Что мы можем узнать о человеческом интеллекте, изучая то, как машины «мыслят»? Можем ли мы лучше понять себя, если глубже разберемся в системах искусственного интеллекта, которые становятся все более значимой частью нашей повседневной жизни?
Эти вопросы могут показаться глубоко философскими, но для Филлипа Изолы поиск ответов на них так же связан с вычислениями, как и с размышлениями. Изола, недавно получивший статус ассоциированного профессора в MIT, изучает фундаментальные механизмы человеческого интеллекта с вычислительной точки зрения.
Вычислительный подход к пониманию интеллекта
Хотя понимание интеллекта является общей целью, его работа в основном сосредоточена на компьютерном зрении и машинном обучении. Изола особенно интересуется тем, как интеллект проявляется в моделях ИИ, как эти модели учатся представлять окружающий мир и что их «мозги» разделяют с мозгами их создателей-людей.
«Я вижу, что все виды интеллекта имеют много общего, и я хочу понять эти общие черты. Что есть общего у всех животных, людей и систем ИИ?» — говорит Изола, который также является членом Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL).
Для Изолы лучшее научное понимание интеллекта, которым обладают агенты ИИ, поможет миру безопасно и эффективно интегрировать их в общество, максимизируя их потенциал для пользы человечества.
Научный путь от природы к искусственному интеллекту
Изола начал задумываться над научными вопросами в раннем возрасте. Выросший в Сан-Франциско, он часто ходил в походы с отцом вдоль побережья Северной Калифорнии или занимался кемпингом в районе Пойнт-Рейес и холмах округа Марин.
Его очаровывали геологические процессы, и он часто задавался вопросом, что заставляет природный мир работать. В школе Изолой двигало ненасытное любопытство, и хотя его тянуло к техническим предметам, таким как математика и естественные науки, не было предела тому, что он хотел изучать.
Не будучи полностью уверенным в том, что изучать в Йельском университете, Изола пробовал разные направления, пока не наткнулся на когнитивные науки.
«Мой первоначальный интерес был связан с природой — тем, как работает мир. Но затем я понял, что мозг еще интереснее и сложнее, чем даже формирование планет. Теперь я хотел знать, что заставляет нас функционировать», — рассказывает он.
Ирония в том, что мы пытаемся понять человеческий интеллект через изучение искусственного — это классический пример петли обратной связи в науке. Исследования Изолы демонстрируют, что иногда чтобы понять сложное природное явление, нужно сначала создать его искусственную модель. Подход «снизу вверх» — от вычислений к когнитивным процессам — может оказаться более продуктивным, чем традиционные методы психологии.
Переход к компьютерным наукам
В MIT исследования Изолы сместились в сторону компьютерных наук и искусственного интеллекта.
«Мне все еще нравились все эти вопросы из когнитивных наук, но я почувствовал, что смогу добиться большего прогресса в некоторых из них, если подойду к ним с чисто вычислительной точки зрения», — объясняет он.
Его диссертация была сосредоточена на перцептивной группировке — механизмах, которые люди и машины используют для организации дискретных частей изображения в единый целостный объект.
Если машины могут самостоятельно изучать перцептивные группировки, это может позволить системам ИИ распознавать объекты с большей точностью и понимать визуальные сцены так, как это делают люди. Это фундаментальный шаг к созданию действительно интеллектуальных систем, способных взаимодействовать с миром на более глубоком уровне.
По материалам MIT News