Das Unterrichten von Maschinen in der Art und Weise, wie Tiertrainer das Verhalten von Hunden oder Pferden formen, war eine wichtige Methode zur Entwicklung künstlicher Intelligenz und eine, die am Mittwoch mit dem Top -Informatik -Preis anerkannt wurde.
Zwei Pioniere auf dem Gebiet des Verstärkungslernens, Andrew Barto und Richard Sutton, sind die Gewinner des diesjährigen Am Turing Award, dem Äquivalent der Tech -Welt, der dem Nobelpreis ist.
Die Forschung, dass der 76 -jährige Barto und Sutton (67) Ende der 1970er Jahre begann, ebnete den Weg für einige KI -Durchbrüche des letzten Jahrzehnts. Im Zentrum ihrer Arbeit lag sogenannte „hedonistische“ Maschinen, die ihr Verhalten als Reaktion auf positive Signale kontinuierlich anpassen konnten.
Das Verstärkungslernen führte ein Google -Computerprogramm, um die zu schlagen Die besten menschlichen Spieler der Welt des alten chinesischen Brettspiels gehen im Jahr 2016 und 2017. Es war auch eine Schlüsseltechnik, um beliebte KI -Tools wie ChatGPT zu verbessern, den Finanzhandel zu optimieren und einer Roboterhand zu helfen, a Rubik’s Würfel.
Aber Barto sagte, das Feld sei “nicht modisch”, als er und sein Doktorand Sutton begannen, ihre Theorien und Algorithmen an der Universität von Massachusetts, Amherst, zu erstellen.
“Wir waren in der Wildnis”, sagte Barto in einem Interview mit der Associated Press. „Deshalb ist es so erfreulich, diese Auszeichnung zu erhalten, um zu sehen, dass dies eher als etwas Relevantes und Interessantes anerkannt wird. In den frühen Tagen war es nicht. “
Google sponsert den jährlichen Preis von 1 Million US -Dollar, der am Mittwoch vom Verband für Computermaschinen bekannt gegeben wurde.
Barto, jetzt von der University of Massachusetts, und Sutton, langjähriger Professor an der kanadischen Universität von Alberta, sind nicht die ersten KI -Pioniere gewinnen Die Auszeichnung, benannt nach dem britischen Mathematiker, Codebrecher und früh KI -Denker Alan Turing. Ihre Forschung hat jedoch versucht, Turings 1947 eine Maschine zu beantworten, die „aus Erfahrung lernen kann“ – was Sutton als „wohl die wesentliche Idee des Verstärkungslernens“ bezeichnet.
Insbesondere entlehnten sie sich von Ideen in Psychologie und Neurowissenschaften über die Art und Weise, wie auf Belohnungen oder Bestrafungen vergnügene Neuronen reagieren. In einem wegweisenden Papier, das in den frühen 1980er Jahren veröffentlicht wurde, haben Barto und Sutton ihren neuen Ansatz für eine bestimmte Aufgabe in einer simulierten Welt festgelegt: Balken Sie eine Stange auf einem sich bewegenden Wagen aus, um zu verhindern, dass sie fallen. Die beiden Informatiker haben später ein weit verbreitetes Lehrbuch zum Verstärkungslernen mitverfasst.
“Die Instrumente, die sie entwickelten, bleiben eine zentrale Säule des KI -Booms und haben große Fortschritte erzielt, Legionen junger Forscher angezogen und Milliarden von Dollar an Investitionen getrieben”, sagte der Chefwissenschaftler von Google, Jeff Dean, in einer schriftlichen Erklärung.
In einem gemeinsamen Interview mit dem AP waren sich Barto und Sutton nicht immer darauf ein, wie die Risiken von AI -Agenten bewertet werden sollen, die ständig versuchen, sich selbst zu verbessern. Sie unterschieden ihre Arbeiten auch von der Zweigstelle der generativen KI -Technologie, die derzeit in Mode ist – die großen Sprachmodelle hinter Chatbots von OpenAI, Google und anderen Tech -Riesen, die das Schreiben von Menschen und andere Medien imitieren.
“Die große Wahl ist, dass Sie aus den Daten der Menschen lernen, oder versuchen Sie, von einem (eigenen Leben eines (KI) und seiner eigenen Erfahrung eines (KI) zu lernen?” Sagte Sutton.
Sutton hat entlassen, was er als übertriebene Bedenken hinsichtlich der Bedrohung durch KI für die Menschheit beschreibt, während Barto nicht einverstanden war und sagte: “Man muss sich potenzieller unerwarteter Konsequenzen bewusst sein.”
Barto, der 14 Jahre lang im Ruhestand ging, beschreibt sich als Luddite, während Sutton eine Zukunft umfasst, von der er erwartet, dass sie Wesen größerer Intelligenz als aktuelle Menschen hat – eine Idee, die manchmal als Posthumanismus bekannt ist.
„Menschen sind Maschinen. Sie sind erstaunliche, wundervolle Maschinen “, aber sie sind auch nicht das„ Endprodukt “und könnten besser funktionieren, sagte Sutton.
“Es ist an sich ein Teil des KI -Unternehmens”, sagte Sutton. „Wir versuchen, uns selbst zu verstehen und natürlich Dinge, die noch besser funktionieren können. Vielleicht solche Dinge werden. “
Source link
