Теги → мышление

Робот в рамках специального тестирования продемонстрировал признаки самосознания

«Я мыслю, следовательно, я существую», — пожалуй, именно с помощью данного выражения философа и математика Рене Декарта (Rene Descartes) можно предельно кратко охарактеризовать ключевое отличие человеческого разума от машинных алгоритмов, имитирующих его. Конечно, в данном случае под «машинными алгоритмами» подразумевается не условный искусственный интеллект, который стал для многих современных учёных аналогом философского камня XXI века, а суперкомпьютеры и вычислительные устройства, действующие в рамках установленных ПО границ. Последние, к слову, с каждым разом отодвигаются всё дальше и нивелируют тем самым различия в поведении человека и компьютера. 

Кадр из фильма «Из машины». ИИ может оказаться куда хитрее и опаснее, чем кажется на первый взгляд 

Чтобы дать оценку модели «интеллекта», свойственного передовым роботизированным системам и компьютерам, эксперты, как правило, пускают в ход достаточно простые и общеизвестные методики. Одним из последних таких экспериментов стала проверка специалистами Политехнического института Ренсселера трёх роботов (их модели и разработчики не уточняются), наглядно продемонстрировавшая способность машин выйти за рамки шаблонных математических операций. 

В основу тестового задания была взята интерпретированная версия «Головоломки королевских советников». Каждому из роботов огласили условия эксперимента, направленного на выявление у системы так называемого «чувства осознания себя». Двум из трёх роботов якобы была выдана специальная «таблетка молчания», из-за чего они лишились возможности говорить. От роботов же требовалось дать ответ на вопрос, какое из устройств сохранило возможность общения, так как не попало в список употребивших «таблетку молчания».

Первоначально каждая из трёх испытываемых систем в попытках найти логическое решение загадки, условия которой не позволяют сделать этого, дали одинаковый ответ, произнеся: «Я не знаю». Однако один из роботов после этой фразы самостоятельно пришёл к выводу, что раз он «услышал» свой голос, то это означает, что он по-прежнему способен общаться. А следовательно, раз он всё ещё может говорить, значит единственным, кто не принял «таблетку молчания», является он сам.

В результате робот уведомил о своём «умозаключении» представителей Политехнического института Ренсселера, дополнив фразу «я не знаю» репликой «к сожалению, я теперь знаю». 

news.mydrivers.com

news.mydrivers.com

Роботы среди людей: модель Pepper приветствует человека 

Разумеется, что даже самые продвинутые модели сознания, которыми руководствуются продемонстрированные мировой общественности роботы, весьма далеки от соответствия критериям идеального искусственного интеллекта. И хотя последствиями разработки ИИ нас с завидной регулярностью пугают как кинематограф, так и литература, к которым присоединились авторитетные учёные и такие известные персоны, как Элон Маск (Elon Musk), создание ИИ — это лишь вопрос времени. Подтверждением этому может служить образ 13-летнего Евгения Густмана, самостоятельно сформированный программой, что позволило суперкомпьютеру впервые успешно пройти тест Тьюринга. 

Достижения в считывании мыслей

Учёные ещё на один шаг приблизились к считыванию информации, позволяющей узнать, что видит человек. Моделируя функционирование мозга при обработке им визуальной картины мира, исследователи смогли перевести записанные образы нейронной активности в изображения, на которые смотрел испытуемый. Хотя до практического применения не одно десятилетие, однажды технология может перерасти в устройство чтения мыслей или управления компьютером. "Это именно то, что вы бы использовали, если бы намеревались создать работающий прибор для чтения мыслей", - говорит невролог Джек Гэллэнт (Jack Gallant) из Калифорнийского университета (University of California) в Беркли.
Изображения истинные и полученные в ходе реконструкций
В левой колонке - видимые испытуемыми изображения; посередине - результаты реконструкции старой методикой; справа - реконструкция с помощью основанной на модели категорий техники
Текущая работа Гэллэнта и научного сотрудника Томаса Нэзелериса (Thomas Naselaris) базируется на ранних исследованиях, где они применяли картину нейронной активности для идентификации очень простых изображений. С тех пор проект продвинулся благодаря более полной детализации визуальных центров мозга. Результаты ближе к реконструкции видимого, чем к распознаванию, которое Гэллэнт сравнил с "карточным трюком фокусника, когда вы выбираете из колоды, а он угадывает их. Фокусник знает все карты, которые вы можете увидеть". В последней же работе "карта может быть фотографией или любым другим предметом. Фокусник должен узнать, что это, не видя объект", поясняет уровень сложности учёный. Моделирование исследователи проводили с аппаратом для функциональной магнитно-резонансной томографии (ФМРТ), измеряющим потоки крови через мозг, чтобы отследить активность клеток троих людей во время концентрации внимания на снимках повседневных предметов. Особое внимание уделялось тем участкам мозга, которые отвечают за форму объектов, а также проявлявшим активность, соответствовавшую общей классификации – "здания" или "небольшие группы людей". Как только модель была откалибрована, участники теста переводили взгляд на другой ряд изображений. После интерпретации полученных образов нейронной активности специально написанная программа искала совпадения среди 6 млн графических файлов. Считанные с помощью ФМРТ данные о миллионах нейронов конвертировали в несколько блоков. "На самом деле, информации огромное количество. Просто у нас нет способа получить её, кроме как открыть череп и подключиться напрямую", - говорит изучающий отражение мыслей на физическом уровне мозга в Университете Вандербилта (Vanderbilt University) невролог Фрэнк Тонг (Frank Tong). Гэллэнт же надеется разработать методы интерпретации других типов измерений мозговой активности, таких как ЭЭГ или лазерное сканирование. Среди потенциальных областей применения считывания мыслей – работа с системами CAD-CAM или Photoshop. Тем временем, схожее исследование проводится во французском Национальном институте здоровья и медицинских исследований (INSERM). Анализируя активность мозга, исследователи обнаружили, что способны назвать только что виденное человеком число. Результаты подтверждают предположения о кодировании чисел в мозге через специфическую активность, а также открывают дверь к усовершенствованию способностей оперировать числами. Хотя "числовые нейроны" были найдены у обезьян, до сих пор учёные не могли продвинуться дальше, чем обнаружение аналогичных зон мозга у человека. "Не было никаких гарантий, что с ФМРТ будет возможно выйти на новый уровень, - рассказывает Эвелин Эгер (Evelyn Eger) из INSERM. – У обезьян большое количество нейронов преимущественно проявляют себя неупорядоченно при появлении тех или иных цифр, поэтому выглядит маловероятно, что ФМРТ с разрешением 1,5 мм, где воксел содержит тысячи нейронов, сможет различить активность, связанную с разными числами. Факт, что это работает, означает большую структурированность в свойствах восприятия отдельных чисел, которую ещё предстоит обнаружить нейрофизиологическими методами". Исследователи показывали 10 участникам эксперимента восемь числовых символов или точки во время сканирования мозга ФМРТ. Затем применялся метод множественного анализа с целью найти путь декодировать демонстрировавшиеся цифры или количество точек. Несмотря на то, что отвечавшая числовым символам активность в мозге отличается от таковой для того же количества объектов, в случае с точками последнее может быть спрогнозировано через вызванную цифрами активность. Иным способом это не работает. По крайней мере для небольших количеств точек активность меняется в зависимости от порядкового значения чисел, обозначающего количество – например, возможно заключить, что 6 находится между 5 и 7. В случае же самих чисел исследователи не могут обнаружить те же изменения по причине недостаточной чувствительности оборудования либо иного метода кодирования чисел. В конечном итоге работа должна помочь раскрыть, как мозг осуществляет сложные вычисления. "Мы только начинаем понимать базовые строительные элементы, на которых вероятно основана символьная математика, - говорит Эгер. – Пока неясно, как числовые представления в мозге взаимодействуют и комбинируются в математических операциях". Материалы по теме: - Тренируем телекинез с системой Telekinetic Obstacle Course;
- Тетрис улучшает умственные способности;
- IT-байки: Реальность и выдумка с точки зрения мозга.

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥