Мы часто рассказываем о технологическом прогрессе и о том, как далеко ушли технологии. Взять, к примеру, искусственный интеллект – его внедряют в жизнь людей, а благодаря его развитию некоторые отрасли могут отказаться от человеческого ресурса. Но всё же с некоторыми случаями искусственный интеллект не может справиться. Рассказываем про 5 вещей, в которых искусственный интеллект проигрывает навыкам человека.
Длительный процесс обучения
Искусственный интеллект не может усвоить новый материал с первой попытки (по крайней мере, пока что). Чтобы запомнить новую информацию, ему нужны многократные повторения, даже если речь идет о достаточно простых случаях.
Ученые даже провели эксперимент, посвященный этой теме. Чтобы относительно хорошо проявить свои умения на игровой консоли, человеку потребовалось 2 часа на тренировку. Алгоритму, разработанному компанией DeepMind, – 900 часов.
Невозможность социального обучения
Искусственный интеллект обучают люди, используя некоторые методики – например, загрузку большого массива данных или же с помощью речи. В последнем варианте это может сделать только человек, то есть только человек может обучить ИИ в процессе разговора или проговаривания материала. Может ли это быть другой робот, начитывающий информацию? Вполне, но опять-таки он будет читать информацию, подготовленную для него человеком.
Проблемы с распознаванием абстрактных понятий
С распознаванием предметов у ИИ нет проблем, если не пытаться его обмануть. Например, придать одному предмету характерные для другого черты. Куда сложнее будет с абстрактными понятиями, которые нельзя выразить предметно. Можно придумать, как изобразить счастье, любовь и свободу, но вряд ли получатся конкретные предметы, посмотрев на которые каждый скажет, что это.
Ученые также считают, что распознавать буквы – тоже сложная задача для ИИ. Как и предметы в контексте – недаром иногда, чтобы зайти на некоторые сайты, используют капчу с изображениями, благодаря которой можно подтвердить, что вы – человек, а не машина.
Систематичность
Освоить основные принципы грамматики для ИИ – крайне сложная задача. Потому что существуют правила, которые не поддаются описанию или же зависят от смысловой нагрузки предложения, а с этими вещами у алгоритмов всё еще проблемы. Чтобы получилось применить правило на практике, ИИ нужны примеры, много примеров.
То же самое касается и науки, музыки и даже арифметики – пока алгоритмы не научатся систематизировать информацию и извлекать из нее основные принципы действия.
Комбинирование навыков
Как только человек научился, скажем, считать, он тут же может применить это на живых примерах в разных ситуациях. Но для ИИ такая гибкость недоступна – алгоритмы пока что не могут применять полученные знания не в контексте ситуации, в котором их обучали. Как оказалось, то, что достаточно просто дается человеку, может стать для искусственного интеллекта чуть ли не самой сложной задачей.
Фото: Barbara Zandoval on Unsplash
