Штучний інтелект — свого роду святий Грааль для Кремнієвої долини, оскільки людиноподібні говорять роботи повинні змінити наш світ на краще.
Як сказав Стів Джобс, «this changes everything». Уявіть, що ви стоїте на кухні і говорите: «Включи-но світло над плитою». Замість того щоб йти до вимикача самостійно, ви просите систему включитися самостійно. Простий зв’язок. Простіше і швидше.
Подумайте про можливості хіба ваша звичайна мова гірше сучасного взаємодії з клавіатурою, мишею і тачскріном? Розмовляючий штучний інтелект міг би суттєво змінити ситуацію за кермом, коли ваша увага має бути прикута до дороги, а не до екрану.
Бетонні блоки на шляху до «і і» завжди включали проблеми проектування і написання великих програм, що представляють складні ідеї та взаємодію з різними типами даних. Коли вперше з’явилися комп’ютери, залишалися обмеження у апаратного і програмного забезпечення, але ненадовго. Деякі сподівалися, що машини напишуть власне програмне забезпечення «в стилі мозку», але поки цього не сталося.
Теорія патома вирішує проблему програмування, використовуючи всього один алгоритм.
Що таке теорія патома? Теорія патома стверджує, що мозок лише зберігає, сортуює та використовує шаблони, шаблони. Нічого більше. Це як відповідний патерн, що ідентифікує зберігається патерн, який виступає в якості програми.
У назві «патом» суміщені «патерн» і «атом». Патерни — це неподільні елементи, які, подібно до атомів, можна поєднувати, щоб сформувати більш складні патерни. Теорія патома навіяна спостереженнями за комбінаціями патернів в мозку і мови. Вона обіцяє стати першим кроком у бік машинного інтелекту, оскільки вирішує основну проблему: «і і» — занадто складний для програмістів.
Навчання: конкретне визначає загальне
Яка найбільша відмінність комп’ютерів від мізків? Комп’ютерні програмісти визначають загальне як зберігаюче конкретне, але мізки зберігають конкретне, щоб визначити загальне. Мізки навчаються таким чином, а комп’ютери ні.
Ми про це знаємо, звичайно, оскільки коли вчимо щось, усвідомлюємо це і воно «чарівним» чином стає вивченим, плюсується до вже відомого. Комп’ютерні програмісти визначають структури даних, щоб представити загальні вимоги. Це випливає з дизайну Алана Тюрінга 1936 року, емулюючого людські комп’ютери. Зберігаючи обчислення на папері, людський інтелект може виробляти нескінченно складні обчислення, використовуючи ретельно спроектовані структури даних.
В мізках відбувається зворотне. Ми вчимося на досвіді (конкретному) і узагальнюємо це. Проблема в тому, що програмісти часто не можуть визначити загальне. Наші мізки підказують нам, що є спільне, але часто це в корені невірно.
Перехід до спільного з конкретного
У реальному світі є багато хороших прикладів. Що таке птах? Птах — це тварина розміром з кулак, яка може літати. Тоді що таке пінгвін? Так, птах, але вже не з кулак розміром і зовсім не вміє літати.
Ви бачите проблему: дефініції, що випливають із загального, не є гнучкими. Узагальнення виходячи з конкретного набагато краще. Давайте сховаємо пару птахів: горобця, малинівку, орла, яструба, голуба, страуса і пінгвіна. Єдина асоціація, з якої ми починаємо, це птахи. Вона мало що говорить, але нам є чому повчитися.
В процесі осягнення досвіду, малинівка та голуб залишаються розміром з кулак. Горобець трохи менше, а яструб трохи більше. І страус набагато більший. Пінгвін теж більший, але менше і страуса. Кожен з цих птахів має лускаті ніжки і пір’я. Стривайте, а чи є пір’я у пінгвіна? Якщо ні, цю асоціацію йому не даємо. Ще пінгвін плаває, але всі інші птахи літають. Літають птахи? І так, і ні. Плавають чи пінгвіни? Так.
Досвід цих відносин демонструє парадигму мозку, коли конкретне визначає загальне, оперуючи на семантичному рівні. Суть кожної птиці — це набір асоціацій, які випливають з досвіду, включаючи і те, що вона є, що у неї є і що вона робить. Можна назвати ці асоціації «частиною патерну», і кожен тип птиці формує свій власний «атом» патерну. Атоми з’єднуються в мережу асоціацій, створену на основі досвіду та узагальнення. Теорія патома дозволяє атомам динамічно розділятися і об’єднуватися, але не будемо забігати вперед.
Перша асоціація, яку ми зберегли для кожної птиці, полягала в тому, що вони птахи. Друга пов’язана з їх розміром щодо інших птахів. Третя асоціація для кожної птиці — наявність пір’я.
Питання в тому, чи всім птахам потрібні пір’я? Чи Можете ви уявити собі жирного пінгвіна, якому тепло і без пір’я? Я можу. Спільне, що визначає конкретне, зазнає невдачі при таких змінах. Альтернатива куди більш гнучка, тому що переписувати загальний дизайн буде недоцільно. Якщо додати жирного пінгвіна, він залишиться птахом і залишить загальні відомості про птахів без змін.
Це простий механізм, що розділяє патерни, який можна назвати «перетин набору зв’язків». Він дозволяє вам брати деякі елементи і знаходити спільні ознаки, як запити до баз даних, але працюючи в мережі типу мозку.
Наскільки велика птиця? Просто проведіть зв’язок від «птахів» до «великих». Великий — це розмір, тому ми одержуємо наступне: а) у мого кулака є два розміри; б) один менше, і з) інші більше.
Враховуючи неоднозначність питання (неоднозначність передбачає більше однієї відповіді), ми можемо вибрати часту відповідь «розміром з кулак». Це випливає з того значення, яке зберігає досвід. Перетин набору зв’язків — це ефективний спосіб шукати відповіді в масивних базах даних на зразок мозку, без індексації. Як тільки у нас буде відповідь «розміром з кулак», стануть доступні асоціації з голубом і малинівкою.
Цей підхід не статистичний, а на основі підбору патернів. Він видає правильні відповіді з досвіду, а не з чуток.