Geleceğin akıllı algoritmaları genel amaçlı robotlara benzeyecek mi, boşta şakacıyla ve haritaları mutfakta okuyarak kullanabildiklerinde ustaca mı kullanacak? Yoksa dijital asistanlarımız daha fazla özel alet kapmak gibi görünecekler mi - cihazlarla dolu bir mutfaktan ziyade tek bir konuşkan usta şef?
Bir algoritma çok fazla şey yapmaya çalışırsa başını belaya sokar. Aşağıdaki tarif, yapay bir sinir ağı, örnek olarak öğrenen bir tür yapay zeka (AI) tarafından üretildi. Bu özel algoritma, çorbalardan turtalara ve barbekülere kadar her türlü 30,000 yemek tarifini inceliyor ve sonra kendi kendine gelmeye çalıştı. Sonuçlar, söylemeliyim ki, biraz sıradışı:
(Editörün Notu: Bu tarifleri evde denemeyin, LOL)
Spread Tavuk Pilav
peynir / yumurta, salata, peynir
2 lb kalpleri, seribaşı
1 fincan taze nane veya ahududulu turta rendelenmiş
1 / 2 fincan katarları, rendelenmiş
1 yemek kaşığı bitkisel yağ
1 tuzu
1 biber
2 1 / 2 tb şeker, şeker
Yaprakları birleştirin ve karışım koyulaşıncaya kadar karıştırın. Sonra yumurta, şeker, bal ve kimyon tohumu ekleyin ve düşük ateşte pişirin. Mısır şurubu, kekik ve biberiye ve beyaz biber ekleyin. Kremayı ısıyla ekleyin. Aşçı 1 çay kaşığı kabartma tozu ve tuzu ilave edin. 350 ila 2 arasındaki saatlerde 1F'te pişirin. Sıcak servis yapın.
Verim: 6 porsiyon
Şimdi, işte aynı temel algoritma tarafından üretilen bir tarif örneği - ancak her çeşit tarifleri içeren veriler yerine, sadece pastalara baktı. Tarif mükemmel değil, ama öncekinden çok, çok daha iyi:
Havuçlu Kek (Vera Bayanlar ”)
kekler, alkol
1 pkg sarı kek karışımı
3 fincan unu
1 çay kaşığı fırın tozu
1 1 / 2 çay kaşığı kabartma tozu
1 / 4 çay kaşığı tuz
1 çay kaşığı tarçın
1 çay kaşığı öğütülmüş zencefil
1 / 2 çay kaşığı karanfil
1 çay kaşığı fırın tozu
1 / 2 çay kaşığı tuz
1 çay kaşığı vanilya
1 yumurta, oda sıcaklığı
1 su bardağı şeker
1 çay kaşığı vanilya
1 fincan doğranmış cevizler
Fırını 350 dereceye kadar önceden ısıtın. 9 inç yay formu tavasını gresleyin.
Keki yapmak için: Yumurtaları kalın ve sarı renge kadar yüksek hızda çırpın ve bir kenara koyun. Ayrı bir kapta, yumurta aklarını sertleşinceye kadar çırpın. İlk karışım gibi hazırlanır tavaya doldurun ve meyilli pürüzsüzleştirin. Fırında 40 dakika kadar pişirin ya da ortasına yerleştirilmiş tahta kürdan temiz çıkana kadar. Tencerede 10 dakika soğutun. Tamamen soğuması için bir tel rafa çevirin.
Pastayı tamamen soğuması için tepsiden alın. Sıcak servis yapın.
HereCto Yemek Kitabı (1989) Mutfaktan ve Kanadalı Yaşamdan Kesilmiş
Verim: 16 porsiyon
Elbette, talimatlara daha yakından baktığınızda, sadece tek bir pişmiş yumurta sarısını üretir. Ama bu hala bir gelişme. AI'nın uzmanlaşmasına izin verildiğinde, takip etmesi gereken çok daha az şey vardı. Ne zaman çikolata kullanacağınızı, ne zaman patates kullanacağınızı, ne zaman pişireceğinizi veya ne zaman pişireceğinizi bulmaya çalışmak zorunda değildi. İlk algoritma, pilav, dondurma ve turta üretebilecek bir mucize kutusu olmaya çalışıyorsa, ikinci algoritma, sadece bir görev için uzmanlaşmış bir ekmek kızartma makinesine benzer bir şey olmaya çalışıyordu.
Makine öğrenmesi algoritmalarını geliştiren geliştiriciler, çoğunlukla wonder-box'lardan ziyade tost makineleri yapmanın bir anlam ifade ettiğini bulmuşlardır. Bu, sezgisel görünebilir, çünkü Batı bilim kurgularının AI'ları, C-3PO’daki C-XNUMXPO’ya benzeme eğilimindedir. Yıldız Savaşları veya WALL-E adını taşıyan filmde - yapay genel istihbarat örnekleri (AGI), bir insan gibi dünyayla etkileşime girebilen ve birçok farklı görevi yerine getirebilen otomata örnekleri. Ancak birçok şirket görünmez bir şekilde - ve başarıyla - çok daha sınırlı hedeflere ulaşmak için makine öğrenimini kullanıyor. Bir algoritma, telefon faturasıyla ilgili sınırlı sayıda temel müşteri sorusu içeren bir chatbot olabilir. Bir diğeri, müşteriyi tartışmak için ne aradığı hakkında tahminlerde bulunabilir ve bu tahminleri telefona cevap veren insan temsilcisi için görüntüleyebilir. Bunlar yapay örneklerdir dar zeka (ANI) - çok dar fonksiyonlarla sınırlıdır. Öte yandan, Facebook yakın zamanda otel rezervasyonlarını yapma, tiyatro biletleri rezervasyonu yapma, papağan ziyaretleri düzenlemeyi ve daha pek çok şey yapmayı başaramamış olan 'M' chatbot'unu emekli etti.
DUVAR E-seviye AGI yerine ekmek kızartma makinesi düzeyinde ANI olmasının nedeni, genelleştirmeye çalışan herhangi bir algoritmanın elde edeceğidir. kötü karşılaştıkları çeşitli görevlerde.
InnerSelf'ten En Son Haberleri Alın
İçin örnek, burada bir başlığa dayalı bir resim oluşturmak için eğitilmiş bir algoritma.
Bu, şu ifadeden bir resim yaratma çabasıdır: 'bu kuş kafasında siyahla sarı ve çok kısa bir gagası var'.
Tamamen kuşlardan oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitildiğinde, oldukça garipti (garip tek boynuzlu at boynuzuna rağmen):
Fakat görevi ne zaman ortaya çıkacaktı bir şey - durma işaretlerinden teknelere, ineklere ve insanlara - mücadele etti. 'Büyük bir dilim pizza yiyen bir kızın görüntüsü':
Bir şeyi iyi yapan bir algoritma ile birçok şeyi iyi yapan bir algoritma arasında böyle büyük bir boşluk olduğunu düşünmeye alışkın değiliz. Ama bugünümüz algoritmalar İnsan beynine kıyasla çok sınırlı zihinsel güce sahip ve her yeni görev onları daha ince yayar. Ekmek kızartma makinesi büyüklüğünde bir cihaz düşünün: ekmek kızartma yapabilmek için birkaç yuvaya ve bazı ısıtma bataryalarına kolayca monte edilebilir. Ama bu başka bir şey için az yer bırakır. Pirinç buharlama ve dondurma yapma işlevi de eklemeye çalışırsanız, en azından ekmek dilimlerinden birini bırakmanız gerekir ve muhtemelen hiçbir şeyde iyi olmaz.
Programcıların ANI algoritmalarından daha fazla yararlanmak için kullandıkları püf noktaları vardır. Biri transfer öğrenmesidir: bir görevi yapmak için bir algoritma geliştirmek ve asgari eğitimden sonra farklı ancak yakından ilişkili bir görev yapmayı öğrenebilir. Örneğin, örneğin görüntü tanıma algoritmalarını eğitmek için transfer öğrenimi kullanılır. Hayvanları tanımlamayı öğrenen bir algoritma, meyve tespit etme görevine geçebileceği, kenar tespiti ve doku analizi becerileri yolunda çok şey kazandı. Ancak, meyveyi tanımlamak için algoritmayı yeniden denerseniz, denilen bir fenomen yıkıcı unutkanlık hayvanların nasıl tanımlanacağını artık hatırlamayacağı anlamına gelir.
Bugünün algoritmalarının kullandığı bir başka püf noktası ise modülerlik. Herhangi bir problemi çözebilecek tek bir algoritmadan ziyade, geleceğin AI'larının yüksek düzeyde uzmanlaşmış cihazların bir araya gelmesi muhtemeldir. Bir algoritma ki öğrendim Örneğin Doom, video oyunu oynamak için ayrı, özel vizyon, denetleyici ve bellek modülleri vardı. Birbirine bağlı modüller, arızaya karşı fazlalık da sağlayabilir ve birden fazla farklı yaklaşıma dayalı bir soruna en iyi çözümü oylama mekanizması sunar. Ayrıca, algoritmik hataları saptamanın ve gidermenin bir yolu olabilir. Bireysel bir algoritmanın kararlarını nasıl verdiğini anlamak normalde zordur, ancak eğer bir alt algoritmayı işbirliği yaparak bir karar verilirse, en azından her bir alt algoritmanın çıktısına bakabiliriz.
Uzak geleceğin AI'larını düşündüğümüzde belki WALL-E ve C-3PO aramamız gereken droidler değil. Bunun yerine, uygulamalarla dolu bir akıllı telefon veya cihazlarla dolu bir mutfak dolabı gibi bir şey hayal edebiliriz. Bir algoritma dünyasına hazırlanırken, asla inşa edilemeyecek düşünme amaçlı, genel amaçlı harikalar kutuları değil, bunun yerine son derece uzmanlaşmış ekmek kızartma makineleri için planlama yapmadığımızdan emin olmalıyız.
Yazar hakkında
Janelle Shane, aiweirdness.com adresinde mizah yazmak için sinir ağları eğitiyor. Aynı zamanda optik alanında bir araştırma bilimcisi ve Boulder, Colorado'da yaşıyor.
Bu makale, ilk yayınlanmıştır sonsuzluk ve Creative Commons altında yayınlandı.
İlgili Kitaplar:
{amazonWS: searchindex = Kitaplar; anahtar kelimeler = yapay zeka kitapları; maxresults = 3}