Mitä asioita on erityisen vaikeaa selittää tekoälylle, etenkin vahvalle tekoälylle ja kenties superälylle?
Missä asioissa vahva tekoäly olisi erityisen ja suhteettoman tietämätön, ummikko ja tollo, etenkin jos se on saanut kaiken tietonsa tekstinä?
-Maailma on 3 ulotteinen
-painovoima vetää alaspäin
-ilmasta näkee yleensä läpi
?
Tosin kai nuokin voi päätellä syvällisiä merkityksiä myöten internetissä lojuvasta tekstistä. Tärkeät aukot paikataan kysymällä luojilta eli ihmisiltä. Konjektuurini on, että osa superälynkin kysymyksistä voi tuntua yllättävän alkeellisilta, tyhmiltä tai lapsellisilta, vaikka se olisi jo keksinyt miten fuusiovoimala pitää rakentaa tai miten aurinkokennoja voi valmistaa yhtä halvalla kuin lasia tai tapettia.
Ihmisetkin voivat päätellä jotain ehkä hyödyllistäkin elektroneista ja mustista aukoista, vaikka niistä ei olekaan mitään aistinvaraista tietoa, pelkkää tekstiä( ja lukuja).
Ensivaiheessa koneen pitäisi ymmärtää sanojen taivutusmuotojen ja muiden kielen hienouksien merkitystä - tai pitäisikö sanoa metamerkitystä.
Se on hankalaa koska metamerkityksien ymmärtämistä varten olisi hyvä ymmärtää itse asiaa ja itse asiaa koskevien väitteiden ymmärtämisessä auttaisi metamerkityksien ymmärtäminen.
En tiedä pääseekö tuosta pattitilanteesta tai kuten englanniksi joskus sanotaan: catch22 - tilanteesta vain kokeilemalla tarpeeksi isoja kokonaisia kielen ja maailman malleja kerralla...
Kyllä muistiin jotain jää vaikka ei ymmärtäisi siitä hölkäsen pöläystä ja sitten jossain vaiheessa voi ehkä sanoa, että "kaikki loksahti paikoilleen". Vauvana/lapsena ei jää kunnolla mieleen miltä se tuntui ja vieraan kielen oppiessaan turvautuu omaan kieleensä ja muuhun valmiiseen tietorakenteeseensa.
Missä asioissa vahva tekoäly olisi erityisen ja suhteettoman tietämätön, ummikko ja tollo, etenkin jos se on saanut kaiken tietonsa tekstinä?
-Maailma on 3 ulotteinen
-painovoima vetää alaspäin
-ilmasta näkee yleensä läpi
?
Tosin kai nuokin voi päätellä syvällisiä merkityksiä myöten internetissä lojuvasta tekstistä. Tärkeät aukot paikataan kysymällä luojilta eli ihmisiltä. Konjektuurini on, että osa superälynkin kysymyksistä voi tuntua yllättävän alkeellisilta, tyhmiltä tai lapsellisilta, vaikka se olisi jo keksinyt miten fuusiovoimala pitää rakentaa tai miten aurinkokennoja voi valmistaa yhtä halvalla kuin lasia tai tapettia.
Ihmisetkin voivat päätellä jotain ehkä hyödyllistäkin elektroneista ja mustista aukoista, vaikka niistä ei olekaan mitään aistinvaraista tietoa, pelkkää tekstiä( ja lukuja).
Ensivaiheessa koneen pitäisi ymmärtää sanojen taivutusmuotojen ja muiden kielen hienouksien merkitystä - tai pitäisikö sanoa metamerkitystä.
Se on hankalaa koska metamerkityksien ymmärtämistä varten olisi hyvä ymmärtää itse asiaa ja itse asiaa koskevien väitteiden ymmärtämisessä auttaisi metamerkityksien ymmärtäminen.
En tiedä pääseekö tuosta pattitilanteesta tai kuten englanniksi joskus sanotaan: catch22 - tilanteesta vain kokeilemalla tarpeeksi isoja kokonaisia kielen ja maailman malleja kerralla...
Kyllä muistiin jotain jää vaikka ei ymmärtäisi siitä hölkäsen pöläystä ja sitten jossain vaiheessa voi ehkä sanoa, että "kaikki loksahti paikoilleen". Vauvana/lapsena ei jää kunnolla mieleen miltä se tuntui ja vieraan kielen oppiessaan turvautuu omaan kieleensä ja muuhun valmiiseen tietorakenteeseensa.
Vastaukset 8
Vanhimmat
No vaikkapa sen selittäminen, mikä on suolaista ja kuinka se tunnistetaan... (siihen ei taida olla edes anturia olemassa) Makuaisti on hyvin selvä ihmiselle, mutta koneelle varmaankin käsittämätön? Jollei sitten ole sopivaa anturia olemassa.
Toisaalta on kyllä äärimmäisen yksinkertaista rakentaa koneeseen algoritmi, joka selvittää jokaisen asian, joka on epäselvä:
Kun jokin asia on koneelle käsittämätön, se talletetaan sellaiseen paikkaan, johon kone aina joutoaikanaan palaa... ja pyrkii käytettävissä olevin keinoin ratkaisemaan ongelman. Hakemalla netistä, kysymällä opettajalta jne.... Aivan kuin kyselykautta elävä lapsonen.
Minusta kaikkein tehokkainta oppimista olisi toimiminen, harjoittelu mahdollisimman realistisia olosuhteita vastaavassa tätä varten suunnitellussa keinoympäristössä,
esim AGISIM:
http://sourceforge.net/projects/agisim
Samassa ympäristössä voisi pelimomaisesti olla mukana ajoittain oikeita ihmisiä, mutta myös useita keskenään viestittäviä, toimivia, harjoittelevia tekoälyagentteja.
Sitten jossakin seuraavassa vaiheessa voitaisiin siirtyä reaalimaailmaan, aluksi tarkkailijana.
Tila ja aika.
"
Missä asioissa vahva tekoäly olisi erityisen ja suhteettoman tietämätön, ummikko ja tollo, etenkin jos se on saanut kaiken tietonsa tekstinä?
"
Sellaisissa asioissa mitä ei ole tekoälyn toimintahetkeen mennessä selitetty missään internetin tekstissä jonka tekoäly on kohdannut.
Sellaisia ovat erityisesti itsestäänselvinä pitämämme asiat, jotka eivät ole loogisesti johdettavissa selitetyistä asioista, mutta jotka me tiedämme esim. siksi koska ne löytyvät DNA:stamme. Toisaalta ainakin DNA asioiden osalta, superälyn tasoinen vahva tekoäly voisi katsoa netistä ihmisen DNA:n ja päätellä mm. siitä lukemattomia seikkoja meistä ihmisistä - sellaisiakin joista me emme tiedä ainakaan vielä tai jotka tunnetaan lähinnä vain akateemisissa piireissä. Lienee sanomattakin selvää, että DNA:n käyttö sillä tavalla on suunnattoman vaikeaa ja vaatii valtavasti koneellista ajattelua, suuren määrän synteettisiä hyviä ideoita ja superälyn itsensä kylkeen ohjelmoimien ei-älykkäiden ad hoc algoritmien pyöritystä.
Lisäksi jotkut asiat mitkä ovat erityisen vaikeita sokeille ja erityisen vaikeita kuuroille, mitä ne lienevätkin. Ehkä joku kyseisiä ryhmiä tunteva tietää?
Arkeen liittyvät jatkuvuusmatemaattiset sidokset parametrien välillä, kuten esim. kävelyssä tai auton ajamisessa. Tietokone ymmärtäisi ja käsittelisi sellaisia asioita parhaiten yhtälöinä. Jos tekoälyn kapasiteetti ei riitä kävelyn löytämiseen DNA:stamme eikä sillä ole mitään näköä vastaavaa, niin se tuskin saa itsestään selville mitä ihmisten kävely tarkoittaa. Silti se saattaa keksiä, että joissain maastoissa tavaraa on kannattavinta kuljettaa kävelevillä roboteilla, jotka se sitten suunnittelee ja kehittelee niihin yhtälöt joiden perusteella robottien tietokoneet säätelevät jalka-aktuaattorien tehoja siten, että robotit kävelevät sulavasti ja parhaalla mahdollisella hyötysuhteella.
" pelkkää tekstiä( ja lukuja)."
Mustista aukoista ja elektroneista on myös yhtälöitä. Tosin jos ollaan (yli?)tarkkoja niin voi muistuttaa, että myös luvut ja yhtälöt voidaan ilmaista luonnollisen kielen lauseilla.
"tai pitäisikö sanoa metamerkitystä. "
Jos osaan latinani, niin metamerkitys tarkoittaisi merkityksen merkitystä. Ehkä ei pidä sanoa, että tietyillä luonnollisen kielen arkisilla sanoilla on "metamerkitys" vaan 2.asteen merkitys tai välillinen merkitys tai apumerkitys tai loogis-matemaattinen(yllätys yllätys!) merkitys? Niin, matematiikka ei ala omenoiden laskemisesta.
"...catch22..."
Lähtikö tuo ilmaus alunperin Joseph Hellerin sotaromaanista?
" Sellaisia ovat erityisesti itsestäänselvinä pitämämme asiat, jotka eivät ole loogisesti johdettavissa selitetyistä asioista, mutta jotka me tiedämme esim. siksi koska ne löytyvät DNA:stamme. "
Jos "common sense" olisi koodattuna DNA:han, niin se olisi kohtuullisella vaivalla koodattavaissa sääntökannaksi tms. Mutta se on yleisen ymmärryksen mukaan sitä tietoa, jonka ihmislapsi syntymän jälkeisinä vuosina eläen, kokeillen, havainnoiden oppii. Mihin formaaliseen muotoon se olisi käytännöllisintä taltioida, sekin on ehkä ongelma (kunnes toimiva ratkaisu on verifioitu). Hermoverkko on toimiva ratkaisu, mutta entä muut?
"
Jos "common sense" olisi koodattuna DNA:han, niin se olisi kohtuullisella vaivalla koodattavaissa sääntökannaksi tms."
Voi olla kohtuuvaivalla, vaikkei olisikaan DNA:ssa kokonaan tai osittain.
"eläen, kokeillen, havainnoiden oppii. "
Kaikesta siitä tiivistetty näkemys tämän universumin luonteesta ei välttämättä vie muutamaa sivua enemmän tilaa, jos sitäkään.
Se alkaa jostain tästä: 3D, gravitaatio, aika-avaruuden jatkuvuus, aikajärjestys, esteet, yksi paikka kerrallaan, inertia, nesteet, ilma, kiinteä, kovuus, taipuisuus, heitettäessä parabeli, valo menee suoraan, valolle suora on kappaleelle suora, varjot, heijastukset, valo menee heti, valoa ei katoa lyhyellä matkalla eli lyhyellä matkalla pintakirkkaus ei alene etääntyessä... mitä vielä?
Toisaalta tekoäly ei voi olla jumissa tuohon, koska kvanttimekaniikka ja suhteellisuusteoria ovat ristiriidassa tuon yleisjärkevyyden kanssa.
"Mihin formaaliseen muotoon se olisi käytännöllisintä taltioida"
Yhtälöitäkin tarvitaan. Yksinkertaisimmillaan suoraan verrannollinen(y=kx) ja kääntäen verrannollinen. Se on sitten samalla luonnostaan tarkempi kuin biologiaan perustuva matemaattisen suhteen koodaus-/ilmaisutapa.
Karkeampi, mutta joustavampi formaatti epälineaaristen tai kaavaa noudattamattomien suhteiden ilmaisuun on "mitä suurempi x sitä suurempi y" tai "mitä suurempi x sitä pienempi y".
Common-sense-puuttuminen on keskeinen syy siihen, miksi AI-ohjelma ei ymmärrä ihmisen kirjoitettua kieltä ja kykene itsenäisesti kasvattamaan ymmärrystään netin sisältöä kahlaten. Kielten ja käsitteiden sisältö voidaan muokata semanttiseksi verkoksi varsin kattavasti, mutta silti ihmisen vapaasti ilmaistu kieli on ohjelmalle lähes käsittämätöntä. Ongelman ajatellaan johtuvan keskeisimmin juuri "common sense" ymmärryksen puuttumisesta. Common sense on hyvin laaja maailmankuva: sekä valtava joukko yksityiskohtia, että niiden suhteita ja kokonaiskuvia, hahmoja, ei rajoitettu joukko sääntöjä.