TitovS
Мне кажется, что пример с дотой как раз говорит нам о том, что базовые концепции далеко не исчерпали свой потенциал. Там используется относительно простой RL и ноу-хау скорее в был в том, что они придумали как ускорить обучение для такой игры.
Тут как минимум надо выделить три раздельные задачи:
- развитие моделей ествесвтенного интеллекта
- развитие моделей ии
- построение эффективных моделей предсказания человека
Эти задачи независимые и и достижения в них слабо переносится на другие.
Спасибо за статью! Но...
Вы приводите примеры использования законов (причино-следственных связей) в мл-моделях ествесвенных наук. А что если подобные законы в принципе не существуют в социальных науках, а приведенные примеры - максимум на что способна наука в обозримом будущем?
С учетом скороти прогресса в мл проще сделать ставку на улучшение моделей чем на попытки разобраться и выстроить практически целую науку с нуля?
Оставим успехи в играх.
Я хотел бы подчеркнуть, что в принципе успехи в ИИ не должны приводить к пониманию естественного интеллекта и наоборот. Знание об устройстве реактивного самолёта даст мало пользы в вопросах функционирования птиц.
До тех пор пока мы не смогли определить интеллект не вовлекая человека для оценки (и внося субъективность) мы будем оставаться на сугубо практическом этапе разработки ИИ, где намного проще просто задачу закидать данными / ресурсами чем пытаться реально разобраться в феномене.
Вот тут есть совсем свежее предложение как определить и оценивать ИИ от довольного видного человека в области
https://arxiv.org/pdf/1911.01547.pdf