Являются ли нейронные сети и их варианты единственным способом достижения истинного искусственного интеллекта?

Насколько мне известно, большинство современных исследований искусственного интеллекта использует какую-то нейронную сеть или ее варианты. Хорошим примером может служить альфа-версия DeepMind, которая, как я считаю, представляет собой глубокую нейронную сеть для CNN, текста, музыки и других упорядоченных функций RNN и т. Д. Но для применения машинного обучения у нас есть нейронные сети, опорные векторные машины, случайный лес, методы регрессии. и т. д. доступны для приложений.

Так являются ли нейронные сети и их варианты единственным способом достижения «истинного» искусственного интеллекта?

Если под истинным ИИ вы подразумеваете «как люди», ответ таков: никто не знает, каковы соответствующие вычислительные механизмы (нейронные или иные) или действительно ли мы способны их построить.

То, что делают искусственные нейронные сети (ANN), по сути является «нелинейной регрессией» - возможно, это не достаточно сильная модель для выражения человеческого поведения.

Несмотря на свойство ANN «приближение универсальной функции», что если человеческий интеллект зависит от какого-то еще не угаданного механизма физического мира?

Что касается вашего вопроса об «единственном пути»: даже если (физические) нейронные механизмы каким-то образом фактически были единственным путем к интеллекту (например, через квантовые микротрубочки Пенроуза), как это могло быть доказано?

Даже в формальном мире математики есть поговорка, что «доказательства несуществования трудны». Едва ли можно себе представить, что в физическом мире можно было бы продемонстрировать, что интеллект не может возникнуть ни при каком другом механизме.

Возвращаясь к вычислительным системам, обратите внимание, что Стивен Вольфрам сделал интересное наблюдение в своей книге «Новый вид науки», что многие из явно различимых механизмов, которые он наблюдал, кажутся способными к «универсальным вычислениям», так что в этом смысле нет ничего очень частности об ИНС.

Это зависит от того, что вы считаете «истинным искусственным интеллектом». Но это, вероятно, означает способность мыслить как человек - и, возможно, делать это более рационально, поскольку в человеческом мозге эмоции предшествуют соотношению.

Казалось бы, нейронная сеть, или генетический алгоритм, который развивает нейронные сети, является самым близким способом - имитировать людей.

Однако традиционным контраргументом является то, что мы пытались сделать то же самое с полетом. Мы пытались копировать природу, подражать птицам - пытаясь летать, взмахивая крыльями. Но в итоге мы создали самолеты, которые не зависали от взмахов крыльев.

В ИИ переменных намного больше, чем в аэродинамике. Таким образом, вполне вероятно, что подобный человеку интеллект может быть достигнут другими методами, чем нейронные сети.

В конце концов, нейронные сети являются одним из подходов к машинному обучению. Есть и другие, все подчиняются правилам того, чему можно и нельзя научиться. (Существует поле под названием «Вычислительная теория обучения»).

Хотя существует возможность расширить системы обучения за пределы того, что может быть изучено в соответствии с COLT, это означает, что такая система обучения - нейронная сеть или иная - по существу несовершенна и будет делать неверные выводы в тот или иной момент.

Чтобы иметь возможность ответить на этот вопрос, сначала нужно строгое определение «истинного искусственного интеллекта», которого у нас нет. И даже если бы у вас было это, лучший ответ, вероятно, был бы «никто не знает». Мы даже не понимаем, как именно работает человеческий интеллект (который, вероятно, является лучшей моделью интеллекта, которую мы можем изучить). Что мы знаем (или думаем, что знаем), так это то, что ANN в лучшем случае являются очень поверхностной копией функции мозга. Может оказаться, что это абсолютно неправильный путь к достижению «истинного искусственного интеллекта», хотя я ожидаю, что большинство людей будут удивлены, если это окажется так.

Что, вероятно, не было бы столь удивительным, было бы, если бы появилась какая-то другая техника, которая лучше, чем ANN, ИЛИ если окажется, что вам нужен ансамбль техник. Лично я думаю, что само собой разумеется, что мозг работает в значительной степени вероятностным образом, но также ясно, что мы иногда используем символическую обработку / дедуктивную логику / правила / и т. Д. И прямо сейчас ANN не дают вам много способ рассуждения, дедукции и т. д. Таким образом, в конечном итоге мы можем обнаружить, что нам нужно объединить вероятностный подход, такой как ANN, с другими методами - например, с индуктивным логическим программированием или чем-то в этом роде.