Sind neuronale Netze und ihre Varianten der einzige Weg, um echte künstliche Intelligenz zu erreichen?

Meines Wissens nach verwenden die meisten aktuellen Studien zur künstlichen Intelligenz eine Art neuronales Netzwerk oder dessen Varianten. Ein gutes Beispiel wäre DeepMinds Alphago, von dem ich glaube, dass es ein tiefes neuronales Netzwerk ist, für Vision CNN, Text, Musik und andere geordnete Funktionen, RNNs usw. Aber für Anwendungen des maschinellen Lernens haben wir neuronale Netzwerke, Support-Vektor-Maschinen, Random Forest, Regressionsmethoden usw. für Anwendungen verfügbar.

Sind neuronale Netze und ihre Varianten der einzige Weg, um "wahre" künstliche Intelligenz zu erreichen?

Wenn Sie unter wahrer KI "wie Menschen" verstehen, lautet die Antwort: Niemand weiß, welche (rechnerischen oder sonstigen) Rechenmechanismen geeignet sind oder ob wir sie tatsächlich konstruieren können.

Künstliche neuronale Netze (ANNs) sind im Wesentlichen „nichtlineare Regression“ - möglicherweise ist dies kein ausreichend starkes Modell, um menschliches Verhalten auszudrücken.

Was ist, wenn die menschliche Intelligenz trotz der Eigenschaft der universellen Funktionsnäherung von ANNs von einem noch nicht ermittelten Mechanismus der physischen Welt abhängt?

In Bezug auf Ihre Frage nach "dem einzigen Weg": Selbst wenn (physikalische) neuronale Mechanismen tatsächlich der einzige Weg zur Intelligenz wären ( z. B. über Penrose-Quantenmikrotubuli), wie könnte dies bewiesen werden?

Selbst in der formalen Welt der Mathematik gibt es ein Sprichwort, dass "Beweise der Nichtexistenz schwer sind". Es scheint kaum vorstellbar, dass in der physischen Welt gezeigt werden kann, dass Intelligenz durch keinen anderen Mechanismus entstehen kann.

Zurück zu den Computersystemen: Stephen Wolfram hat in seinem Buch "A New Kind of Science" die interessante Beobachtung gemacht , dass viele der anscheinend unterschiedlichen Mechanismen, die er beobachtet hat, zu "Universal Computation" fähig zu sein scheinen. In diesem Sinne gibt es also nichts sehr insbesondere über ANNs.

Es hängt davon ab, was Sie als "wahre künstliche Intelligenz" betrachten. Aber dies bedeutet wahrscheinlich, in der Lage zu sein, wie ein Mensch zu denken - und dies vielleicht rationaler, als wenn im menschlichen Gehirn Emotionen vor dem Verhältnis stehen.

Es scheint, dass ein neuronales Netzwerk oder ein genetischer Algorithmus, der neuronale Netzwerke entwickelt, der nächste Weg ist - die Nachahmung von Menschen.

Das traditionelle Gegenargument dazu ist jedoch, dass wir versucht haben, dasselbe mit der Flucht zu tun. Wir haben versucht, die Natur zu kopieren, die Vögel nachzuahmen - und versucht, durch Flügelschlag zu fliegen. Aber irgendwann haben wir Flugzeuge gebaut, die nicht darauf angewiesen waren, mit den Flügeln zu schlagen.

In der KI gibt es weit mehr Variablen als in der Aerodynamik. Es ist also sehr wahrscheinlich, dass eine menschenähnliche Intelligenz durch andere Methoden als neuronale Netze erreicht werden kann.

Letztendlich sind neuronale Netze ein Ansatz für maschinelles Lernen. Es gibt andere, die alle den Regeln für das unterliegen, was gelernt werden kann und was nicht. (Es gibt ein Feld namens Computational Learning Theory, das dies abdeckt.)

Obwohl es möglich ist, Lernsysteme über das hinaus zu erweitern, was gemäß COLT gelernt werden kann, bedeutet dies, dass ein solches Lernsystem - neuronales Netzwerk oder auf andere Weise - im Wesentlichen fehlerhaft ist und an der einen oder anderen Stelle falsche Schlussfolgerungen zieht.

Um darauf antworten zu können, benötigen Sie zunächst eine strenge Definition von "wahrer künstlicher Intelligenz", die wir nicht haben. Und selbst wenn Sie das hätten, wäre die beste Antwort wahrscheinlich "niemand weiß es". Wir verstehen nicht einmal genau, wie die menschliche Intelligenz (die wahrscheinlich das beste Modell für Intelligenz ist, das wir zum Studieren zur Verfügung haben) funktioniert. Was wir wissen (oder zu wissen glauben), ist, dass ANNs bestenfalls eine sehr oberflächliche Nachbildung der Gehirnfunktion sind. Es könnte sich herausstellen, dass sie absolut der falsche Weg sind, um "echte künstliche Intelligenz" zu erreichen, obwohl ich davon ausgehe, dass die meisten Menschen überrascht wären, wenn sich herausstellen würde, dass dies der Fall ist.

Was wahrscheinlich nicht so überraschend wäre, wäre, wenn eine andere Technik auftauchen würde, die besser ist als die von ANN, ODER wenn sich herausstellt, dass Sie ein Ensemble von Techniken benötigen. Persönlich denke ich, dass es fast selbstverständlich ist, dass das Gehirn weitgehend probabilistisch arbeitet, aber es ist auch klar, dass wir manchmal symbolische Verarbeitung / deduktive Logik / Regeln / usw. verwenden. Und im Moment geben ANNs Ihnen nicht viel die Art des Denkens, Ableitens usw. So können wir letztendlich feststellen, dass wir einen probabilistischen Ansatz wie den von ANN mit anderen Techniken kombinieren müssen - vielleicht Induktive Logikprogrammierung oder etwas Ähnliches.