Deze fundamentele menselijke vaardigheid zal de volgende belangrijke mijlpaal zijn die AI moet bereiken

Herinner je je het gevoel van verrassing en vreugde toen je voor het eerst ontdekte dat alle dingen en verschijnselen in deze wereld min of meer met elkaar verband houden volgens een correlatiemodel dat oorzaak-gevolg wordt genoemd: als dit het geval is, dan is dat zo. , of deze gebeurtenis is de reden die tot die gebeurtenis heeft geleid.

Dit klinkt "macro", maar is in feite uiterst eenvoudig en behoort tot de fundamentele menselijke vaardigheden. Uit wetenschappelijk onderzoek blijkt dat we het principe van oorzaak en gevolg al beginnen te begrijpen als we acht maanden oud zijn – als we nog niet kunnen praten. Het helpt ons elementaire gevolgtrekkingen te maken over het bestaan ​​van dingen en verschijnselen in de omringende wereld. De meesten van ons kunnen zich echter veel dingen niet herinneren voordat we ongeveer drie of vier jaar oud zijn, dus het vermogen om oorzaak en gevolg waar te nemen, wat helpt bij het beantwoorden van ‘waarom’-vragen, wordt geleidelijk een vaardigheid. als vanzelfsprekend beschouwen.

In werkelijkheid is dit echter niet alleen een belangrijke les voor mensen om de wereld om hen heen te begrijpen, maar ook een vaardigheid waar de huidige kunstmatige intelligentie (AI)-systemen nog steeds behoorlijk slecht in zijn en die verbeterd moeten worden om betere prestaties te krijgen.

Het vermogen van moderne AI-systemen om mensen te verslaan die Go spelen of autorijden in drukke straten hoeft niet noodzakelijkerwijs te worden vergeleken met het soort intelligentie dat mensen kunnen gebruiken om deze mogelijkheden onder de knie te krijgen. Dat komt omdat mensen – zelfs als baby’s – al het vermogen bezitten om situaties te generaliseren door kennis van het ene domein op het andere toe te passen. Om AI zijn volledige potentieel te laten bereiken, is dit ook wat het moet doen.

Het vermogen om oorzaak en gevolg te redeneren is de volgende vaardigheid die AI moet verwerven

Als een AI-robot bijvoorbeeld leert hoe hij een huis moet bouwen met behulp van stenen, kunnen oorzaak-en-gevolg-analysevaardigheden hem helpen te begrijpen en te beseffen dat hij die stenen ook kan gebruiken om een ​​huis te bouwen, een brug of zelfs constructies met complexere structuren. . Met andere woorden, dit kan worden bereikt wanneer AI de vaardigheid bezit om de oorzaak-en-gevolgrelaties tussen verschillende omgevingsvariabelen te begrijpen.

Een virtuele trainingswereld voor AI

We hebben een diepgaande AI-trainingsomgeving nodig die geavanceerde machine learning-modellen in staat stelt beter te generaliseren naar verschillende veranderingen in omgevingskenmerken, zoals de massa of vorm van objecten. Wanneer een robot bijvoorbeeld leert een specifiek object op te pakken, kunnen we verwachten dat hij in staat is te herkennen in welke positie hij moet staan, en hoeveel kracht hij moet gebruiken om een ​​omvangrijk, zwaar object op te pakken. zolang het maar de juiste toepassingen van oorzaak en gevolg in elk gegeven geval begrijpt. Dat is wat wetenschappers ertoe aanzette een tool te creëren genaamd CausalWorld.

Het is het soort virtuele trainingsomgeving waar we vaak over horen in sciencefictionfilms, zoals in The Matrix – een virtuele wereld waarin de regels niet gelden. In CausalWorld kunnen onderzoekers daarentegen systematisch hun methoden trainen en evalueren in robotachtige omgevingen. Het draait allemaal om de regels - en hoe ze worden toegepast. Daar kunnen robots taken worden toegewezen die vergelijkbaar zijn met wanneer kinderen met Lego spelen, evenals andere spellen die verband houden met oorzaak-en-gevolg-analysevaardigheden. Onderzoekers kunnen ingrijpen om het vermogen van de robot om te generaliseren tijdens de training te testen. In wezen is dit een testomgeving die helpt evalueren hoe de AI het probleem kan generaliseren.

Zodra je het vermogen om oorzaak en gevolg te analyseren onder de knie hebt, zullen de prestaties van AI-systemen vele malen verbeteren, samen met het vermogen om zelfstandig effectiever te opereren.