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Gedankenlose Maschinen
Einige der Gründer und führenden Köpfe in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Kognitionswissenschaft haben gestern Abend die mangelnden Fortschritte bei der KI in den letzten Jahrzehnten harsch bewertet.
Während einer Podiumsdiskussion – moderiert von Sprachwissenschaftlern und Kognitionswissenschaftlern Steven Pinker – mit dem das Brains, Minds, and Machines-Symposium des MIT eröffnet wurde, forderten die Podiumsteilnehmer eine Rückkehr zu dem Forschungsstil, der die frühen Jahre des Feldes kennzeichnete und mehr von Neugier als von engen Anwendungen angetrieben wurde.
Sie fragen sich vielleicht, warum es keine Roboter gibt, die Sie schicken können, um die japanischen Reaktoren zu reparieren, sagte Marvin Minsky , der in den 1950er Jahren Pionierarbeit bei neuronalen Netzen leistete und bedeutende frühe Fortschritte in der KI und Robotik machte. Die Antwort lautet: In den 1960er und 1970er Jahren gab es viele Fortschritte. Dann ging etwas schief. [Heute] finden Sie Schüler, die sich für Roboter begeistern, die Basketball oder Fußball spielen oder tanzen oder lustige Grimassen schneiden. [Aber] sie machen sie nicht schlauer.
Patrick Winston , Direktor des Labors für künstliche Intelligenz des MIT von 1972 bis 1997, wiederholte Minsky. Viele Leute würden gegen die Ansicht protestieren, die es gegeben hat Nein Fortschritte, aber ich glaube nicht, dass irgendjemand protestieren würde, dass es in den letzten 20 Jahren mehr Fortschritte hätte geben können. Was schief gelaufen ist, ging in den 80er Jahren schief.
Winston machte die Stagnation teilweise auf den Rückgang der Finanzierung nach dem Ende des Kalten Krieges und auf frühe Versuche, KI zu kommerzialisieren, verantwortlich. Aber der größte Schuldige sei die mechanistische Balkanisierung des Feldes, wobei sich die Forschung auf immer engere Fachgebiete wie neuronale Netze oder genetische Algorithmen konzentriert. Wenn Sie Ihre Konferenzen Mechanismen widmen, besteht die Tendenz, nicht an grundlegenden Problemen zu arbeiten, sondern [nur] an den Problemen, mit denen die Mechanismen umgehen können, sagte Winston.
Winston sagte, er glaube, dass sich Forscher stattdessen auf die Dinge konzentrieren sollten, die den Menschen von anderen Primaten unterscheiden, oder sogar, was ihn von Neandertalern unterscheidet. Sobald die Forscher glauben, die Dinge identifiziert zu haben, die den Menschen einzigartig machen, sollten sie Computermodelle dieser Eigenschaften entwickeln und sie in realen Systemen implementieren, damit sie die Lücken in ihren Modellen entdecken und sie nach Bedarf verfeinern können. Winston spekulierte, dass die magische Zutat, die den Menschen einzigartig macht, unsere Fähigkeit ist, Geschichten mit den Fähigkeiten, die Sprache unterstützen, zu erschaffen und zu verstehen: Wenn man erst einmal Geschichten hat, hat man die Art von Kreativität, die die Spezies von allen anderen unterscheidet.
Emilio Bizzi , eines der Gründungsmitglieder des McGovern Institute of Brain Research des MIT, stimmte zu, dass sich Forscher auf wichtige Elemente des menschlichen Intellekts konzentrieren sollten, wie die Fähigkeit, Lernerfahrungen zu verallgemeinern oder Bewegungen fließend zu planen, um Hindernisse zu vermeiden, um ein bestimmtes Ziel wie das Greifen zu erreichen eine Brille. Ich bin optimistisch, dass wir in den nächsten Jahren große Fortschritte machen werden, und das liegt daran, dass es viele Labore in verschiedenen Teilen der Welt gibt, die humanoide Robotik betreiben.
Die beiden Linguisten auf dem Podium, Noam Chomsky und Barbara Partee , beide leisteten bahnbrechende Beiträge zu unserem Verständnis von Sprache, indem sie sie eher als computer- als als rein kulturelles Phänomen betrachteten. Beide waren auch der Meinung, dass das Verständnis der menschlichen Sprache der Schlüssel zur Erschaffung wirklich denkender Maschinen ist. Die wirkliche Kenntnis der Semantik ist eine Voraussetzung dafür, dass etwas als Intelligenz bezeichnet wird, sagte Partee.
Chomsky verspottete Forscher des maschinellen Lernens, die rein statistische Methoden verwenden, um ein Verhalten zu erzeugen, das etwas in der Welt nachahmt, aber nicht versucht, die Bedeutung dieses Verhaltens zu verstehen. Chomsky verglich solche Forscher mit Wissenschaftlern, die den Tanz einer in den Bienenstock zurückkehrenden Biene untersuchen und eine statistisch basierte Simulation eines solchen Tanzes erstellen könnten, ohne zu versuchen zu verstehen, warum sich die Biene so verhält. Das ist eine sehr neuartige Vorstellung von [wissenschaftlichem] Erfolg. In der Wissenschaftsgeschichte kenne ich so etwas nicht, sagte Chomsky.
Sydney Brenner , der mit Francis Crick den aus drei Buchstaben bestehenden DNA-Code entschlüsselte und die komplette neuronale Struktur des C. elegans Wurm auf zellulärer Ebene, stimmten darin überein, dass Forscher sowohl in der künstlichen Intelligenz als auch in den Neurowissenschaften mit Oberflächendetails überwältigt werden könnten, anstatt nach den größeren Fragen darunter zu suchen. Betrachtet man Versuche, seine Kartierung der C. elegans neuronaler Verdrahtungsplan mit komplexeren Organismen befürchtete Brenner, dass Neuro- und Kognitionswissenschaftler bei diesen Versuchen übereifrig seien. Er sagte, sie sollten sich stattdessen auf Probleme auf höherer Ebene konzentrieren. Er nutzte die Analogie von jemandem, der ein Foto mit einem Smartphone macht: Niemand würde sich heute die Mühe machen, eine solche Aktion auf Transistorebene zu beschreiben: Es ist viel sinnvoller, den Prozess in Bezug auf übergeordnete Subsysteme und Software zu diskutieren.