Emergent Intelligence


Original: http://chetansurpur.com/blog/2013/08/emergent-intelligence.html

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Je suis tombé en amour avec le concept d’émergence – l’idée que le comportement complexe peut émerger d’un ensemble de règles très simples. Et je commence à penser que la vraie intelligence artificielle ne va pas être un programme mathématique complexe conçu expressément pour un produit pré-déterminé, mais plutôt un comportement émergent d’un ensemble de règles très simple.

Émergence dans l’univers

J’ai récemment regardé une conférence par Stephen Wolfram sur ses expériences avec une version simplifiée du jeu de la vie de Conway. C’est un discours qui va changer; il m’a littéralement donné une nouvelle façon de regarder le monde.

Wolfram commence par une ligne de carrés, chacun soit noir ou blanc. Ensuite, il applique une règle pour savoir comment les valeurs d’un carré et ses voisins de gauche et de droite spécifie la valeur suivante de ce carré. De cette façon, la ligne de carrés de couleur se transforme en une nouvelle ligne de carrés avec différentes valeurs de couleur en fonction de la règle simple. Si vous connaissez le jeu de Conway de la vie, cela devrait vous paraître familier.

Par exemple, voici une règle et comment elle affecte les places au fil du temps:

A simple rule

 

Les règles sont si simples qu’elles peuvent être codées en 8 bits. Cela signifie qu’il est possible de visualiser toutes les règles possibles.

Ce faisant, Wolfram très rapidement trouvé une règle qui a donné lieu à un comportement imprévisible vraiment complexe:

Rule 30

 

Pour voir comment cela est magique, jetez un oeil à 250 itérations avec la même règle:

250 iterations of Rule 30

Si je devais vous demander quelle est la valeur de la case du milieu serait après un million d’itérations, vous ne seriez pas capable de me dire sans exécuter par toutes ces itérations. Maintenant, cette imprévisibilité n’est pas due à l’aléatoire; en fait, il est entièrement déterministe. Après tout, vous connaissez la règle exacte qui transforme les carrés pour chaque étape!

Admirez quelques autres beaux résultats de règles aussi simples que l’article 30:

Results from other rules

 

Il s’agit d’un excellent exemple de comportement émergent – les résultats des calculs imprévisibles d’une règle de calcul simple. Wolfram va même jusqu’à dire que peut-être l’ensemble de notre univers est le produit d’une règle très simple, dont la découverte serait l’objectif final de la physique.

Émergence dans AI

Dans la même veine, le grand rêve AI est de créer une intelligence artificielle générique qui peut apprendre tout type de modèle et de faire des prédictions, si le problème est de reconnaître les visages ou comprendre le langage ou vous dire ce que vous devriez regarder le film. Jusqu’à récemment, chacun de ces domaines problématiques avaient des dizaines de milliers de chercheurs spécialisés en créant un algorithme spécialement conçu pour résoudre ce problème et que ce problème, l’utilisation des fonctions et heuristiques codées manuellement applicables à ce domaine.

Mais ces derniers temps, il ya eu un intérêt croissant et le succès mesuré en apprentissage en profondeur, le processus de laisser l’IA apprendre à partir des données de formation non marqué et venir avec ces caractéristiques et heuristiques sur son propre, généralisant ainsi sa capacité à apprendre dans n’importe quel domaine de problème. Nous avons vu des techniques puissantes des laboratoires de chercheurs comme Andrew Ng comme autoencoders rares et réseaux de neurones hiérarchiques fonctionnent bien à cette tâche, en utilisant des procédés mathématiques comme la descente de gradient pour extraire des motifs de l’entrée sensorielle brute.

Je pose que si nous continuons sur cette trajectoire de généraliser l’intelligence d’apprendre pour lui-même, autant que possible, de réduire la nécessité d’un algorithme spécifique diriger son “processus de pensée”, nous retrouvons avec un système de neurones connectés suite d’un simple mais puissant ensemble de règles qui conduisent finalement à l’intelligence.

Si c’est le cas, notre but ultime est de comprendre ce que ces règles simples sont ce résultat dans un comportement intelligent. Mais ici nous nous heurtons à un mur de briques – si notre comportement émergent souhaité est d’être aussi complexe et chaotique que nous ne pouvons même pas commencer à prédire, comment pouvons-nous trouver les règles qui y conduisent?

AI Brain inspiration

C’est là que j’admire l’approche de Jeff Hawkins à s’inspirer de la preuve de concept-meilleur que nous avons qui est idéalement situé à l’intérieur même de nos propres têtes – le cerveau humain.

À la base, le cerveau est juste un ensemble connexe de neurones biologiques qui suivent un ensemble de règles simples. Ces règles précisent comment les neurones se forment et de renforcer les liens et la façon dont ils communiquent des signaux électriques à travers le réseau. Je ne peux pas imaginer qu’ils ont un pré-déterminé, algorithme complexe (une telle pente de descente stochastique) contrôler leur comportement. Il est beaucoup plus probable que c’est seulement ces règles simples qu’ils suivent qui conduisent à le même genre de comportement que les algorithmes plus complexes, nous avons sont conçus pour faire.

Donc, la compagnie Hawkins Numenta prend l’approche de l’étude du fonctionnement du cerveau, en essayant de voir si elles peuvent tracer le comportement intelligent du cerveau vers les mécanismes simples qu’ils sont entraînés par. Si nous pouvons cartographier cette rupture, nous pouvons les mettre en œuvre dans le logiciel et le matériel, et ça va être une tâche beaucoup plus facile et évolutive que d’essayer de remettre-ingénieur des algorithmes plus complexes vers le même but. Je pense que c’est également l’approche la plus pratique pour essayer de trouver l’ensemble des règles simples qui résultent de l’intelligence complexe.

Vers le rêve

Quand j’imagine une IA aussi puissant que l’esprit humain, je vois un système très semblable au cerveau, avec juste un groupe de neurones connectés et des règles simples décrivant la façon dont ils interagissent. Avec cela à l’esprit, je crois que l’étude du cerveau et l’application de ce que nous apprenons d’elle va nous conduire le plus rapidement vers la réalisation du grand rêve AI. Au lieu de passer tout notre temps sur des algorithmes hautement spécialisés pour résoudre des problèmes ponctuels, nous devrions nous concentrer sur la création de systèmes plus généraux qui peuvent apprendre de la façon étonnante de nos propres cerveaux font. Et si nous obtenons la chance, nous finirons par découvrir la belle et simple ensemble de règles qui conduisent à une véritable intelligence émergente.

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