Sztuczna inteligencja- lekarstwo na realne problemy, część I

Sztuczna inteligencja może obecnie wykonywać wiele zadań poznawczych, takich samych jakie mogą wykonywać ludzie, ale wciąż nie rozumiemy, jak myśli algorytm AI. Google DeepMind planuje przeprowadzić zakrojone na szeroką skalę testy ludzkich zdolności poznawczych na ,,umysłach” maszyn, aby dowiedzieć się, jak działają.

Długotrwałym problemem w badaniach nad sztuczną inteligencją jest fakt, że głębokie sieci neuronowe są dla naukowców "białymi plamami" na mapie ludzkiego ciała. Nie można stwierdzić, jak działają te algorytmy, patrząc tylko na ich kod. Uczą się poprzez trening danych i nie ma prostego schematu ich przepływu, który można by było w jakiś sposób wykorzystać. Sposób, w jaki te sieci podejmują decyzje, jest zakodowany w splocie tysięcy stymulowanych neuronów.

Nasze mózgi nie są jedynymi nieodgadnionymi maszynami myślącymi. Po prostu grzebiąc w ludzkich mózgach, szukano wskazówek, jak ludzie rozumują, i tak przez lata psychologowie poznawczy opracowali testy zaprojektowane do badania naszych zdolności mentalnych.

Gdyby sztucznej inteligencji dostarczyć informacji na temat środowiska, w którym funkcjonuje człowiek to- według naukowców- ludzie i sztuczna inteligencja mogliby osiągnąć porównywalne wyniki w testach wiedzy. To powinno nie tylko ułatwić bezpośrednie porównywanie ludzi i maszyn, ale także umożliwić interpretację wyników z zgodnie istniejącą literaturą akademicką z zakresu psychologii poznawczej.

Możliwość wykorzystania wiedzy zgromadzonej w ciągu 150 lat badań nad psychologią, może być niezwykle przydatna, w zrozumieniu funkcjonowania najnowszych systemów sztucznej inteligencji.

Część II