Выступление Алексея Потапова (ИТМО) на AINL

1. Конференция AINL: Искусственный Интеллект,
Естественный Язык (26 мая 2012, СПб)
Современные тенденции в
области сильного
искусственного интеллекта
Алексей Потапов
ИТМО, ГОИ,
AIDEUS
1

2. Традиционный вопрос
Возможен ли искусственный
разум?
Тест Тьюринга => Малопродуктивно спорить о возможности ИИ; если машина
будет уметь то, что умеет человек, нам этого будет достаточно, и неважно,
можно ли называть такие машины разумными. Так почему бы не попытаться
такие машины создать?
2

3. Аргументы против
принципиальной возможности ИИ
- Религиозные
- Псевдонаучные и псевдофилософские
Нет серьезных аргументов против возможности
существования ИИ хоть в какой-либо форме
Более сложные вопросы: когда и какой форме ИИ может
быть сделан
3

4. Смена настроений
• 50-е годы: ИИ будет создан скоро
• 70-е годы: нужно разрабатывать
прикладные системы ИИ
• 90-е годы: «зима ИИ»
• >2005 года: возрождение
интереса к сильному ИИ
4

5. Смена парадигм ИИ
1. Поиск в пространстве решений: 1950-е – 1960-е гг.
Решение формализованных задач
Ограничение: формализация задач выполняется вручную
2. Представление знаний: 1970-е – середина 1980-х гг.
Решение задач из описанной узкой предметной области
Ограничение: извлечение знаний выполняется вручную
3. Машинное обучение: середина 1980-х гг. – 1990-е гг.
Построение описания узкой предметной области в рамках
заданного представления
Ограничение: структура области определяется вручную
4. Воплощенный интеллект: 1990-е гг. – середина 2000-х гг.
Автономное получение данных
Ограничение: решаются низкоуровневые задачи
5. Когнитивные архитектуры: 2000-е гг. – …
Автономное интеллектуальное поведение
Ограничение: архитектуры объединяют слабые методы
5

6. Когнитивные архитектуры
• Soar
• ACT-R
• iCub
• …
6

7. Можно ли на основе слабых
компонент создать сильный ИИ?
7

8. Возврат к истокам: проблема универсального
искусственного интеллекта
1. Association for Advances in Artificial Intelligence
AI Magazine Volume 26 Number 4 (2005)
Getting Back to “The Very Idea”
Human-Level Artificial Intelligence? Be Serious!
AI Magazine Volume 27 Number 2 (2006)
Achieving Human-Level Intelligence through Integrated Systems and Research
Cognitive Architectures and General Intelligent Systems
Companion Cognitive Systems A Step toward Human-Level AI
2. Conference on Artificial General Intelligence
С 2008 года проводится международная конференция, которая посвящена
непосредственно проблеме универсального искусственного интеллекта
3. Научные институты, коммерческие фирмы, исследователи
• Singularity Institute for Artificial Intelligence
• Artificial General Intelligence Research Institute
• IDSIA (Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence)
• Novamente LLC
• TexAI, Thinking Machines Corp., SoarTech, MindSoft Bioware Inc., Proto-mind
Machines, Adaptive A.I. Inc.
8

9. Альтернативные подходы
1. Подход на основе ресурсных ограничений
• Неаксиоматические логики, NARS (П. Ванг)
2. Бионика
• Моделирование мозга (напр., Хьюго де Гаррис)
• Адаптивное поведение (напр., В. Редько)
3. Интегративный подход
• Novamente engine (Б. Гёрцель и др.), OpenCog
4. Обучение целевым функциям
• Singularity Institute for Artificial Intelligence, Э. Юдковский
5. Универсальный алгоритмический интеллект
• Хаттер, Шмидхубер, Aideus
9

10. Альтернативные подходы
1. Подход на основе ресурсных ограничений
• Неаксиоматические логики, NARS (П. Ванг)
Интеллект – это способность системы адаптироваться к окружению в условиях
недостаточных знаний и ресурсов
…
2. Бионика
• Моделирование мозга (напр., Хьюго де Гаррис)
• Адаптивное поведение (напр., В. Редько)
3. Интегративный подход
• Novamente engine (Б. Гёрцель и др.), OpenCog
4. Обучение целевым функциям
• Singularity Institute for Artificial Intelligence, Э. Юдковский
5. Универсальный алгоритмический интеллект
10
• Хаттер, Шмидхубер, Aideus

11. Альтернативные подходы
1. Подход на основе ресурсных ограничений
• Неаксиоматические логики, NARS (П. Ванг)
Интеллект – это способность системы адаптироваться к окружению в условиях
недостаточных знаний и ресурсов
Символьная когнитивная архитектура - NARS
2. Бионика
• Моделирование мозга (напр., Хьюго де Гаррис)
• Адаптивное поведение (напр., В. Редько)
3. Интегративный подход
• Novamente engine (Б. Гёрцель и др.), OpenCog
4. Обучение целевым функциям
• Singularity Institute for Artificial Intelligence, Э. Юдковский
5. Универсальный алгоритмический интеллект
11
• Хаттер, Шмидхубер, Aideus

12. Альтернативные подходы
1. Подход на основе ресурсных ограничений
• Неаксиоматические логики, NARS (П. Ванг)
2. Бионика
• Моделирование мозга (напр., Хьюго де Гаррис)
• Адаптивное поведение (напр., В. Редько)
Модели естественного интеллекта и его эволюционного возникновения
…
3. Интегративный подход
• Novamente engine (Б. Гёрцель и др.), OpenCog
4. Обучение целевым функциям
• Singularity Institute for Artificial Intelligence, Э. Юдковский
5. Универсальный алгоритмический интеллект
• Хаттер, Шмидхубер, Aideus
12

13. Альтернативные подходы
1. Подход на основе ресурсных ограничений
• Неаксиоматические логики, NARS (П. Ванг)
2. Бионика
• Моделирование мозга (напр., Хьюго де Гаррис)
• Адаптивное поведение (напр., В. Редько)
Модели естественного интеллекта и его эволюционного возникновения
Эмерджентные когнитивные архитектуры
3. Интегративный подход
• Novamente engine (Б. Гёрцель и др.), OpenCog
4. Обучение целевым функциям
• Singularity Institute for Artificial Intelligence, Э. Юдковский
5. Универсальный алгоритмический интеллект
• Хаттер, Шмидхубер, Aideus
13

14. Альтернативные подходы
1. Подход на основе ресурсных ограничений
• Неаксиоматические логики, NARS (П. Ванг)
2. Бионика
• Моделирование мозга (напр., Хьюго де Гаррис)
• Адаптивное поведение (напр., В. Редько)
3. Интегративный подход
• Novamente engine (Б. Гёрцель и др.), OpenCog
Уже решено множество проблем в ИИ. Но пока решения не объединим, не
узнаем уровень интеллекта, который получится в результате
синергетического эффекта…
4. Обучение целевым функциям
• Singularity Institute for Artificial Intelligence, Э. Юдковский
5. Универсальный алгоритмический интеллект
14
• Хаттер, Шмидхубер, Aideus

15. Альтернативные подходы
1. Подход на основе ресурсных ограничений
• Неаксиоматические логики, NARS (П. Ванг)
2. Бионика
• Моделирование мозга (напр., Хьюго де Гаррис)
• Адаптивное поведение (напр., В. Редько)
3. Интегративный подход
• Novamente engine (Б. Гёрцель и др.), OpenCog
Уже решено множество проблем в ИИ. Но пока решения не объединим, не
узнаем уровень интеллекта, который получится в результате
синергетического эффекта… Гибридная когнитивная архитектура
4. Обучение целевым функциям
• Singularity Institute for Artificial Intelligence, Э. Юдковский
5. Универсальный алгоритмический интеллект
15
• Хаттер, Шмидхубер, Aideus

16. Альтернативные подходы
1. Подход на основе ресурсных ограничений
• Неаксиоматические логики, NARS (П. Ванг)
2. Бионика
• Моделирование мозга (напр., Хьюго де Гаррис)
• Адаптивное поведение (напр., В. Редько)
3. Интегративный подход
• Novamente engine (Б. Гёрцель и др.), OpenCog
4. Обучение целевым функциям
• Singularity Institute for Artificial Intelligence, Э. Юдковский
Критическая проблема – задание целевой функции для интеллекта
…
5. Универсальный алгоритмический интеллект
• Хаттер, Шмидхубер, Aideus
16

17. Альтернативные подходы
1. Подход на основе ресурсных ограничений
• Неаксиоматические логики, NARS (П. Ванг)
2. Бионика
• Моделирование мозга (напр., Хьюго де Гаррис)
• Адаптивное поведение (напр., В. Редько)
3. Интегративный подход
• Novamente engine (Б. Гёрцель и др.), OpenCog
4. Обучение целевым функциям
• Singularity Institute for Artificial Intelligence, Э. Юдковский
Критическая проблема – задание целевой функции для интеллекта
Когнитивная архитектура?
5. Универсальный алгоритмический интеллект
• Хаттер, Шмидхубер, Aideus
17

18. Альтернативные подходы
1. Подход на основе ресурсных ограничений
• Неаксиоматические логики, NARS (П. Ванг)
2. Бионика
• Моделирование мозга (напр., Хьюго де Гаррис)
• Адаптивное поведение (напр., В. Редько)
3. Интегративный подход
• Novamente engine (Б. Гёрцель и др.), OpenCog
4. Обучение целевым функциям
• Singularity Institute for Artificial Intelligence, Э. Юдковский
5. Универсальный алгоритмический интеллект
• Хаттер, Шмидхубер, Aideus
Предсказание с использованием алгоритмически полного пространства
моделей + перебор действий для максимизации целевой функции
18
…

19. Альтернативные подходы
1. Подход на основе ресурсных ограничений
• Неаксиоматические логики, NARS (П. Ванг)
2. Бионика
• Моделирование мозга (напр., Хьюго де Гаррис)
• Адаптивное поведение (напр., В. Редько)
3. Интегративный подход
• Novamente engine (Б. Гёрцель и др.), OpenCog
4. Обучение целевым функциям
• Singularity Institute for Artificial Intelligence, Э. Юдковский
5. Универсальный алгоритмический интеллект
• Хаттер, Шмидхубер, Aideus
Предсказание с использованием алгоритмически полного пространства
моделей + перебор действий для максимизации целевой функции
19
Нет элементов когнитивных архитектур

20. Заключение
o Многообразие когнитивных архитектур связано с
тем, что способов слабой реализации функций
интеллекта существует неограниченно много;
o Слабость реализации означает ее
алгоритмическую неполноту;
o Объединение слабых методов не может позволить
достигнуть алгоритмической полноты, то есть
сильного ИИ;
o Модели универсального интеллекта практически
невычислимы, но они дают понимание причины
ограниченности всех существующих когнитивных
архитектур. 20

21. Спасибо за внимание!
Интересующиеся проблемами сильного
искусственного интеллекта просьба
обращайтесь по e-mail:
potapov@aideus.com
21