Bởi Lance Eliot, Người trong cuộc Xu hướng AI

Nếu bạn là một người hâm mộ Scrabble, bạn có thể nhớ các tiêu đề vào năm 2015 đã nói rằng người chiến thắng Giải vô địch thế giới Scrabble của Pháp là một người không hiểu một từ tiếng Pháp.

Sacrebleu!

Lưu ý rằng tôi đánh vần cụm từ tiếng Pháp khuôn mẫu này vì nó được đánh vần bằng tiếng Pháp, dưới dạng một từ, chứ không phải phiên bản Mỹ hóa của hai từ có trọng âm (sacre bleu), điều này sẽ rất quan trọng nếu tôi đang chơi Scrabble ngay bây giờ.

Về cơ bản, từ hoặc cụm từ này là một lời nguyền lỗi thời và lỗi thời, chưa bao giờ được người Pháp sử dụng đặc biệt, nhưng đã len lỏi vào ngôn ngữ tiếng Anh và được sử dụng cho các vai diễn công thức trong phim và chương trình truyền hình.

Trong mọi trường hợp, chúng ta hãy tập trung vào khía cạnh mà người chiến thắng Nhà vô địch Thế giới cho Giải Scrabble Cổ điển Pháp ngữ năm 2015 là một thí sinh không nói tiếng Pháp.

Chiến công này dường như là gần như không thể.

Làm thế nào mà bất cứ ai có thể giành chiến thắng trong Scrabble, một trò chơi cờ phụ thuộc vào các từ, nhưng lại không hiểu các từ được sử dụng trong môn thể thao nổi tiếng và phổ biến này?

Kỳ lạ, một số người nói.

Một phép lạ, những người khác nói.

Tôi muốn nói rằng nó không gì khác hơn là một ảo thuật gia lôi một con thỏ ra khỏi mũ hoặc tìm quân bài bạn đã chọn trong một cỗ bài.

Hãy giải nén ý nghĩa của việc chơi Scrabble và xem người chiến thắng này đã có thể thành công như thế nào.

Trò chơi Scrabble bên trong

Trong Scrabble, có một bảng bao gồm các ô vuông được sắp xếp theo lưới 15 x 15.

Người chơi có nhiều ô chữ cái khác nhau và phải đặt các ô xếp theo cách đánh vần một từ.

Điều này chỉ có thể được thực hiện bằng cách đặt các ô theo cách từ trái sang phải hoặc từ dưới lên, nghĩa là bạn không thể đặt các từ theo đường chéo hoặc viết ngược. Có điểm được ghi trên mỗi ô được đặt trên bảng. Bản thân bảng cũng có các ô vuông mà khi được sử dụng sẽ khuếch đại số điểm ghi được.

Điều làm cho trò chơi trở nên đặc biệt khó khăn là có một bộ chữ cái hạn chế, ngoài ra bạn cần phải xây dựng từ của mình dựa trên một từ được chơi trên bảng (không phải lúc đầu), có một túi chứa các chữ cái mà bạn rút ra. tập hợp con các chữ cái của bạn và một loạt các yếu tố phức tạp khác xuất hiện.

Cách chơi của trò chơi luân phiên giữa mỗi người chơi.

Trong lượt của mình, bạn có thể chơi một số hoặc tất cả các ô của mình nếu có một từ mà bạn có thể tạo ra hoặc bạn có thể vượt qua nhưng điều này có nghĩa là bạn sẽ bỏ lượt đó và sẽ không nhận được điểm nào hoặc bạn có thể thực hiện một trao đổi tập hợp con các chữ cái của bạn với bất kỳ thứ gì còn lại trong túi và được chọn ngẫu nhiên ra khỏi túi.

Khi tôi thường chơi Scrabble với các con của mình, lúc đầu chúng háo hức tạo ra một từ bất cứ khi nào chúng có thể thấy rằng có thể dựa trên các ô trong tay và những gì có sẵn trên bảng. Họ nhanh chóng nhận ra rằng vấn đề của việc muốn nói ra một cách bốc đồng là bạn có thể đang gài bẫy đối thủ của mình để sau đó ghi điểm. Chẳng mấy chốc, những đứa trẻ sớm nhận ra rằng chúng cần cố gắng dự đoán xem đối thủ của chúng có thể tạo ra một từ nào đó hay không và cố gắng ngăn đối thủ làm như vậy bằng cách chú ý đến những từ chúng đang tạo ra trên bảng.

Tôi thích chơi trò Scrabble với các con tôi vì nó dẫn đến các cuộc thảo luận, đôi khi tranh luận về việc liệu một từ là từ thật hay từ bịa đặt.

Bạn thấy đấy, chơi Scrabble trước tiên liên quan đến việc quyết định nguồn chính xác nào sẽ được sử dụng để xác định đâu là từ so với đâu không phải là từ hợp lệ. Bọn trẻ có thể đã có vốn từ vựng riêng từ sân chơi của những từ bịa đặt, chẳng hạn như “sheez-la-cheese”, nhưng tôi đã giải thích rằng thay vào đó chúng tôi sẽ sử dụng những từ chỉ có trong từ điển hợp lệ.

Vì vậy, chúng tôi sẽ lấy một cuốn từ điển tiếng Anh trên giá sách của mình và chuẩn bị sẵn sàng, sử dụng nó để tra từ và xác minh rằng chúng hợp lệ. Ngay cả khi tôi đã biết một từ được coi là tranh chấp, tôi vẫn rất vui và háo hức khi thấy họ tra cứu từ đó. Tôi hình dung đây sẽ là một phương tiện để nâng cao vốn từ vựng của họ.

Bên cạnh việc xem xét từ đó được viết đúng chính tả như thế nào, tôi thường hỏi về ý nghĩa của từ đó. Tôi đã làm như vậy với hy vọng rằng từ này sẽ ăn sâu vào tâm trí họ. Nếu từ đó chỉ đơn thuần là một loạt các chữ cái tình cờ tạo thành một từ, nhưng nếu họ không biết từ đó có nghĩa là gì, thì tôi cho rằng điều đó sẽ không mang lại nhiều lợi ích cho họ. Khi đến lúc chúng làm bài kiểm tra ở trường và viết bài tường thuật, tôi muốn đảm bảo rằng chúng biết bản chất của từ này và có thể sử dụng nó một cách hợp lý.

Khía cạnh cuối cùng về việc hiểu nghĩa của từ là rất quan trọng đối với câu chuyện về người không nói tiếng Pháp đã giành chiến thắng trong Giải vô địch Scrabble Pháp ngữ.

Trong Scrabble, không yêu cầu bạn phải thực sự hiểu từ mà bạn đánh vần trên bảng.

Bạn không cần phải nêu ý nghĩa của từ đó.

Từ chỉ đơn thuần phải là một từ hợp lệ.

Nếu bạn tình cờ đã nghe một từ và biết nó được đánh vần như thế nào, hoặc nhìn thấy nó được viết ở đâu đó, nhưng nếu bạn không biết nghĩa của nó, thì bạn hoàn toàn ổn khi sử dụng nó trong Scrabble. Sẽ không ai yêu cầu bạn giải thích từ đó hoặc sử dụng nó trong một câu, vì đó không phải là quy tắc chính thức của trò chơi (mặc dù, khi tôi chơi Scrabble với các con của mình, tôi đã thêm vào đó như một quy tắc, một cách lén lút để khiến chúng hiểu hiểu các từ và mở rộng khả năng hiểu và từ vựng của họ cùng một lúc).

Thí sinh không nói tiếng Pháp đã làm được một điều rất ấn tượng, anh ấy đã ghi nhớ tất cả các từ trong từ điển tiếng Pháp được sử dụng chính thức, làm được điều đó chỉ bằng cách ghi nhớ cách đánh vần của các từ đó.

Anh ấy tình cờ có khả năng ghi nhớ hình ảnh và có thể ghi nhớ các từ trong chín tuần.

Anh không biết những từ tiếng Pháp có nghĩa là gì.

Bản thân anh ấy không thể phát âm chúng, vì anh ấy chưa nghiên cứu các phiên bản được diễn đạt thành lời của các từ, mặc dù tôi chắc rằng anh ấy có thể đoán được cách nói của nhiều từ. Theo cách đó, có lẽ hơi quá khi cho rằng anh ta là một người không nói tiếng Pháp, do khía cạnh mà anh ta đã ghi nhớ các từ tiếng Pháp và có khả năng có thể cố gắng thốt ra chúng. Anh ta có thể cũng đoán được nhiều từ về nghĩa của chúng, vì tiếng Pháp và tiếng Anh có nhiều nguồn gốc và cơ sở cơ bản giống nhau.

Trong mọi trường hợp, có vẻ tương đối công bằng khi khẳng định rằng anh ta không nói tiếng Pháp vì anh ta không thể sử dụng các từ một cách trôi chảy và không hiểu các từ đó, cùng với việc không nắm bắt được cách đặt câu và tuân theo ngữ nghĩa. của ngôn ngữ. Mặc dù vậy, anh ấy đã phải học đếm bằng tiếng Pháp từ một đến mười, để tham gia trò chơi Scrabble, một yêu cầu đối với các thí sinh.

Bây giờ tôi đã tiết lộ cách ảo thuật gia thực hiện màn ảo thuật.

Tương tự như việc mô tả cách một con thỏ chui vào chiếc mũ của ảo thuật gia, hoặc cách quân bài của bạn được đánh dấu hoặc cắm vào một cỗ bài, bí quyết trong trường hợp Scrabble này là bạn không cần hiểu các từ mà chỉ cần biết đánh vần chúng. Phải thừa nhận rằng việc ghi nhớ toàn bộ từ điển có phần ấn tượng, mặc dù việc có một trí nhớ siêu phàm khiến việc này tương đối “dễ dàng”.

Đối với anh ấy, các từ về cơ bản là biểu tượng hoặc hình ảnh.

Chắc chắn, cuối cùng bạn cần phân biệt từng chữ cái riêng biệt trong một từ nhất định, nhưng bạn gần như có thể nhớ từ đó trông như thế nào và sau đó chuẩn bị sẵn sàng khi cần.

Giả vờ rằng các chữ cái chỉ là những vết xước bao gồm các đường kẻ và đường cong. Những đường nét và đường cong khác nhau đó tạo thành các chữ cái, và các chữ cái được đặt cạnh nhau để tạo thành từ. Đó là một cách nguyên thủy để xem xét bản chất của các từ và chữ cái, mặc dù khá hiệu quả và là điều cần thiết duy nhất để chơi Scrabble. Chúng không hơn gì những đốm màu.

Khi nghe tin thí sinh này chiến thắng, tôi nhận ra ngay rằng anh ta không cần phải “hiểu” tiếng Pháp để giành chiến thắng tại một giải Scrabble như vậy.

Vì vậy, tôi không đặc biệt ngạc nhiên hay sửng sốt.

Suy nghĩ đầu tiên của tôi là Scrabble thực sự còn có nhiều điều thú vị hơn ngoài việc ghi nhớ các mẫu chữ cái và từ.

Thêm Twists Để Scrabble

Thông minh về cách chơi trò chơi là điều cần thiết trong Scrabble, và đặc biệt là tại bất kỳ giải đấu danh giá nào.

Các chiến lược và chiến thuật mà bạn sử dụng trong Scrabble rất quan trọng để giành chiến thắng. Bạn không thể lấy bất kỳ ai tình cờ có trí nhớ chụp ảnh và để họ chiến thắng các cuộc thi Scrabble trên khắp hành tinh. Nó giống như chơi bài Xì phé, cụ thể là việc có thể chơi theo luật và nhận ra những lá bài khác nhau trong bộ bài đại diện cho điều gì sẽ không giúp bạn giành chiến thắng trong các cuộc thi cờ bạc trị giá hàng triệu đô la ở Las Vegas. Bạn cần phải có rất nhiều kỹ năng chơi trò chơi và trau dồi chúng để có thể chơi ở cấp độ cạnh tranh cao nhất.

Hóa ra người chiến thắng Giải vô địch Scrabble Pháp ngữ là người năm lần vô địch Giải vô địch Scrabble Bắc Mỹ và ba lần vô địch Giải vô địch Scrabble Thế giới.

Tất cả các cuộc thi đó đều bằng tiếng Anh.

Bất kể ngôn ngữ được sử dụng trong các cuộc thi đó là gì, thì việc anh ấy thắng các cuộc thi đó đã chứng tỏ rằng anh ấy biết cách chơi trò chơi Scrabble và hẳn đã điều chỉnh các chiến lược và chiến thuật của mình một cách tinh vi cho trò chơi này.

Bằng cách đó, anh ấy đã có thể triển khai chuyên môn chơi Scrabble của mình vào bối cảnh của phiên bản tiếng Pháp, vì đây vẫn là trò chơi cơ bản giống nhau. Bằng cách ghi nhớ các từ tiếng Pháp, anh ấy đã tạo ra một sự kết hợp mạnh mẽ, bao gồm các chiến lược và chiến thuật chơi trò chơi Scrabble đã được mài giũa kỹ lưỡng của anh ấy, cùng với việc có trong đầu ngón tay (trong tâm trí anh ấy) toàn bộ từ điển các từ được phép sử dụng. Đó là một kiểu đánh đôi có khả năng khiến mọi thứ trở nên khó khăn trong cuộc thi nói tiếng Pháp của anh ấy.

Người ta tự hỏi có bao nhiêu thí sinh khác có trí nhớ chụp ảnh và ghi nhớ được nhiều từ như anh ấy?

Chắc không nhiều thí sinh có sở trường đó. Ngay cả khi có những thí sinh khác với một từ có kích thước tương tự được đặt trong tâm trí của họ, thì bạn vẫn có khía cạnh của chiến lược và chiến thuật chơi trò chơi Scrabble. Vì vậy, anh ấy có thể đã đánh bại một số người trong số họ theo cách đó.

Trò chơi cũng đóng vai trò may rủi, vì bạn không biết trước mình sẽ nhận được những chữ cái nào.

Có sự ngẫu nhiên khi rút gạch (chữ cái) từ túi. Có lẽ, nếu bạn chơi đủ trò chơi, thì theo thời gian, “may mắn” hoặc “không may mắn” trong các trận hòa của bạn sẽ bằng nhau và người chơi sau đó sẽ giành chiến thắng dựa trên chuyên môn chơi trò chơi thực tế của họ, mặc dù điều này chỉ có thể xảy ra nếu số lượng trò chơi đã chơi là đủ lớn. Các cuộc thi xếp hình cố gắng giải quyết vấn đề này bằng cách tổ chức nhiều trò chơi giữa những người chơi, nhưng trong trường hợp nhỏ thì không nhất thiết là yếu tố may mắn sẽ bị loại bỏ.

Một khía cạnh khác của trò chơi Scrabble là giả định hơi sai lầm rằng bằng cách chơi các từ có số lượng chữ cái lớn nhất, bạn sẽ có thể chiếm ưu thế để đạt được tổng số điểm cao nhất vào cuối trò chơi. Nếu bạn chơi nhiều vòng, bạn sẽ sớm biết rằng những từ lớn nhất cũng có xu hướng mang lại cơ hội chín muồi cho đối thủ cạnh tranh của bạn. Trên thực tế, một số nghiên cứu đã gợi ý rằng bạn có khả năng sử dụng các từ chủ yếu có bốn chữ cái và năm chữ cái tốt hơn, giả sử rằng bạn đang chơi mạnh và đối thủ của bạn cũng là một người chơi mạnh.

Đưa ra chủ đề Scrabble thường sẽ khiến các nhà phát triển AI mỉm cười và họ có thể sẽ hỏi hoặc nhẹ nhàng chỉ ra rằng “không phải chúng ta đã giải quyết vấn đề đó rồi sao” với AI sao?

Điều này khiến tôi hơi co rúm lại vì nó hơi cường điệu.

Trí tuệ nhân tạo chơi Scrabble

Vâng, có một số chương trình AI khá nổi tiếng chơi Scrabble tốt.

Những cái đáng chú ý nhất trong lịch sử có khả năng là Maven và Quackle.

Maven lần đầu tiên được phát triển vào khoảng giữa những năm 1980 và trở thành ngôi sao mà các nhánh khác có xu hướng xuất hiện xung quanh. Cấu trúc của cách tiếp cận của Maven bao gồm việc chia một trận đấu Scrabble thành giữa trò chơi, giai đoạn trước khi kết thúc trò chơi và một tập hợp các giai đoạn kết thúc trò chơi (phần giữa trò chơi hơi bị nhầm lẫn vì nó cũng đóng vai trò là khả năng bắt đầu trò chơi).

Trong phần giữa trò chơi, AI của Maven đang xác định tất cả các lượt chơi có thể dựa trên các ô trong giá của người chơi và những gì có trên bàn cờ, đồng thời sử dụng các quy tắc hoặc phỏng đoán tương đối đơn giản để cố gắng tìm ra từ nào hợp lệ dựa trên giá của nó có thể là khôn ngoan nhất để chơi. Có một mô phỏng hoặc "mô phỏng" được thực hiện để cố gắng nhìn trước các nước đi và nước đi phản công khác nhau, mặc dù trong những lần đầu tiên, nó chỉ là một cái nhìn hai phía trước (sâu 2 lớp). Đây được coi là phiên bản rút gọn của mô phỏng Monte Carlo và không phải là triển khai MCTS (Tìm kiếm cây Monte Carlo) đầy đủ.

Các biến thể khác của Maven bao gồm việc sử dụng DAWG (Directed Acyclic Word Graph), có xu hướng chạy nhanh và không yêu cầu thuật toán phức tạp, và sau đó sử dụng GADDAG (cách đặt tên này nhằm mục đích gây hiểu lầm, đó là các chữ cái DAG cho Directed Acyclic, đánh vần ngược và sau đó chuyển tiếp).

Trò chơi kết thúc là một loại thử thách khác và bắt đầu khi túi chữ cái đã hết.

Điều này có nghĩa là không còn việc rút ngẫu nhiên các chữ cái nữa. Do đó, bạn có thể cho rằng mọi thứ khá đơn giản, vì khi đó bạn biết tất cả các chữ cái đã có trên bảng, bạn biết các chữ cái trong giá đỡ, và do đó, có lẽ bạn có thể xử lý một tình huống thông tin hoàn hảo, mà trong trường hợp của Maven the B- tìm kiếm sao đã được sử dụng. Một phần của khó khăn là thường có giới hạn thời gian liên quan và không gian tìm kiếm có thể trở nên lớn và tốn kém về mặt tính toán về thời gian tiêu thụ.

Quackle xuất hiện sau Maven và sử dụng nhiều phương pháp chơi trò chơi tương tự, cùng với một số sắc thái khác. Nếu bạn quan tâm đến trò chơi Scrabble AI, Quackle có sẵn dưới dạng mã nguồn mở và có thể tìm thấy ở những nơi như GitHub.

Cả Maven và Quackle đều có hoàn cảnh trong đó chúng được sử dụng để thi đấu với những người chơi Scrabble hàng đầu của con người.

Mặc dù họ đã có một số chiến thắng ấn tượng nhưng điều đó không có nghĩa là họ đã “giải quyết” được việc chơi Scrabble bằng AI. Tôi nhấn mạnh điều này vì đôi khi tôi nhận được những nụ cười nhếch mép từ các nhà phát triển AI tin rằng không còn gì để làm trong trò chơi Scrabble liên quan đến việc cố gắng sử dụng AI. Bất kỳ ai nói điều này hoặc là không biết về thực tế của việc chơi trò chơi AI Scrabble hoặc họ cho rằng nếu hệ thống chơi trò chơi AI Scrabble giành được một số chiến thắng thì điều đó có nghĩa là vấn đề đã hoàn thành và không cần nỗ lực thêm nữa.

Hơi giống với người không nói tiếng Pháp giành chiến thắng trong Giải vô địch Scrabble Pháp ngữ, loại trò chơi đặc biệt này sẽ có lợi thế hơn nếu bạn có thể chuẩn bị sẵn toàn bộ từ điển.

Bất kỳ người chơi nào không thể ghi nhớ toàn bộ từ điển từ trong trí nhớ của mình rõ ràng là gặp bất lợi.

Nó không nhất thiết là một bất lợi không thể vượt qua vì, như tôi đã đề cập, chỉ cần biết về chính tả của tất cả các từ có thể không phải là tất cả những gì cần thiết để chơi tốt trò chơi. Bạn có thể đã ghi nhớ tất cả các từ trong từ điển và vẫn thua một trận đấu do chiến lược không phù hợp. Bạn thậm chí có thể ghi nhớ tất cả những từ đó và chơi một chiến lược đỉnh cao, nhưng vẫn thua do kỹ năng của đối thủ và/hoặc do sự may rủi về các chữ cái được rút ngẫu nhiên từ túi.

Ngoài ra còn có yếu tố thời gian liên quan.

Một người chơi có thể đánh giá nhiều khả năng hơn trong khoảng thời gian cho phép mỗi nước đi có lẽ sẽ có cơ hội thực hiện một nước đi tốt hơn so với trường hợp khác nếu họ không thể kiểm tra nhiều lựa chọn như vậy. Giới hạn này áp dụng cho người chơi và quá trình xử lý tinh thần của họ, cũng như đối với AI và việc sử dụng các chu kỳ máy tính để xử lý.

Tất nhiên, độ sâu của quá trình xử lý tinh thần không nhất thiết phải là cách tiếp cận chiến thắng vì có thể có rất nhiều khả năng không đáng để bạn bỏ công sức và thời gian khi tìm ra bước đi tiếp theo của mình.

Nói tóm lại, chỉ vì máy tính có thể có sẵn toàn bộ từ điển các từ không có nghĩa là nó sẽ thắng. Tương tự như vậy, ngay cả khi AI có một thuật toán sử dụng tất cả các loại đường tắt và số liệu thống kê để thử và xác định lựa chọn có vẻ thận trọng nhất, thì vẫn còn chỗ để cải thiện các thuật toán đó.

Đây không phải là một thỏa thuận được thực hiện và không nên được hiểu như vậy.

Khi xem xét Scrabble, chúng ta cũng có thể muốn tính đến vai trò của “sự hiểu biết” khi chơi trò chơi phổ biến này.

Tôi đã chỉ ra rằng người chiến thắng không nói tiếng Pháp đã không “hiểu” những từ mà anh ấy đang sử dụng khi chơi Scrabble phiên bản tiếng Pháp. Nhìn chung, anh không biết những từ đó có nghĩa là gì. Chúng là những vết xước của các đường và đường cong. Những từ này là biểu tượng hoặc hình ảnh. Chúng là những đốm màu.

Điều đó rất phù hợp để sử dụng hệ thống máy tính vì máy tính và AI không “hiểu” mọi thứ theo cách mà chúng ta cho rằng con người hiểu.

Ý nghĩa của sự hiểu biết là vấn đề then chốt

Khi chơi Scrabble, bất kỳ người chơi nào, dù là con người hay AI, đều không cần phải “hiểu” các từ vì chúng chỉ được sử dụng làm đồ vật. Bất kỳ trường hợp nào liên quan đến danh sách dài các đối tượng đều có khả năng mang lại lợi thế tiềm năng cho máy tính vì nó có thể có những thứ đó trong bộ nhớ máy tính trong khi con người ít có khả năng làm như vậy trong tâm trí của chính họ. Việc con người có trí nhớ chụp ảnh chắc chắn sẽ là một ngoại lệ, mặc dù chúng ta cần nhận ra rằng không có nhiều người dường như có trí nhớ chụp ảnh.

Bây giờ chúng ta đã xác định được bất kỳ nhu cầu “hiểu” nào về từ điển các từ được sử dụng trong Scrabble, chúng ta cần thừa nhận dạng “hiểu” có lẽ bị che giấu cần thiết trong quá trình chơi trò chơi. Các chiến lược và chiến thuật được sử dụng sẽ được áp dụng cho những gì chúng ta thường gọi là có “sự hiểu biết” về một điều gì đó.

Chúng tôi không biết chắc điều gì diễn ra trong đầu của người chơi Scrabble và chỉ có thể đoán xem họ có thể nghĩ gì trong khi chơi trò chơi.

Tất nhiên, bạn có thể hỏi một người chơi Scrabble xem họ đang nghĩ gì. Họ sẽ cho bạn biết những gì họ tin rằng họ đang nghĩ. Chúng tôi không biết rằng đó là điều tương tự như những gì họ đang thực sự nghĩ. Nó có thể là một sự hợp lý hóa bịa đặt. Nếu bạn hỏi tôi đã nghĩ gì trong khi chơi Scrabble, và nếu tôi không muốn bạn tin rằng tôi đã chơi trò chơi này bằng một cách kỳ quặc nào đó, thì tôi có thể nói với bạn rằng tôi đã xem xét cẩn thận bàn cờ, tôi đã nhẩm tính điểm, và tôi đã suy nghĩ cẩn thận xác định hành động tiếp theo của mình. Tôi có thể chân thành “tin” đó là những gì tâm trí tôi đang làm.

Chúng tôi không biết đó là trường hợp. Tâm trí của bạn có thể đang sử dụng một số cách tiếp cận hoàn toàn khác. Nó có vẻ hợp lý theo cách bạn mô tả, nhưng điều đó không khiến nó trở nên như vậy.

Các thuật toán và kỹ thuật AI được sử dụng trong trò chơi Scrabble của Maven và Quackle có thể giống với những gì xảy ra trong tâm trí con người hoặc có thể không. Tôi dám nói, rất có thể là không. Chúng tôi đã nghĩ ra một số cách tiếp cận toán học và tính toán hấp dẫn có vẻ hữu ích và có thể cạnh tranh với con người trong một trò chơi như Scrabble.

Điều này có nghĩa là những hệ thống AI đó “hiểu” trò chơi Scrabble? Bạn sẽ khó mà nói có.

Xem lại lập luận phòng Trung Quốc

Điều này gợi nhớ đến tranh luận Căn phòng nổi tiếng của Trung Quốc.

Đối với bất kỳ ai tham gia vào AI, bạn nên làm quen với thí nghiệm tưởng tượng được gọi là Phòng Trung Quốc.

Nó diễn ra như thế này. Chúng tôi phát triển một thứ mà chúng tôi coi là AI, thứ mà chúng tôi sẽ đặt vào một căn phòng và có thể nhận các ký tự tiếng Trung làm đầu vào và sẽ phát ra các ký tự tiếng Trung làm đầu ra, làm như vậy theo cách mà một người đang nạp các ký tự tiếng Trung làm đầu vào và đang đọc các ký tự tiếng Trung của đầu ra được dẫn đến tin rằng AI là một con người. Theo nghĩa đó, AI này đã vượt qua Bài kiểm tra Turing khét tiếng.

Bài kiểm tra Turing là khái niệm cho rằng nếu bạn có một máy tính và một con người, và một người khác đặt câu hỏi cho cả hai, khi người đang hỏi không thể phân biệt được máy tính với con người, thì máy tính được coi là đã vượt qua Bài kiểm tra Turing. Do đó, có vẻ như máy tính có thể thể hiện trí thông minh như con người.

Để xem xét và đánh giá của tôi về Bài kiểm tra Turing, hãy xem: https://www.aitrends.com/selfdrivingcars/turing-test-ai-self-driving-cars/

AI bên trong căn phòng tiếng Trung đó có thể “hiểu” theo cách mà chúng ta gán cho khái niệm có thể “hiểu” mọi thứ như con người không?

Bạn có thể đặt câu hỏi tương tự cho Bài kiểm tra Turing, nhưng phần thay đổi với Phòng tiếng Trung là yếu tố bổ sung mà tôi sẽ mô tả tiếp theo.

Giả sử chúng ta đặt một con người thực sự vào Phòng Trung Quốc này. Họ không hiểu một từ tiếng Trung Quốc. Chúng tôi cũng cung cấp cho con người cùng một chương trình máy tính là hiện thân của hệ thống AI. Con người này cố gắng làm chính xác những gì chương trình máy tính làm, tuân theo từng hướng dẫn một cách rõ ràng, có lẽ sử dụng giấy và bút chì để làm như vậy. Lưu ý rằng AI sẽ không tự xử lý mà thay vào đó, con người bên trong Phòng tiếng Trung sẽ làm việc đó, cẩn thận làm theo từng bước bất cứ điều gì AI sẽ làm.

Có lẽ, con người bên trong Phòng tiếng Trung một lần nữa sẽ có thể nhập các ký tự tiếng Trung làm đầu vào và phát ra các ký tự tiếng Trung làm đầu ra, điều mà chúng tôi cho rằng sẽ xảy ra do tuân thủ nghiêm ngặt các bước của AI vốn đã thành công và có thể thuyết phục người bên ngoài căn phòng rằng căn phòng chứa đựng trí thông minh. Người trong phòng tiếng Trung không hiểu một từ tiếng Trung nào, vậy mà vẫn có thể trả lời câu hỏi của người Trung Quốc như thể họ hiểu tiếng Trung, mặc dù đó là một “mánh khóe” bởi vì người đó chỉ đơn thuần làm theo các bước một cách “vô thức”. chỉ định của chương trình AI.

Người ta khẳng định rằng điều này cho thấy rằng AI và con người ở trong phòng Trung Quốc không có cảm giác “hiểu biết” thực sự.

Một số định nghĩa khả năng “AI mạnh” là AI có cảm giác “hiểu biết”, trong khi cái gọi là “AI yếu” thì không và chỉ là một dạng phiên bản mô phỏng nào đó của cái mà chúng ta gọi là cảm giác hiểu biết. . Thí nghiệm tưởng tượng Phòng Trung Quốc nhằm làm nổi bật bản chất của “AI yếu” và làm như vậy bằng cách minh họa (đồng thời cũng làm nổi bật những gì chúng tôi coi là không phải là “AI mạnh”).

Độc giả nên lưu ý rằng không phải ai cũng chấp nhận định nghĩa về AI yếu và AI mạnh theo cách này. Ví dụ: một số người sẽ nói rằng AI yếu là một hệ thống AI có thể dễ vỡ và dễ bị đánh lừa hoặc nhầm lẫn, trong khi AI mạnh là một hệ thống AI mạnh mẽ và bền bỉ hơn. Tôi hy vọng rõ ràng rằng việc sử dụng “AI yếu” và “AI mạnh” trong ngữ cảnh của Phòng tiếng Trung là một vấn đề hoàn toàn khác về cách sử dụng từ vựng đó.

Một triết gia tên là John Searle đã đề xuất thí nghiệm tưởng tượng Căn phòng Trung Quốc vào năm 1980, và kể từ đó đã có khá nhiều phản hồi về nó. Có rất nhiều tranh luận về những sơ hở và ngụy biện bị cáo buộc trong thí nghiệm tưởng tượng và khái niệm Căn phòng Trung Quốc này. Một số nhà phê bình chê bai Phòng Trung Quốc. Cho dù bạn bác bỏ nó, thích nó, ghét nó, coi thường nó, hay thậm chí tin rằng nó chỉ tốn thời gian, hay tin rằng nó là một dấu hiệu của tư duy về tư duy, nó đã trở thành một chủ đề thảo luận lâu đời và một số người sẽ coi nó là cổ điển. của khoa học nhận thức và của AI.

Tôi sẽ không giải quyết các khía cạnh Phòng Trung Quốc ở đây. Thay vào đó, tôi đưa nó ra để làm nổi bật quan điểm trước đó của tôi về việc chơi Scrabble. Tôi đã chỉ ra rằng không biết “hiểu biết” nghĩa là gì khi nói đến các chiến lược và chiến thuật chơi Scrabble. Chúng ta có thể đặt bất kỳ cảm giác “hiểu” nào về các từ được sử dụng trong trò chơi Scrabble sang một bên, vì đó chỉ là những đồ vật và theo cách đó, chúng ta có thể khẳng định rằng chúng ở mức tối thiểu về việc phải “hiểu” chúng là gì.

Nhưng còn trò chơi Scrabble thì sao?

Chương trình AI của Maven và Quackle, chúng có thể hiện cảm giác “hiểu” về việc chơi Scrabble, giống như khi con người có “hiểu” khi họ chơi trò chơi này không?

Hầu hết sẽ đồng ý rằng những chương trình AI đó không có bất kỳ “sự hiểu biết” nào trong chúng.

Chúng giống như Phòng Trung Quốc.

Vai Trò Của Học Máy Và Học Sâu

Bạn có thể tự hỏi liệu Machine Learning hay Deep Learning có thể giải cứu chúng ta trong tình huống này hay không.

Thông thường, phương pháp Học máy hoặc Học sâu liên quan đến việc sử dụng mạng thần kinh nhân tạo quy mô lớn. Nó phần nào dựa trên các khía cạnh giống nhau về cách thức hoạt động của bộ não con người, kết hợp việc sử dụng các tế bào thần kinh, khớp thần kinh, v.v. Các mạng thần kinh nhân tạo ngày nay khác xa so với bất kỳ thứ gì xảy ra trong thiết bị ướt, bộ não con người. Như vậy, tốt nhất nó chỉ là một sự mô phỏng đơn giản các khía cạnh sinh học và sinh hóa của não bộ.

Trong mọi trường hợp, giả định và hy vọng trong tương lai là nếu chúng ta có thể tiếp tục tạo ra các mạng thần kinh nhân tạo dựa trên máy tính ngày càng giống với bộ não con người, thì có thể chúng ta sẽ có trí thông minh con người xuất hiện trong các mạng thần kinh nhân tạo này. Có thể nó sẽ không xảy ra cùng một lúc mà thay vào đó xuất hiện từng giọt nhỏ giọt. Có lẽ nó sẽ không bao giờ xuất hiện. Có thể có một bí mật nào đó về hoạt động của bộ não mà chúng ta sẽ không bao giờ có thể khám phá được. Ai biết?

Chưa có nhiều nỗ lực để chơi Scrabble thông qua việc sử dụng mạng thần kinh nhân tạo.

Các phương pháp đơn giản hơn để sử dụng các kỹ thuật và thuật toán không gian tìm kiếm AI khác nhau là phương pháp chủ yếu được sử dụng. Có vẻ hợp lý khi bạn sử dụng các kiểu tiếp cận mang tính tượng trưng hoặc công khai hơn này, thực hiện một kiểu lập trình trực tiếp để giải quyết vấn đề, thay vì sử dụng mạng thần kinh, vốn là cách tiếp cận từ dưới lên hơn là từ trên xuống. tiếp cận xuống.

Với một mạng lưới thần kinh nhân tạo, không rõ lắm về cách huấn luyện mạng thần kinh tốt nhất cho trò chơi Scrabble. Thông thường, bạn cung cấp rất nhiều ví dụ hoặc trong trường hợp này là các lượt chơi trò chơi và cố gắng huấn luyện mạng thần kinh về cách chơi trò chơi. Theo một nghĩa nào đó, điều này cung cấp một phương tiện toán học để mạng nơ ron nhân tạo khớp mẫu và “khám phá” các chiến lược và chiến thuật đã chơi theo cách số. Cách tiếp cận này đã được sử dụng trong các trò chơi khác như cờ vua.

Nếu bạn cân nhắc về sự khác biệt giữa một trò chơi như cờ vua và một trò chơi như Scrabble, bạn sẽ dễ dàng nhận thấy một số thuộc tính chính khiến chúng rất khác nhau. Trong cờ vua, tất cả các quân cờ đều được biết và đặt trên bàn cờ khi bắt đầu trò chơi. Trong trường hợp của Scrabble, các chữ cái được giấu trong một cái túi và bạn được chia một tập hợp con tại một thời điểm, do đó bạn có thông tin không hoàn hảo và bạn cũng sẽ phụ thuộc vào cơ hội ngẫu nhiên về những gì sẽ xảy ra trong trò chơi.

Tập hợp một số lượng lớn các ván cờ và có thể cung cấp chúng dưới dạng dữ liệu vào một mạng thần kinh nhân tạo là một nhiệm vụ khá dễ thực hiện. Làm điều tương tự cho các trò chơi Scrabble không dễ thực hiện. Ngay cả khi bạn làm điều này, thì ý tưởng khớp mẫu dựa trên những trò chơi đó sẽ hoàn toàn không giống với cách khớp mẫu của một trò chơi cờ vua.

Đây là chà.

Nếu bạn tin rằng việc sử dụng Học máy hoặc Học sâu là cách tốt nhất để đạt được trí thông minh của con người thông qua AI, thì có lẽ chúng ta nên sử dụng Học máy hoặc Học sâu để cố gắng tạo ra trò chơi Scrabble tự động ngày càng tốt hơn.

Tại thời điểm này, có vẻ như tiến bộ của chúng ta về Học máy hoặc Học sâu chưa đủ xa để tin rằng việc sử dụng Học máy hoặc Học sâu hiện tại (như chúng ta biết nếu nó ngày nay) sẽ vượt qua các phiên bản trực tiếp và có lập trình hơn của AI như Maven và Quackle. Có lẽ vào một thời điểm nào đó trong tương lai, điều này sẽ chuyển sang khía cạnh Học máy hoặc Học sâu của mọi thứ.

Đây là một suy nghĩ khác để xem xét.

Các hệ thống Học máy và Học sâu ngày nay có thể “hiểu” giống như cách mà chúng ta cho rằng con người có thể “hiểu” mọi thứ không?

Bạn sẽ khó có thể có bất kỳ nhà phát triển AI hợp lý nào nói đồng ý.

Nếu đó là trường hợp mà các hệ thống Học máy và Học sâu ngày nay không thể “hiểu” (theo nghĩa “hiểu” của con người), liệu chúng có thể làm như vậy vào một thời điểm nào đó trong tương lai không? Liệu có phải vì chúng trở nên quá lớn về quy mô nên “sự hiểu biết” phát sinh từ mức độ tuyệt đối không? Hay chúng ta sẽ làm điều gì đó khác với những mô hình này để đưa chúng ngày càng gần hơn với phần mềm thực sự của bộ não con người?

Đối với những người tin rằng điểm kỳ dị AI đang đến, hãy xem bài viết của tôi: https://www.aitrends.com/selfdrivingcars/singularity-and-ai-self-driving-cars/

Để biết những nguy cơ tiềm ẩn của AI siêu thông minh, hãy xem bài viết của tôi: https://www.aitrends.com/selfdrivingcars/super-intelligent-ai-paperclip-maximizer-conundrum-and-ai-self-driving-cars/

Đối với bài viết của tôi về việc AI có thể là Frankenstein hay không, hãy xem: https://www.aitrends.com/selfdrivingcars/frankenstein-and-ai-self-driving-cars/

Đối với bài viết của tôi về Deep Learning và tính linh hoạt, hãy xem: https://www.aitrends.com/ai-insider/plasticity-in-deep-learning-dynamic-adaptations-for-ai-self-driving-cars/

Ô tô tự lái AI và Scrabble

Điều này có liên quan gì với những chiếc xe tự lái không người lái AI?

Tại Viện ô tô tự lái AI điều khiển học, chúng tôi đang phát triển phần mềm AI cho ô tô tự lái. Một khía cạnh không được nhận ra rộng rãi liên quan đến việc thiếu “hiểu biết” rằng AI của ô tô tự lái ngày nay là hiện thân và liệu điều đó có gây ra sự an toàn và rủi ro hay không đang được thảo luận kỹ lưỡng.

Cho phép tôi giải thích.

Trước tiên, tôi muốn làm rõ và giới thiệu khái niệm rằng có nhiều cấp độ khác nhau của ô tô tự lái AI. Cấp cao nhất được coi là Cấp 5. Xe tự lái Cấp 5 là xe do AI điều khiển và không có người lái xe tham gia. Đối với thiết kế ô tô tự lái Cấp độ 5, các nhà sản xuất ô tô thậm chí còn loại bỏ bàn đạp ga, bàn đạp phanh và vô lăng, vì đó là những bộ phận được sử dụng bởi người lái xe. Xe tự lái Cấp độ 5 không do con người điều khiển và cũng không có kỳ vọng rằng người lái xe sẽ có mặt trong xe tự lái. Tất cả đều nằm trên vai của AI để điều khiển ô tô.

Đối với xe ô tô tự lái dưới Cấp độ 5 và Cấp độ 4, trên xe phải có người lái xe. Người lái xe hiện được coi là bên chịu trách nhiệm cho các hành vi của chiếc xe. AI và người lái xe con người đang đồng chia sẻ nhiệm vụ lái xe. Bất chấp sự đồng chia sẻ này, con người vẫn phải hoàn toàn đắm chìm vào nhiệm vụ lái xe và sẵn sàng mọi lúc để thực hiện nhiệm vụ lái xe. Tôi đã nhiều lần cảnh báo về sự nguy hiểm của thỏa thuận đồng chia sẻ này và dự đoán nó sẽ tạo ra nhiều kết quả không tốt.

Đối với khuôn khổ chung của tôi về xe tự lái AI, xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/framework-ai-self-driving-driverless-cars-big-picture/

Đối với các cấp độ của xe tự lái, xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/richter-scale-levels-self-driving-cars/

Để biết lý do tại sao những chiếc xe tự lái AI Cấp 5 giống như một chiếc xe lửa, xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/self-driving-car-mother-ai-projects-moonshot/

Đối với những nguy hiểm của việc chia sẻ nhiệm vụ lái xe, xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/human-back-up-drivers-for-ai-self-driving-cars/

Hãy tập trung vào đây vào chiếc xe tự lái cấp 5 thực sự. Phần lớn các ý kiến ​​áp dụng cho những chiếc xe tự lái cấp 5 và cấp 4 cũng vậy, nhưng chiếc xe tự lái AI hoàn toàn tự động sẽ nhận được sự chú ý nhiều nhất trong cuộc thảo luận này.

Dưới đây là các bước thông thường liên quan đến nhiệm vụ lái xe AI:

• Thu thập và giải thích dữ liệu cảm biến
• Cảm biến nhiệt hạch
• Cập nhật mô hình thế giới ảo
• Lập kế hoạch hành động AI
• Điều khiển xe ban hành lệnh

Một khía cạnh quan trọng khác của ô tô tự lái AI là chúng sẽ lái trên đường của chúng ta giữa những chiếc ô tô do con người điều khiển. Có một số chuyên gia nghiên cứu về ô tô tự lái AI liên tục đề cập đến một thế giới Utopian, trong đó chỉ có ô tô tự lái AI trên đường công cộng. Hiện tại có khoảng hơn 250 triệu ô tô thông thường chỉ tính riêng ở Hoa Kỳ và những chiếc ô tô đó sẽ không biến mất một cách kỳ diệu hoặc trở thành ô tô tự lái AI cấp độ 5 thực sự trong một đêm.

Thật vậy, việc sử dụng xe hơi do con người điều khiển sẽ tồn tại trong nhiều năm, có thể là nhiều thập kỷ và sự ra đời của những chiếc xe tự lái AI sẽ xảy ra trong khi vẫn còn những chiếc xe do con người điều khiển trên đường. Đây là một điểm rất quan trọng vì điều này có nghĩa là AI của những chiếc xe tự lái cần phải có khả năng cạnh tranh với không chỉ những chiếc xe tự lái AI khác, mà còn cả những chiếc xe tự lái. Thật dễ dàng để hình dung một thế giới đơn giản và khá phi thực tế, trong đó tất cả các xe tự lái AI đang tương tác với nhau một cách lịch sự và là dân sự về các tương tác trên đường. Đó không phải là điều sẽ xảy ra trong tương lai gần. Xe hơi tự lái AI và xe hơi do con người điều khiển sẽ cần để có thể đối phó với nhau.

Đối với bài viết của tôi về sự hội tụ lớn đã đưa chúng ta đến thời điểm này, xem: https://aitrends.com/selfdrivingcars/grand-convergence-explains-rise-self-driving-cars/

Xem bài viết của tôi về những tình huống khó xử về đạo đức đối với những chiếc xe tự lái AI: https://aitrends.com/selfdrivingcars/ethically-ambiguous-self-driving-cars/

Để biết các quy định tiềm năng về xe tự lái AI, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/assessing-federal-regulations-self-driving-cars-house-bill-passed/

Để biết dự đoán của tôi về xe tự lái AI trong những năm 2020, 2030 và 2040, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/gen-z-and-the-fate-of-ai-self-driving-cars/

Quay trở lại chủ đề hiện tại, tôi đã thảo luận về bản chất của Scrabble và cách con người cũng như cách hệ thống AI thể hiện hoặc không thể hiện cảm giác “hiểu” theo ý nghĩa của những gì chúng ta tin rằng con người có thể nghĩ về mọi thứ.

Khi một người lái ô tô, bạn có tin rằng con người đang sử dụng “sự hiểu biết” theo một cách nào đó, chẳng hạn như hiểu cách ô tô vận hành, hiểu cách các luồng giao thông và ô tô di chuyển trong giao thông, cách con người lái ô tô và cách con người người đi bộ hành động khi ở gần ô tô, v.v.?

Nếu bạn nói có, thì câu hỏi tiếp theo này sẽ được gợi ý bởi cuộc thảo luận Scrabble và cuộc thảo luận của Phòng tiếng Trung, cụ thể là liệu AI của ô tô tự lái cũng cần thể hiện ý thức “hiểu biết” tương tự để thực hiện đúng, an toàn và thích hợp để lái xe ô tô trên đường công cộng của chúng tôi?

Có hay không?

Bắt bạn!

Tôi nói rằng tôi đã bắt được bạn bởi vì nếu bạn nói có, và bạn tin rằng AI của ô tô tự lái cần phải có cảm giác “hiểu” về việc lái xe như con người, thì hiện tại các nhà sản xuất ô tô và công ty công nghệ đang không ở đâu gần đạt được “sự hiểu biết” trong các hệ thống AI này. Nói một cách đơn giản, AI của ô tô tự lái AI ngày nay và thậm chí trong tương lai gần hoàn toàn không thể hiện “sự hiểu biết”.

AI của những chiếc xe tự lái ngày nay và trong tương lai gần giống như AI của trò chơi Scrabble.

Nhìn chung, hầu hết AI được sử dụng trong ô tô tự lái AI là loại có lập trình sử dụng các kỹ thuật và thuật toán AI khác nhau, nhưng đó không phải là điều mà chúng ta sẽ đồng ý một cách hợp lý là bất kỳ loại “hiểu biết” nào đang diễn ra. trên.

Bạn có thể ngay lập tức khẳng định rằng vì AI của ô tô tự lái thường sử dụng Machine Learning và Deep Learning, điều đó cho thấy rằng có lẽ AI đang tiến gần hơn đến việc “hiểu” theo cách mà một ngày nào đó các mạng thần kinh nhân tạo sâu sẽ có thể. gọi.

Vấn đề là, những mạng lưới thần kinh ngày nay vẫn chưa tiến xa tới điều mà một ngày nào đó tất cả chúng ta hy vọng có thể xảy ra với những mạng lưới thần kinh quy mô cực lớn và những mạng được mô hình hóa gần giống với bộ não con người hơn. Hơn nữa, các khía cạnh của mạng lưới thần kinh hiện chỉ là một phần nhỏ trong ngăn xếp AI cho ô tô tự lái.

Việc sử dụng Deep Learning hoặc Machine Learning chủ yếu được sử dụng trong phần cảm biến của hệ thống AI dành cho ô tô tự lái. Điều này có ý nghĩa khi bạn xem xét nhiệm vụ của các hệ thống con AI liên quan đến phần cảm biến của nhiệm vụ lái xe. Các cảm biến thu thập rất nhiều dữ liệu. Đây có thể là hình ảnh từ camera, đây có thể là dữ liệu radar, dữ liệu LIDAR, dữ liệu siêu âm, v.v.

Đó là một tình huống sẵn sàng để sử dụng Học máy hoặc Học sâu.

Ví dụ, chúng ta có thể thu thập trước rất nhiều hình ảnh về biển báo đường phố. Chúng có thể được sử dụng để đào tạo một mạng lưới thần kinh nhân tạo. Sau đó, chúng ta có thể đưa vào hệ thống ô tô tự lái mạng lưới thần kinh có thể chạy được sẽ kiểm tra hình ảnh của quang cảnh đường phố và hy vọng có thể phát hiện vị trí của biển báo đường phố, cùng với việc phân loại loại biển báo đường phố mà nó tìm thấy. chẳng hạn như biển báo Dừng hoặc biển báo Thận trọng.

Đối với bài viết của tôi về biển báo đường phố và mạng lưới thần kinh, hãy xem: https://www.aitrends.com/selfdrivingcars/making-ai-sense-of-road-signs/

Đối với các phân tích cảnh đường phố của Deep Learning, hãy xem: https://www.aitrends.com/selfdrivingcars/street-scene-free-space-detection-self-driving-cars-road-ahead/

Đối với bài viết của tôi về việc sử dụng xác suất, xem: https://www.aitrends.com/ai-insider/probabilistic-reasoning-ai-self-driving-cars/

Để biết về xe ô tô tự lái an toàn và AI, hãy xem bài viết của tôi: https://www.aitrends.com/selfdrivingcars/safety-and-ai-self-driving-cars-world-safety-summit-on-autonomous-tech/

Đối với bài viết của tôi về lý luận thông thường, xem: https://www.aitrends.com/selfdrivingcars/common-sense-reasoning-and-ai-self-driving-cars/

Một lần nữa hiểu biết về phía sau đầu của nó

Trí tuệ nhân tạo của ô tô tự lái không “hiểu” các biển báo đường phố, ít nhất là không theo cách mà chúng ta có thể tin rằng con người có thể hiểu như vậy.

Biển báo đường phố chỉ đơn thuần là một vật thể, giống như các ô trên bảng chữ cái Scrabble là các đường kẻ và đường cong. Phần còn lại của AI sau đó phải sử dụng các thuật toán và kỹ thuật khác nhau để xác định những đốm màu đó biểu thị điều gì về hành động mà ô tô tự lái nên thực hiện. Điều này sẽ tương tự như AI chơi Scrabble sử dụng các kỹ thuật khác nhau để thực hiện các chiến lược và chiến thuật của trò chơi.

Như tôi đã nhiều lần tuyên bố trong các bài viết và bài thuyết trình của mình, AI của ô tô tự lái không có bất kỳ khả năng suy luận thông thường nào. Tôi đề cập đến điều này bởi vì nhiều người sẽ nói rằng hành động “hiểu” phải liên quan đến việc có lý luận thông thường. Nếu đó thực sự là một thành phần thiết yếu và không thể tách rời để có thể hiểu được, thì tin buồn là chúng ta còn rất lâu mới có được bất kỳ loại hệ thống lý luận thông thường thực sự mạnh mẽ nào.

Về bản chất, hiện tại chúng ta sẽ từ bỏ việc có AI giống với “sự hiểu biết” của con người và hơn nữa điều này áp dụng cho AI của ô tô tự lái.

Trước đó, khi tôi tuyên bố rằng tôi đã bắt gặp bạn, câu hỏi của tôi đã được cố tình đặt ra để hỏi liệu bạn có nghĩ rằng ô tô tự lái AI phải có một số điểm giống như “sự hiểu biết” của con người để có thể lái ô tô đúng cách và phù hợp trên đường của chúng ta hay không.

Điều hấp dẫn là nếu bạn nói có, thì, thì sẽ không có bất kỳ chiếc xe tự lái AI nào trên đường của chúng ta. Nếu bạn nói không với câu hỏi đó, thì bạn đang thể hiện sự sẵn sàng để có AI ít hơn bất kỳ “sự hiểu biết” nào của con người bao gồm, và bạn đang gợi ý rằng bạn cảm thấy thoải mái với loại AI đó có thể lái xe trên đường của chúng ta .

Điều này cũng đưa tôi trở lại một điểm khác trước đó. Tôi đã đề cập rằng một số nhà phát triển AI dường như tin một cách sai lầm rằng Scrabble đã được “giải quyết” như một vấn đề về AI. Tôi cho rằng bây giờ bạn đã biết rằng mặc dù đã đạt được nhiều tiến bộ nhưng vẫn còn nhiều việc phải làm trước khi chúng ta có thể tuyên bố bằng cách nào đó rằng AI đã chinh phục được Scrabble. Khía cạnh tồn tại của một số chương trình AI có thể tốt nhất cho con người, đôi khi, dường như không phải là cách phù hợp để cắm cờ và nói rằng AI đã làm được như vậy là điều tốt nhất có thể làm được.

Hy vọng rằng rõ ràng là tôi đang muốn nói điều tương tự về AI cho ô tô tự lái.

Chúng tôi sẽ kết thúc chặt chẽ với phiên bản 1.0 của ô tô tự lái AI này. Hãy giả định và hy vọng rằng họ có thể lái xe trên đường của chúng ta một cách an toàn (đó là một từ được tải và một từ có thể có nghĩa khác nhau đối với những người khác nhau!).

Điều đó có nghĩa là chúng ta đã chinh phục được nhiệm vụ lái xe ô tô?

Một số có thể muốn nói có, nhưng tôi xin khác.

Tôi cá rằng chúng ta sẽ có thể cải thiện đáng kể phiên bản 1.0 đó và đạt đến phiên bản 2.0, có lẽ là 3.0, v.v., mỗi người ngày càng lái xe tốt hơn. Điều này sẽ bao gồm làm một số việc mà người lái xe làm, đồng thời làm một số việc mà người lái xe làm mà họ không nên làm khi lái xe.

Đối với 10 dự đoán hàng đầu của tôi về ô tô tự lái AI, hãy xem: https://www.aitrends.com/ai-insider/top-10-ai-trends-insider-predictions-about-ai-and-ai-self-driving-cars-for-2019/

Để biết dòng thời gian về sự ra đời của ô tô tự lái AI, hãy xem bài viết của tôi: https://www.aitrends.com/selfdrivingcars/gen-z-and-the-fate-of-ai-self-driving-cars/

Đối với bài viết của tôi về việc điều chỉnh các mức độ tự chủ và ô tô tự lái AI, hãy xem: https://www.aitrends.com/selfdrivingcars/reframing-ai-levels-for-self-driving-cars-bifurcation-of-autonomy/

Đối với cuộc tranh luận về điều khiển lái xe và xe tự lái AI, hãy xem bài viết của tôi: https://www.aitrends.com/selfdrivingcars/ai-boundaries-and-self-driving-cars-the-driving-controls-debate/

Kết luận

Xin chúc mừng người chiến thắng không nói tiếng Pháp trong giải đấu Scrabble có trụ sở tại Pháp.

Tôi chỉ muốn nói rằng, tôi sẽ chúc mừng tương tự nếu đó là một tuyển thủ Pháp không nói tiếng Anh có thể vô địch giải đấu Bắc Mỹ nói tiếng Anh.

Giành chiến thắng trong cuộc thi Scrabble ở cấp độ cao nhất là một kỳ tích về chiến lược và tư duy đáng kinh ngạc.

Tôi đã sử dụng các khía cạnh của Scrabble như một phương tiện để thu hút sự chú ý của bạn đến bản chất của “sự hiểu biết” trong vấn đề tư duy của con người. Theo Phòng Trung Quốc, chúng ta dường như vẫn còn ở một khoảng cách rất xa trong AI ngày nay để đạt được bất kỳ loại “hiểu biết” nào mà chúng ta có thể đồng ý tồn tại ở con người. Cho dù bạn có thích mẫu Phòng tiếng Trung hay không, thì nó cung cấp một phương tiện khác để nâng cao tầm quan trọng của việc suy nghĩ về suy nghĩ và cố gắng tìm ra “sự hiểu biết” thực sự đòi hỏi điều gì.

Đối với ô tô tự lái AI, chúng đang xuất hiện, bất kể AI vẫn chưa khám phá được bí mật về cách đạt được “sự hiểu biết” mà con người có. Có lẽ chúng ta sẽ chấp nhận quan điểm rằng chúng ta sẽ có các hệ thống AI, trừ đi “sự hiểu biết” sẽ lái xe ô tô trên đường công cộng của chúng ta.

Liệu những hệ thống AI được cho là không hiểu biết đó có đủ thành thạo để đảm bảo lái những chiếc ô tô nặng hàng tấn sẽ đưa ra quyết định sinh tử liên quan đến con người vào mọi thời điểm khi chúng chạy dọc theo đường phố và đường cao tốc của chúng ta không?

Thời gian sẽ trả lời.

Trong khi đó, nếu chúng ta đạt được điều đó, đừng rơi vào cái bẫy tinh thần rằng vấn đề đã được giải quyết và không còn trí tuệ nhân tạo nào để đạt được nữa. Tôi đảm bảo với bạn rằng sẽ còn rất nhiều con đường AI cần được thúc đẩy và rất nhiều cơ hội cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu AI trong việc này. Này, từ “cơ hội” là một từ gồm 11 chữ cái, tôi tự hỏi liệu từ đó có phù hợp trong trò chơi Scrabble tiếp theo của tôi không.

Bản quyền 2020 Tiến sĩ Lance Eliot

Nội dung này ban đầu được đăng trên Xu hướng AI.

[Ed. Lưu ý: Đối với độc giả quan tâm đến các phân tích kinh doanh đang diễn ra của Tiến sĩ Eliot về sự ra đời của những chiếc xe tự lái, hãy xem cột Forbes trực tuyến của anh ấy: https://forbes.com/sites/lanceeliot/]

Nguồn: https://www.aitrends.com/ai-insider/scrabble-chinese-room-and-ai-under Hiểu/