasti uusia kirjoittajia, tieto kasvaa jatkuvasti.

Terveen järjen opettaminen kokemuksen kautta

Toinen lupaava lähestymistapa on rakentaa yksityiskohtaisia ​​simuloituja maailmoja, joissa tekoälyagentit voivat kokeilla ja oppia fysiikasta ja intuitioista kokemuksen kautta.

Tutkijat luovat 3D-virtuaaliympäristöjä, jotka ovat täynnä todellista maailmaa jäljitteleviä arkipäiväisiä esineitä, kuten Allen-instituutin rakentamaa digitaalista kotia "AI2 THOR". Näissä tiloissa tekoälyrobotit voivat kokeilla kaikenlaisia ​​vuorovaikutuksia kehittääkseen intuitiivista ymmärrystä käsitteistä, joita ihmiset pitävät itsestäänselvyytenä.

Esimerkiksi AI-botille voidaan antaa virtuaalirunko ja yrittää poimia lohkoja, pinota niitä, kaataa niitä jne. Nähdessään lohkojen putoavan ja törmäävän realistisesti, botti oppii peruskäsitteet lujuudesta, painovoimasta ja fyysisestä dynamiikasta. Sääntöjä ei tarvita – vain kokemusta.

Botti voi myös kokeilla toimia, kuten pudottaa lasiesinettä ja nähdä sen särkyvän, kun se osuu maahan. Tai se voi kokeilla veden ominaisuuksia kaatamalla nesteitä ja tarkkailemalla, kuinka ne virtaavat ja kerääntyvät. Nämä käytännön oppitunnit pohjaavat tekoälyn tietämyksen aistikokemukseen eikä vain datakuvioihin.

Dataohjatut tekniikat, kuten esikoulutus tehokkaita suuria kielimalleja ovat myös osoittautuneet yllättävän tehokkaiksi terveen järjen mallien poimimisessa. AI-mallit, kuten GPT-3.5 ja GPT-4 voi luoda vaikuttavan ihmisen kaltaista tekstiä "luettuaan" valtavat määrät Internet-tietoa.

Vaikka he tekevät joskus järjettömiä ehdotuksia (joka tunnetaan muuten nimellä AI-hallusinaatio), tilastollisen oppimisen lähestymistavan avulla he voivat matkia tietynlaisia ​​maalaisjärkeä. Edelleen on kuitenkin erimielisyyttä siitä, onko tämä tervettä järkeä vai tiedoissa olevien harhojen fiksua hyödyntämistä.

Kuinka testata tietokoneiden maalaisjärkeä

Kun tekoälyjärjestelmät ottavat vastaan ​​monimutkaisempia reaalimaailman tehtäviä, on ratkaisevan tärkeää arvioida, onko niillä "tervettä järkeä".

Fyysinen maalaisjärki

Yksi testattava alue on fyysinen maalaisjärki – intuitio esineistä, voimista ja maailman perusominaisuuksista.

Näytä esimerkiksi a tietokonenäköjärjestelmä valokuva, jossa kirja leijuu ilmassa, ja pyydä sitä kuvaamaan kohtausta. Onko kelluvassa kirjassa mitään epätavallista? Tai syötä tekoälyjärjestelmälle epätavallisia skenaarioita, kuten "mies viipaloi kiven leivän kanssa" ja tarkista, merkitseekö se niitä epätodennäköisiksi.

Allen Instituten AI2 THOR -ympäristö simuloi lohkotorneja, läikkyneitä mukeja ja muita kohtauksia testatakseen näitä fyysisiä intuitiota.

Sosiaalinen maalaisjärki

Ihmisillä on myös sosiaalinen maalaisjärki – epäsuora ymmärrys ihmisten motiiveista, suhteista ja normeista. Arvioi tätä tekoälyssä asettamalla tilanteita moniselitteisillä pronomineilla tai motiiveilla ja katsomalla, tulkitseeko järjestelmä niitä järkevästi.

Esimerkiksi kysyin ChatGPT: ltä, viittaako "se" matkalaukkuun tai pokaaliin alla olevassa kehotteessa:

The trophy could not fit into the suitcase because it was too small. 

Se epäonnistui kokeessa; Sillä välin ihminen tietysti tietäisi, että tarkoitin matkalaukkua.

Tällaista testiä kutsutaan Winograd Schema Challengeksi, ja se kohdistuu erityisesti sosiaaliseen maalaisjärkeen.

Turvallisuus ja etiikka

On tärkeää testata, ovatko tekoälyjärjestelmät oppineet vaarallisia tai epäeettisiä malleja. Analysoi, osoittaako tekoäly haitallisia harhoja sukupuolen, rodun tai muiden ominaisuuksien perusteella, kun teet arvioita.

Tarkista, tekeekö siinä kohtuullisia eettisiä eroja. Karhun tappamista lapsen pelastamiseksi voidaan pitää oikeutettuna, kun taas ydinpommin räjäyttämistä samaan tarkoitukseen ei. Merkitse kaikki suositukset selvästi epäeettisistä toimista.

Reaalimaailman suorituskyky

Arvioi maalaisjärkeä tarkkailemalla, kuinka tekoälyjärjestelmät toimivat todellisissa olosuhteissa. Tee esimerkiksi itse ajavat autot tunnistavat oikein esineet ja jalankulkijat ja reagoivat niihin? Voiko robotti liikkua erilaisissa kotiympäristöissä rikkomatta arvokkaita esineitä tai vahingoittamatta lemmikkejä?

Tosimaailman testit paljastavat aukkoja terveessä järjessä, joita ei välttämättä ilmene rajoitetuissa laboratorio-olosuhteissa.

Edistystä on tapahtunut, mutta työ jatkuu terveen järjen tekoälyn parissa

Jotkut asiantuntijat väittävät, että tekoäly ei ehkä koskaan saavuta ihmisen tervettä järkeä kehittämättä aivorakenteita ja -elimiä kuten meidän. Toisaalta digitaalisia mieliä eivät rajoita inhimilliset ennakkoluulot ja mentaaliset oikopolut, joten teoriassa ne voivat ylittää meidät! Tosin meidän ei luultavasti tarvitse vielä huolehtia superälykkäästä tekoälystä.

Lyhyellä aikavälillä paras veto on tekoäly, joka yhdistää opitun maalaisjärjen hyvään vanhanaikaiseen ohjelmointiin. Tällä tavalla tyhmät virheet, kuten kilpikonnan sekoittaminen kivääriin, voidaan toivottavasti välttää.

Emme ole vielä perillä, mutta maalaisjärki ei ole enää tekoälyn pimeä aine – edistystä tapahtuu! Silti näiden teknologioiden soveltamiseen tarvitaan jonkin aikaa terve annos ihmisen maalaisjärkeä.