Существующие системы искусственного интеллекта не являются универсальными и, очевидно, вообще не способны стать универсальными, не претерпев сначала глубоких изменений в этих системах, изменений, которые должны были бы быть инициированы людьми. Чего не хватает?
Проблема заключается в обучающих данных. Процесс эволюции породил общую способность к обучению, используя сам мир в качестве обучающих данных. Напротив, наши системы искусственного интеллекта берут очень небольшое подмножество мира (например, большой набор игр Go или большой набор интернет-текстов) и обучают систему обучения на этом подмножестве. Зачем брать подмножество? Потому что мир слишком велик, чтобы поместиться в компьютере, особенно если этот компьютер — маленькая часть мира.
Это говорит о том, что переход от нынешней ситуации к «искусственному, но реальному» интеллекту — это не просто вопрос постепенного улучшения ситуации. Существует более фундаментальная проблема, которую необходимо решить, и ее нельзя решить просто за счет увеличения обучающих наборов, более быстрых вычислений и тому подобного. Это не значит, что задача невозможна, но она может оказаться гораздо сложнее, чем люди ожидали.
Думаю, ИИ нужна не просто общая прогнозирующая модель мира, а именно причинно-следственная; не просто общая идея о том, что «когда вы увидите А, вы скоро увидите Б». А идея о том, что «когда есть А, которое можно увидеть или не увидеть, оно создаст Б, которое вы можете видеть, а можете и не видеть». Это необходимо по многим причинам, но, в частности, без такой причинно-следственной модели долгосрочные прогнозы или планирование будут невозможны.
Да, то же самое произошло бы с нашей моделью человеческой жизни: если бы мы просто использовали модель без какой-либо причинной структуры и заставили ее угадывать, что произойдет в неопределенно далеком будущем, это в конечном итоге привело бы к бессмысленным предсказаниям.)
ИИ должен иметь возможность видеть свои собственные прогнозы, а не только то, что происходит; сами предсказания должны стать своего рода входными данными, подобно зрению и слуху.))
К примеру, ИИ должен уметь замечать, что когда он предсказывает, что поднимет руку, он добивается успеха, и ему нужно усвоить, что в этих случаях его предсказание является причиной поднятия руки. Только таким образом его живое обучение создаст причинную модель мира, которая действительно обладает самопознанием.)
ИИ необходимо будет функционировать таким образом, чтобы обрести самопознание и свободу воли, без которых мы не могли бы считать его обладающим общим интеллектом, каким бы хорошим он ни был в конкретных задачах.
Всю вводную информацию не удастся пока поместить для работы ИИ. У нас нету такого объема хранилища . Потому что данные будут весить много и это стоит денег больших денег. Второе обработка такого объема данных займет много времени. Но когда нибудь мы сможем это сделать.