Charles Simon, skrywer van Brain Simulator II – Onderhoudreeks

Charles Simon is die skrywer van Brein Simulator II, 'n metgeselboek vir die Brain Simulator II, 'n gratis oopbronsagtewareprojek wat daarop gemik is om 'n end-tot-end Kunsmatige Algemene Intelligensie (AGI)-stelsel te skep

Die oorspronklike Brain Simulator-sagteware is in 1988 vrygestel, 'n enorme tyd in die sagtewarewêreld. Hoeveel van 'n sprong vorentoe is Brain Simulator II in vergelyking met sy voorganger?

Vandag se stelsel is meer as 'n miljoen keer vinniger. Die oorspronklike is in FORTRAN geskryf, het op 'n IBM AT-kloon gehardloop, 'n vaste reeks van 1,200 2.5 neurone ondersteun en ongeveer twee siklusse per sekonde bereken. Vandag se program kan op 'n netwerk loop en XNUMX miljard sinapse per sekonde op 'n kragtige rekenaar-SVE verwerk.

Hierdie boek handel oor die Brain Simulator II, 'n oopbronsagtewareprojek wat daarop gemik is om end-tot-end kunsmatige intelligensie te skep, watter tipe kodering-ervaring is nodig om hierdie sagteware te laat loop?

Geen ondervinding nodig nie. As jy nie 'n programmeerder is nie, kan jy tyd spandeer met die breinsimulator en wegkom met 'n begrip van die vermoëns en beperkings van neurone, 'n bietjie oor kennisvoorstelling, en selfs jou eie beperkte netwerke bou. As jy 'n programmeerder is, sal jy die meer in-diepte tegniese verduidelikings volg en jou eie modules bou om die stelsel uit te brei na meer gevorderde AGI-strategieë.

Waarom is die terugkeer na die biologies-geïnspireerde wortels van KI belangrik om AGI te bereik?

In die 1980's was die denke dat as ons net 'n groot genoeg neurale netwerk kon bou, dit spontaan intelligent sou word. Oor die tussenliggende veertig jaar het hierdie scenario al hoe meer onwaarskynlik geword. Dus, as klassieke KI-benaderings nie vir AGI uitgewerk het nie, kom ons kyk na 'n paar verskillende benaderings, en die enigste werkende AGI-model wat ons het, is die menslike brein.

Terselfdertyd is daar geen rede vir slaafse nakoming van biologiese aanneemlikheid nie. Ons weet byvoorbeeld dat ons brein afstande na voorwerpe kan skat op grond van geringe verskille in die beelde wat deur ons twee oë ontvang word, die basis vir 3D-films. Ons weet nie hoe dit in die brein werk nie, so in plaas daarvan het ek hierdie funksionaliteit in 'n module geprogrammeer wat afstande skat deur 'n paar lyne trigonometrie te gebruik. Ons kan redelik seker wees dat jou brein nie op hierdie manier werk nie, maar die trig-benadering is waarskynlik vinniger en meer akkuraat.

Jy sê in die boek dat 'n AGI robotika vereis, hoekom is dit so belangrik?

Oorweeg dit om kleur aan 'n blinde persoon te probeer verduidelik of musiek aan 'n dowe persoon. As 'n voornemende AGI net 'n program op 'n rekenaar is, hoe kan dit 'n basiese begrip kry van dinge wat enige driejarige weet? Die kind het 'n standpunt en is omring deur die werklikheid. Die kind weet dat voorwerpe in daardie werklikheid bestaan ​​en dat baie daarvan gemanipuleer kan word. Deur met blokke te speel kan 'n kind leer oor vorm, grootte, soliditeit, swaartekrag, visuele okklusie, afstand, en aan en aan. Met outonome beweging, visie en manipuleerders kan 'n AGI leer oor die werklikheid op 'n meer fundamentele vlak as enige program wat slegs op berge teks- en beelddata staatmaak.

Nadat 'n robotiese AGI 'n fundamentele begrip van voorwerpe in die werklikheid verkry het, kan daardie kennis in nie-robotiese denkmasjiene gekloon word en die begrip sal voortduur. Net soos iemand wat hul sintuie van sig of gehoor verloor dinge op 'n ander manier kan verstaan ​​as 'n persoon wat nog nooit hierdie sintuie gehad het nie.

Een belangrike aspek van die Brain Simulator II is dat dit geen terugpropagasie gebruik nie, wat is die rede om nie hierdie metodologie aan te neem nie?

Jou brein werk sonder terugpropagasie so AGI moet daarsonder moontlik wees. Om die waarheid te sê, terugpropagasie is fundamenteel onversoenbaar met 'n biologiese model omdat dit staatmaak op die vermoë om sinapsgewigte met aansienlike presisie waar te neem en te wysig. Na 'n geruime tyd met die breinsimulator, sal jy tot die gevolgtrekking kom dat dit baie moeilik is om sinapsgewigte met enige mate van akkuraatheid op te stel en om akkuraat aan te voel wat daardie sinapsgewigte is, is onmoontlik. Die fundamentele probleem is dat afvuurneurone sinapsgewigte verander, maar daar is geen manier om 'n sinapsgewig op te spoor sonder om neurone af te vuur nie, dus kan 'n sinapsgewig nie waargeneem word sonder om dit te verander nie.

Terugpropagasie het geen biologiese analoog nie en ek beskou dit as 'n uiters kragtige statistiese metode. Baie mense werk daarmee, sommige met uitstekende resultate. My punt is om 'n paar verskillende benaderings te probeer. Deur spikneurone te gebruik gekombineer met plug-in sagteware modules, kyk ek na die probleme van AGI vanuit 'n ander perspektief.

Wanneer die brein ondersoek word, blyk dit wanorde en willekeurigheid te wees, is dit iets wat ons aan 'n sagtewarestelsel moet bekendstel vir ware AGI om na vore te kom?

Ek dink nie so nie. As jy na die individuele neurone en sinapse kyk, is hul funksie redelik deterministies, so ook die transistor. In die brein lyk dinge lukraak omdat die geraasvlakke redelik hoog is en die inligtingskomponente nie in enige oënskynlike volgorde is nie. Maar oorweeg jou visie, jy kan teks met duidelikheid lees en daar is geen wanorde of willekeurigheid in die leesproses nie. So, ons kom tot die gevolgtrekking dat, ten minste, jou visuele korteks redelik betroubaar en herhaalbaar is. Tog, wanneer dit ondersoek word, lyk dit net so wanordelik soos die res van die brein. So die res van die brein is waarskynlik so betroubaar en herhaalbaar soos die visuele korteks, ons sien net nog nie die organisasie en orde nie. Dit is 'n bietjie soos om Chinees te lees, vir my is dit wanordelike semi-toevallige merke, maar vir iemand wat die taal kan lees, is daar 'n absolute organisasie. Ons kan nog net nie die interne taal van die brein lees nie.

Jy stel 'n konsep bekend genaamd die Universal Knowledge Store (UKS), kan jy kortliks bespreek wat dit is en hoekom dit saak maak?

As jy terugdink aan die kwessie van robotika, kan jy sien dat een faset van algemene intelligensie die vermoë is om kennis uit verskeie sintuie te integreer. Jy weet van 'n blok, want jy kan dit sien, daaraan raak en woorde daaroor hoor. Dit alles verteenwoordig inligting oor 'n blok. So vir 'n AGI om soortgelyke vermoëns te hê, moet dit 'n algemene stoormeganisme hê wat 'n wye verskeidenheid uiteenlopende inligting kan hanteer en nuttige verhoudings tussen die verskillende items kan skep. Die UKS is 'n kennisgrafiek op 'n baie algemene manier sodat dit ENIGE soort inligting en ENIGE soort verhoudings kan hanteer.

Die UKS kan die ruimtelike inligting wat nodig is vir die doolhoftoepassing stoor saam met die besluit- en uitkomsboom wat gebruik word om die doolhof te deurkruis om 'n doelwit te bereik. Dieselfde struktuur word gebruik om woorde met kleure te assosieer. Hierdie soort algemeenheid is fundamenteel vir AGI.

Wat is jou tydhorison vir AGI om na vore te kom?

Dis moeilik om te sê. Ons het reeds die nodige hardeware vir AGI en ek sien dat 'n enkele deurbraak al is wat nodig is, en dit kan enige tyd kom. Laat ek probeer om daardie deurbraak te beskryf:

Oorweeg dat as al wat jy weet is dat rooi-'n kleur is en blou 'n kleur is, ek jou kan vra om 'n paar kleure te noem en jy kan rooi en blou sê. Die vraag is, hoe kan 'n AGI leer dat die "is-'n" verhouding iets is. Ek kon so 'n verhouding maklik programmeer, maar dan sal my AGI nie nuwe verhoudings kan aanleer soos wat hulle teëgekom word nie. 'n Kind kan leer oor verhoudings van nader/ver, groter/kleiner, vroeër/later, voor/na, en aan en aan. Maar hierdie maak staat op selfs meer fundamentele konsepte van grootte, afstand, tyd en meer.

Hoe kan 'n kop vol neurone al hierdie werklik fundamentele goed leer? Dit hou verband met die behoefte aan robotika. Hoe kan 'n AGI die konsep van afstand leer as dit nêrens heen kan gaan of na enigiets kan reik nie? Dit sluit ook aan by die behoefte aan universele berging. Hoe kan 'n AGI verstaan ​​om iewers heen te gaan wat die konsepte van ligging en tyd kombineer? Om iewers heen te gaan is relatief eenvoudig. Dit is baie moeiliker om te verstaan ​​wat dit beteken om iewers heen te gaan. Ek glo hierdie werklik fundamentele vrae is almal manifestasies van dieselfde onderliggende probleem en die oplossing vir daardie probleem is die nodige deurbraak.

Nie baie mense werk aan hierdie vraag nie, hoofsaaklik omdat dit so moeilik is om 'n projek voor te stel wat, indien werklik suksesvol, die vermoëns van 'n driejarige na drie jaar sal hê, en die vermoëns van 'n tienjarige na 'n dekade. Die oplossing sal dus waarskynlik van kleiner onafhanklike navorsers kom wat die tyd en energie het om te wy aan probleme met geen korttermyn opbrengs nie.

Is daar enigiets anders wat jy graag oor Brain Simulator II of AGI in die algemeen wil deel?

Wanneer jy probeer om neurone en sinapse te gebruik om stroombane te ontwerp wat hierdie fundamentele probleme aanspreek, kom jy tot die gevolgtrekking dat eerder as dat 'n konsep deur 'n paar dosyn sinapse voorgestel word, elkeen 'n paar dosyn neurone benodig. Dit beteken dat in plaas daarvan dat die brein se kapasiteit baie biljoene dinge is soos wat algemeen aanvaar word, is dit beperk tot die begrip van tiene of honderde miljoene dinge. Met dit in gedagte, behoort 'n ontluikende AGI wat slegs tien miljoen dinge kon verstaan, ten minste in staat te wees om sommige van hierdie fundamentele konsepte te begryp. En 'n rekenaarstelsel wat tien miljoen dinge verteenwoordig, is goed binne die bestek van vandag se hardeware, miskien selfs vandag se tafelrekenaar.

Die V1.0-vrystelling van die breinsimulator is regtig sy "wording mondig". Dit het nou die kapasiteit en die gepoleerde UI wat dit baie nuttiger maak vir 'n meer algemene navorsingsgehoor. Dit is 'n gemeenskapsprojek met 'n groeiende ontwikkelingspan en 'n groter korps eindgebruikers. Saam sal ons baie nuwe idees uitprobeer en vordering maak met sommige van die fundamentele vrae oor intelligensie en AGI.

Dankie vir die wonderlike onderhoud, dit is altyd insiggewend om AGI met jou te bespreek. Lesers wat meer wil leer, moet die boek lees Brein Simulator II.