Jumalaton kone

[Purdue]

Täytyy perehtyä tarkemmin noihin sosiologisiin "vuorovaikutuksellisiin" suuntauksiin, koska keskustelumme perusteella ne saattavat tukea ja selkeyttää omaa ajatteluani.

Miten ja missä esimerkiksi instituution ja konseptin käsitteet ovat olemassa? Eikö myös ne ole olemassa subjektiivisiin mieliin tallentuneina ajatustottumuksina eli meemeinä ja niitä voidaan ajatella meemien alaluokkina.

Olen ilmaissut itseäni huonosti, jos olet kokenut, että syytän sinua perinteisen sosiologian kannattajaksi. Olemme käsittääkseni käytännössä täysin samaa mieltä siitä, että sosiaslisissa systeemeissä ei ole yksilöiden lisäksi muita toimijoita. Sensijaan ajatusten käsitteellistämisessä meillä on vielä eroja. Tarkemman tuumailun jälkeenkin pidän edelleen meemikäsitteen laajennusta selkeyttävänä ja hyödyllisenä, enkä päässyt vielä perille siitä, miksi sinä pidät laajennusta pulmallisena.

Joo, laitan vielä tuon linkin tuohon yhteen kirjaan, joka käsittelee näitä vaihtoehtoisia "vuorovaikutuksellisia" sosiologioita. Tuo linkki on Englannin Amazonille, josta tuon kirjan sisällysluetteloa ja ensimmäistä lukua pääsee lukemaan siitä kuvan alla olevasta "Read Sample" painikkeesta:

https://www.amazon.co.uk/Sociologies-In ... 745646077/


Ja tosta laajennetusta meemikäsitteestä, niin ehkäpä me tarkoitetaan silläkin hieman eri asioita. Mä lähinnä vastustan sitä, että hylätään nuo instituutioiden ja konseptien käsitteet, ja laitetaan kaikki meemikäsitteen alle.

Instituutiot ja konseptit ovat toki tallentuneina yksilöiden subjektiivisissa mielissä ihan kuten meemitkin. Mutta niiden merkityssisältö eroaa meemin käsiteestä, ja tällöin sun analyysistä puuttuu jotakin oleellista.

Edellisessä viestissäni myös totesin, että jos haluat meemeistä kattokäsitteen, niin instituutiot ja konseptit tarjoavat lisämerkityksiä noille meemeille. Eli tässäkään mielessä meillä ei ole varmaankaan suuria eroja ajattelussa.

Meemien alaluokkina instituutiot ja konseptit rikastuttavat meemin käsitettä, koskapa ne tuovat siitä esiin sellaista mitä pelkkä meemin käsite ei kykene ilmaisemaan.

[Naturalisti]

Niin, heitetäänpä tänne vielä yksi pointti minkä vuoksi olen noita konsepteja ja instituutioita tuonut mukaan analyysiin meemien rinnalle.

Ketjun aloituksessa on pitkä lista vaatimuksia ja piirteitä, joita tekoälyllä on mutta yksikään alaotsikko ei ota suoraan kantaa mahdollisen tekoälyn sosiaalisuuteen. Tekoälyn sosiaalisuus ei tule muodostumaan itsenäisesti taikka sattumalta, vaan sen tulee perustua sen tekoälyn mentaaliselle arkkitehtuurille, oli se sitten piirilevyn taikka softan muodossa.

Lueskelin tossa Pentti O. A. Haikosen kirjaa "Tietoisuus, tekoäly ja robotit", ja sen sisällysluettelo menee seuraavasti:

1. Genesis
2. Tekoäly
3. Neuroverkot
4. Kognitio
5. Tunteet
6. Tietoisuus
7. Tietoiset koneet ja robotit
8. Apokalypsi


Ihan ensiksi täytyy sanoa, että kirja on varsin mielenkiintoinen, mutta toisaalta se edustaa tekoälytutkimuksesta kirjoitettuja kirjoja varsin hyvin. Se luku 9 eli Sosiaalisuus puuttuu kirjasta täysin.

Eli ainoa mikä kirjassa liippaa sosiaalisuutta läheltä ovat kognitiota ja tunteita käsittelevät luvut. Ongelma sosiaalisten robottien kannalta on se, ettei kognitio ja tunteet riitä tuottamaan niitä sosiaalisia robotteja. Tarvitaan iso tukku tietoa ja taitoja, jotta yksittäiset robotit pystyvät vuorovaikuttamaan tehokkaasti ihmisten ja toistensa kanssa.

Tuo sama ongelma on David Levyn kirjassa "Robots Unlimited". Se kyllä käsittelee emootioita ja etiikkaakin sekä sitä kuinka robotit kommunikoivat kielellisesti (Natural Language Processing), mutta missään ei käsitellä syvällisesti robottien sosiaalisuutta.

Eli ovatko tekoälytutkijat luomassa roboteista "sosiaalisia zombeja" joilla ei ole käsitystä sosiaalisesta vuorovaikutuksesta ja sen reunaehdoista?

En myöskään minä ole löytänyt lähteitä, joissa käsiteltäisiin juurikaan tekoälyn sosiaalisuutta. Se puuttuu kuten totesit myös tuosta Haikosen kirjasta, josta mulla oli maininta ketjun avauksessa. Hyvää kirjassa on se, ettei hänkään usko sen olevan mahdollista perinteisillä konsteilla.

Ajatteleva artefakti

Miten luodaan ajatteleva artefakti? Miten tekoäly saadaan ajattelemaan? “Tekoäly on tehtävä toisin. On tehtävä kone, joka operoi merkityksillä havainnoiden ympäristöään, itseään ja omaa mielensisältöään samoin kuin ihminen; suorilla ei-symbolisilla itseselittyvillä tavoilla”, sanoo tekniikan tohtori Pentti O A Haikonen. Hän etsii vahvan eli yleisen tekoälyn kehitykselle uutta suuntaa; irti vanhasta tietokone-metaforasta, joka tosin tuottaa juuri nyt hyvin näyttäviä sovelluksia, mutta vain kapeilla tarkasti rajatuilla alueilla. Hän on toteuttanut robotti demonstraation pelkillä assosiatiivisilla neuroverkoilla; ilman mikroprosessoreita ja ohjelmointia. Lisää tietoa asiasta löytyy hänen kirjastaan “Tietoisuus, tekoäly ja robotit”.

Tuon reduktiivisen emergenssin hypoteesin kehittely käynnistyi juuri tarpeesta kuvata miten koneista eli varmasti materiaalisen maailman olioista voisi kehittää älykkäitä sosiaaliseen vuorovaikutukseen kykeneviä autonomisia toimijoita. Ihminen sattuu olemaan vielä tällä hetkellä ainoa tähän pystyvä biologinen kone. Jotta tästä toimivasta rakenteesta voitaisiin ottaa mallia, on sen toiminta myös kuvattava koneena ilman mitään henkimaailman mausteita. Tähän tarvittavan viitekehyksen kehittäminen tuottaisi samalla tukevan luonnontieteellisen perustan myös psykologialle ja sosiologialle.

[MooM]

Sosiaalisuudesta: ehkä senkin voi oppia riittävän hyvin matkimalla. Sitähän tämä generatiivinen ai tekee muutenkin. Ja ihmisenkin sosiaalisuudessa ihmisyhteisössä kasvaminen on välttämätöntä, vaikka jonkinlainen geneettinen valmius ja motivaatio onkin olemassa.

[Jalo Arkkivalo]

...koneista eli varmasti materiaalisen maailman olioista voisi kehittää älykkäitä sosiaaliseen vuorovaikutukseen kykeneviä autonomisia toimijoita. Ihminen sattuu olemaan vielä tällä hetkellä ainoa tähän pystyvä biologinen kone.

Tarkoitat varmaan että ihminen on poikkeuksellisen kehittynyt, mutta ei ainoa?

[Purdue]

Sosiaalisuudesta: ehkä senkin voi oppia riittävän hyvin matkimalla. Sitähän tämä generatiivinen ai tekee muutenkin. Ja ihmisenkin sosiaalisuudessa ihmisyhteisössä kasvaminen on välttämätöntä, vaikka jonkinlainen geneettinen valmius ja motivaatio onkin olemassa.

Kyllä varmastikin. En todellakaan vastusta sitä, että tekoäly oppisi sosiaalisuuden matkimalla.

Mutta jotta se tekoäly saadaan ymmärtämään se mitä se on matkinut niin tarvitaan instituutioiden ja konseptien käsitettä.

Ajatellaan jälleen vaikkapa robottibussikuskia. Sen on ylipäätään ymmärrettävä mikä on instituutio nimeltä "Julkinen bussiliikenne" ja millaisia oikeuksia ja velvollisuuksia bussikuskin statukseen kuuluu.

Ajatellaan vaikkapa bussipysäkillä kättään heiluttavaa matkustajaa, joka ilmaisee näin halunsa päästä kyytiin. Institutionaalisessa mielessä tässä on kaksi statusta eli bussikuski ja matkustaja, ja sen robottikuskin on ymmärrettävä kummankin oikeudet ja velvollisuudet siis.

Jo asiaa ajatellaan taas siltä kannalta, että millaisia konsepteja sillä robottikuskilla on oltava, niin sillä on oltava konseptit julkisesta bussiliikenteestä, matkustajista, bussipysäkistä ja käden heilautuksesta eli siitä millä tavalla potentiaaliset matkustajat ilmaisevat halunsa päästä kyytiin, ja missä paikoissa tämä on mahdollista.


Tämä kaiki ei onnistu pelkästään matkimalla (tai meemejä tuijottamalla), vaan sen robottibussikuskin on ymmärrettävä nämä erilaiset merkitykset (konseptit) sekä käyttäytymiseen ja vuorovaikutukseen liittyvät vakiintuneet odotukset (instituutionäkökulma), jotta se osaa tehdä oikeat johtopäätökset siinä tilanteessa, ja se osaa ottaa sen matkustajan kyytiin.

[MooM]

Sosiaalisuudesta: ehkä senkin voi oppia riittävän hyvin matkimalla. Sitähän tämä generatiivinen ai tekee muutenkin. Ja ihmisenkin sosiaalisuudessa ihmisyhteisössä kasvaminen on välttämätöntä, vaikka jonkinlainen geneettinen valmius ja motivaatio onkin olemassa.

Kyllä varmastikin. En todellakaan vastusta sitä, että tekoäly oppisi sosiaalisuuden matkimalla.

Mutta jotta se tekoäly saadaan ymmärtämään se mitä se on matkinut niin tarvitaan instituutioiden ja konseptien käsitettä.

Ajatellaan jälleen vaikkapa robottibussikuskia. Sen on ylipäätään ymmärrettävä mikä on instituutio nimeltä "Julkinen bussiliikenne" ja millaisia oikeuksia ja velvollisuuksia bussikuskin statukseen kuuluu.

En tiedä, onko mahdollista, tarpeen tai edes hyvä asia saada AI ymmärtämään, samassa mielessä kuin ihminen ymmärtää.

Jos bussikuskin AI on opetettu asiallisella materiaalilla ja kattavalla määrällä poikkeustapauksia ja muita ei-rutiinitoimia, sen riittää tunnistaa mikä poikkeustapaus (tai mitä poikkeustapausta lähinnä) on kyseessä ja toimia sen mukaan.

Kuvaamasi tapa kouluttaa AI on hyvin ihmislähtöinen eikä tietääkseni vastaa oikein mitään nykyisiä implementaatiosuuntauksia. Tosin näkökulmani aiheeseen on varmaan aika kapea.

[Jalo Arkkivalo]

Sosiaalisuudesta: ehkä senkin voi oppia riittävän hyvin matkimalla. Sitähän tämä generatiivinen ai tekee muutenkin. Ja ihmisenkin sosiaalisuudessa ihmisyhteisössä kasvaminen on välttämätöntä, vaikka jonkinlainen geneettinen valmius ja motivaatio onkin olemassa.

Kyllä varmastikin. En todellakaan vastusta sitä, että tekoäly oppisi sosiaalisuuden matkimalla.

Mutta jotta se tekoäly saadaan ymmärtämään se mitä se on matkinut niin tarvitaan instituutioiden ja konseptien käsitettä.

Ajatellaan jälleen vaikkapa robottibussikuskia. Sen on ylipäätään ymmärrettävä mikä on instituutio nimeltä "Julkinen bussiliikenne" ja millaisia oikeuksia ja velvollisuuksia bussikuskin statukseen kuuluu.

En tiedä, onko mahdollista, tarpeen tai edes hyvä asia saada AI ymmärtämään, samassa mielessä kuin ihminen ymmärtää.

Jos bussikuskin AI on opetettu asiallisella materiaalilla ja kattavalla määrällä poikkeustapauksia ja muita ei-rutiinitoimia, sen riittää tunnistaa mikä poikkeustapaus (tai mitä poikkeustapausta lähinnä) on kyseessä ja toimia sen mukaan.

Kuvaamasi tapa kouluttaa AI on hyvin ihmislähtöinen eikä tietääkseni vastaa oikein mitään nykyisiä implementaatiosuuntauksia. Tosin näkökulmani aiheeseen on varmaan aika kapea.

Itse näen tuon mitä Purdue kuvaa jotenkin näin.
Jotta AI sosialisoituisi kuten ihminen, siinä on oltava jonkin verran takaisinkytkentää vuorovakutustilanteessa.
Tarkoittaa sitä, että se oppii tai säätää itseään tilanteen mukaan, suhteessa siihen miten vastapuoli reagoi.
Toinen vaihtoehto olisi sellainen, että AI-sovellukseen on koodattu kaikki skenaariot eivätkä ne muutu. AI vain havaitsee asioita ympärillään, ja reagoi sitten muistissaan koodattuna olevien skriptien avulla.

Nyt jos AI-sovelluksessa olis tällainen takaisinkytkentä, se ei voi lähteä nollista. Samoin kuin ihminen joka on kasvanut sivistyksestä eristetyssä yhteisössä, ei osaa käyttää bussia. Hän ei tiedä miten tilanteessa tulee käyttäytyä. Vaikka hänellä ihmisaivot onkin.
Sen takia tarvitaan tietynlainen kehikko tai malli, josta AI pystyy kehittelemään ratkaisuja. Esim. sama sosiaalinen malli voi olla osittain pohjana bussiin nousemiselle, tai elokuvalipun ostamiselle.

Ihminen oppii nämä mallit kasvaessaan vauvasta aikuiseksi. AI:hin nämä pitää joko koodata. Tai kasvattaa AI kuten lapsi, jotta se oppii tavoille itse.

[MooM]

Sosiaalisuudesta: ehkä senkin voi oppia riittävän hyvin matkimalla. Sitähän tämä generatiivinen ai tekee muutenkin. Ja ihmisenkin sosiaalisuudessa ihmisyhteisössä kasvaminen on välttämätöntä, vaikka jonkinlainen geneettinen valmius ja motivaatio onkin olemassa.

Kyllä varmastikin. En todellakaan vastusta sitä, että tekoäly oppisi sosiaalisuuden matkimalla.

Mutta jotta se tekoäly saadaan ymmärtämään se mitä se on matkinut niin tarvitaan instituutioiden ja konseptien käsitettä.

Ajatellaan jälleen vaikkapa robottibussikuskia. Sen on ylipäätään ymmärrettävä mikä on instituutio nimeltä "Julkinen bussiliikenne" ja millaisia oikeuksia ja velvollisuuksia bussikuskin statukseen kuuluu.

En tiedä, onko mahdollista, tarpeen tai edes hyvä asia saada AI ymmärtämään, samassa mielessä kuin ihminen ymmärtää.

Jos bussikuskin AI on opetettu asiallisella materiaalilla ja kattavalla määrällä poikkeustapauksia ja muita ei-rutiinitoimia, sen riittää tunnistaa mikä poikkeustapaus (tai mitä poikkeustapausta lähinnä) on kyseessä ja toimia sen mukaan.

Kuvaamasi tapa kouluttaa AI on hyvin ihmislähtöinen eikä tietääkseni vastaa oikein mitään nykyisiä implementaatiosuuntauksia. Tosin näkökulmani aiheeseen on varmaan aika kapea.

Itse näen tuon mitä Purdue kuvaa jotenkin näin.
Jotta AI sosialisoituisi kuten ihminen, siinä on oltava jonkin verran takaisinkytkentää vuorovakutustilanteessa.
Tarkoittaa sitä, että se oppii tai säätää itseään tilanteen mukaan, suhteessa siihen miten vastapuoli reagoi.
Toinen vaihtoehto olisi sellainen, että AI-sovellukseen on koodattu kaikki skenaariot eivätkö ne muutu. AI vain havaitsee asioita ympärillään ja reagoi sitten muistissaan koodattuna olevien skriptien avulla.

Nyt jos AI-sovelluksessa olis tällainen takaisinkytkentä, se ei voi lähteä nollista. Samoin kuin ihminen joka on kasvanut sivistyksestä eristetyssä yhteisössä, ei osaa käyttää bussia, eikä tiedä miten tilanteessa tulee käyttäytyä. Vaikka hänellä ihmisaivot onkin.
Sen takia tarvitaan tietynlainen kehikko tai malli, josta AI pystyy kehittelemään ratkaisuja. Esim. sama sosiaalinen malli voi olla osittain pohjana bussiin nousemiselle tai elokuvalipun ostamiselle.

Ihminen oppii nämä mallit kasvaessaan vauvasta aikuiseksi. AI:Hin nämä pitää joko koodata. Tai kasvattaa AI kuten lapsi, jotta se oppii tavoille itse.

Jos olisi joku kehikko tai "skriptit", joilla systeemi tekisi päätelmän, ei puhuttaisi AI:sta, vaan sääntöpohjiasesta päättelykoneesta. Ja näitä on olltu jo kauan, esimerkiksi erilaisissa avustavissa tietoa tarjoavissa systeemeissä.

Jos miettii sitä, mihin AI:n perustamalleja jo nyt sovelletaaan, ne vaikuttavat varsin sosiaalisilta ja mukautuvilta. Ne tulkitsevat tilanteen (tai pyynnön) jotenkin ja jos vastaus on korjausta pyytävä, ne tekevät sen. Kaikki taustalla jylläävää dataa yhdistelemällä ja matkimalla isompia kokonaisuuksia.

Jos puhutaan perustamallsiesta tai oikeastaan ihan mistä vaan AI:n sovelluksesta, niissä on aina lähtömateriaalina data, jolla systeemi alustetaan ja yleensä validaatiodata, jolla se testataan. Samalla tavalla kuin se villi-ihminen otetaan mukaan katsojana bussireissuille näkemään, miten homma tapahtuu ja mitä ongelmia voi tulla. Sen jälkeen AI jatkaa datan keräämistä ja kehittää itseään vastaamaan aina vain tarkemmin tilanteen vaatimuksiin. Ja vääristyy, jos uusi data on jotenkin vinoa, eli bussikuski alkaisi tehdä jotain päätehtävän kannalta turhaa tai jopa haitallista, jos se sellaista jatkuvasti kohtaisi. Tämä vinoutumisen välttäminen, huomaaminen ja korjaaminen on yksi iso teema alan kehityksessä.

[MooM]

Ja sosiaalisuudesta ja mukautumisesta: se, miten tilanteista selvitään, on myös matkimalla opittavissa oleva asia. Jos joku yritys ei johda haluttuun tulokseen, yritetään jotenkin muuten. Kuten myös chat-GPT toimii.

[Jalo Arkkivalo]

Sosiaalisuudesta: ehkä senkin voi oppia riittävän hyvin matkimalla. Sitähän tämä generatiivinen ai tekee muutenkin. Ja ihmisenkin sosiaalisuudessa ihmisyhteisössä kasvaminen on välttämätöntä, vaikka jonkinlainen geneettinen valmius ja motivaatio onkin olemassa.

Kyllä varmastikin. En todellakaan vastusta sitä, että tekoäly oppisi sosiaalisuuden matkimalla.

Mutta jotta se tekoäly saadaan ymmärtämään se mitä se on matkinut niin tarvitaan instituutioiden ja konseptien käsitettä.

Ajatellaan jälleen vaikkapa robottibussikuskia. Sen on ylipäätään ymmärrettävä mikä on instituutio nimeltä "Julkinen bussiliikenne" ja millaisia oikeuksia ja velvollisuuksia bussikuskin statukseen kuuluu.

En tiedä, onko mahdollista, tarpeen tai edes hyvä asia saada AI ymmärtämään, samassa mielessä kuin ihminen ymmärtää.

Jos bussikuskin AI on opetettu asiallisella materiaalilla ja kattavalla määrällä poikkeustapauksia ja muita ei-rutiinitoimia, sen riittää tunnistaa mikä poikkeustapaus (tai mitä poikkeustapausta lähinnä) on kyseessä ja toimia sen mukaan.

Kuvaamasi tapa kouluttaa AI on hyvin ihmislähtöinen eikä tietääkseni vastaa oikein mitään nykyisiä implementaatiosuuntauksia. Tosin näkökulmani aiheeseen on varmaan aika kapea.

Itse näen tuon mitä Purdue kuvaa jotenkin näin.
Jotta AI sosialisoituisi kuten ihminen, siinä on oltava jonkin verran takaisinkytkentää vuorovakutustilanteessa.
Tarkoittaa sitä, että se oppii tai säätää itseään tilanteen mukaan, suhteessa siihen miten vastapuoli reagoi.
Toinen vaihtoehto olisi sellainen, että AI-sovellukseen on koodattu kaikki skenaariot eivätkö ne muutu. AI vain havaitsee asioita ympärillään ja reagoi sitten muistissaan koodattuna olevien skriptien avulla.

Nyt jos AI-sovelluksessa olis tällainen takaisinkytkentä, se ei voi lähteä nollista. Samoin kuin ihminen joka on kasvanut sivistyksestä eristetyssä yhteisössä, ei osaa käyttää bussia, eikä tiedä miten tilanteessa tulee käyttäytyä. Vaikka hänellä ihmisaivot onkin.
Sen takia tarvitaan tietynlainen kehikko tai malli, josta AI pystyy kehittelemään ratkaisuja. Esim. sama sosiaalinen malli voi olla osittain pohjana bussiin nousemiselle tai elokuvalipun ostamiselle.

Ihminen oppii nämä mallit kasvaessaan vauvasta aikuiseksi. AI:Hin nämä pitää joko koodata. Tai kasvattaa AI kuten lapsi, jotta se oppii tavoille itse.

Jos olisi joku kehikko tai "skriptit", joilla systeemi tekisi päätelmän, ei puhuttaisi AI:sta, vaan sääntöpohjiasesta päättelykoneesta. Ja näitä on olltu jo kauan, esimerkiksi erilaisissa avustavissa tietoa tarjoavissa systeemeissä.

En tarkoita että kone-aivojen pitää olla jähmeät. Että ne eivät opi mitään.

Tarkoitan sitä, että jos koodataan AI-robotti vaikka työntekijäksi. Siitä halutaan aikuinen. Ei vauvaa. Vauva lähtee nollista. Aikuisella on kasvun myötä hankittuja toimintamalleja joita se osaa hyödyntää.
Eli nämä "lähtökohdat" on joko koodattava, tai sitten kasvatettava AI-vauvasta pikkuhiljaa aikuinen työntekijä.
Ja näitä sosiaalisia malleja tarvitaan siihen, jos ne meinataan työntää koodausvaiheessa robotin aivoihin. Muuten robotti lähtee liikkeelle nollat taulussa kuten pikku-vauva.

[Purdue]

Sosiaalisuudesta: ehkä senkin voi oppia riittävän hyvin matkimalla. Sitähän tämä generatiivinen ai tekee muutenkin. Ja ihmisenkin sosiaalisuudessa ihmisyhteisössä kasvaminen on välttämätöntä, vaikka jonkinlainen geneettinen valmius ja motivaatio onkin olemassa.

Kyllä varmastikin. En todellakaan vastusta sitä, että tekoäly oppisi sosiaalisuuden matkimalla.

Mutta jotta se tekoäly saadaan ymmärtämään se mitä se on matkinut niin tarvitaan instituutioiden ja konseptien käsitettä.

Ajatellaan jälleen vaikkapa robottibussikuskia. Sen on ylipäätään ymmärrettävä mikä on instituutio nimeltä "Julkinen bussiliikenne" ja millaisia oikeuksia ja velvollisuuksia bussikuskin statukseen kuuluu.

En tiedä, onko mahdollista, tarpeen tai edes hyvä asia saada AI ymmärtämään, samassa mielessä kuin ihminen ymmärtää.

Jos bussikuskin AI on opetettu asiallisella materiaalilla ja kattavalla määrällä poikkeustapauksia ja muita ei-rutiinitoimia, sen riittää tunnistaa mikä poikkeustapaus (tai mitä poikkeustapausta lähinnä) on kyseessä ja toimia sen mukaan.

Kuvaamasi tapa kouluttaa AI on hyvin ihmislähtöinen eikä tietääkseni vastaa oikein mitään nykyisiä implementaatiosuuntauksia. Tosin näkökulmani aiheeseen on varmaan aika kapea.

Joo, ei varmaankaan ole oleellista saada konetta ymmärtämään asioita ihan samalla tavalla kuin ihmisen aivot sen tekevät, mutta oleellista tuossa on juurikin tuo jota sinäkin tuossa yllä sivusit, että se osaa toimia oikein siinä tilanteessa.

Jos ajatellaan tuota bussipysäkki esimerkkiä, niin jos se robottibussikuski osaa tuon matkustajan käden heilautuksen perusteella pysäyttää sen bussin ja päästää sen matkustajan kyytiin, niin se on ihan tarpeellisella tavalla "ymmärtänyt" sen matkustajan käden heilautuksen merkityksen siinä bussipysäkillä.

Enempää tässä ei vaadita.

Tuossa muuten lyhyt video symbolisesta interaktionismista ja siitä kuinka se käsitteellistää merkitykset (meaning) juuri tällaisesta kontekstisidonnaisesta ja käytännöllisestä näkökulmasta:

[MooM]

Sosiaalisuudesta: ehkä senkin voi oppia riittävän hyvin matkimalla. Sitähän tämä generatiivinen ai tekee muutenkin. Ja ihmisenkin sosiaalisuudessa ihmisyhteisössä kasvaminen on välttämätöntä, vaikka jonkinlainen geneettinen valmius ja motivaatio onkin olemassa.

Kyllä varmastikin. En todellakaan vastusta sitä, että tekoäly oppisi sosiaalisuuden matkimalla.

Mutta jotta se tekoäly saadaan ymmärtämään se mitä se on matkinut niin tarvitaan instituutioiden ja konseptien käsitettä.

Ajatellaan jälleen vaikkapa robottibussikuskia. Sen on ylipäätään ymmärrettävä mikä on instituutio nimeltä "Julkinen bussiliikenne" ja millaisia oikeuksia ja velvollisuuksia bussikuskin statukseen kuuluu.

En tiedä, onko mahdollista, tarpeen tai edes hyvä asia saada AI ymmärtämään, samassa mielessä kuin ihminen ymmärtää.

Jos bussikuskin AI on opetettu asiallisella materiaalilla ja kattavalla määrällä poikkeustapauksia ja muita ei-rutiinitoimia, sen riittää tunnistaa mikä poikkeustapaus (tai mitä poikkeustapausta lähinnä) on kyseessä ja toimia sen mukaan.

Kuvaamasi tapa kouluttaa AI on hyvin ihmislähtöinen eikä tietääkseni vastaa oikein mitään nykyisiä implementaatiosuuntauksia. Tosin näkökulmani aiheeseen on varmaan aika kapea.

Itse näen tuon mitä Purdue kuvaa jotenkin näin.
Jotta AI sosialisoituisi kuten ihminen, siinä on oltava jonkin verran takaisinkytkentää vuorovakutustilanteessa.
Tarkoittaa sitä, että se oppii tai säätää itseään tilanteen mukaan, suhteessa siihen miten vastapuoli reagoi.
Toinen vaihtoehto olisi sellainen, että AI-sovellukseen on koodattu kaikki skenaariot eivätkö ne muutu. AI vain havaitsee asioita ympärillään ja reagoi sitten muistissaan koodattuna olevien skriptien avulla.

Nyt jos AI-sovelluksessa olis tällainen takaisinkytkentä, se ei voi lähteä nollista. Samoin kuin ihminen joka on kasvanut sivistyksestä eristetyssä yhteisössä, ei osaa käyttää bussia, eikä tiedä miten tilanteessa tulee käyttäytyä. Vaikka hänellä ihmisaivot onkin.
Sen takia tarvitaan tietynlainen kehikko tai malli, josta AI pystyy kehittelemään ratkaisuja. Esim. sama sosiaalinen malli voi olla osittain pohjana bussiin nousemiselle tai elokuvalipun ostamiselle.

Ihminen oppii nämä mallit kasvaessaan vauvasta aikuiseksi. AI:Hin nämä pitää joko koodata. Tai kasvattaa AI kuten lapsi, jotta se oppii tavoille itse.

Jos olisi joku kehikko tai "skriptit", joilla systeemi tekisi päätelmän, ei puhuttaisi AI:sta, vaan sääntöpohjiasesta päättelykoneesta. Ja näitä on olltu jo kauan, esimerkiksi erilaisissa avustavissa tietoa tarjoavissa systeemeissä.

En tarkoita että kone-aivojen pitää olla jähmeät. Että ne eivät opi mitään.

Tarkoitan sitä, että jos koodataan AI-robotti vaikka työntekijäksi. Siitä halutaan aikuinen. Ei vauvaa. Vauva lähtee nollista. Aikuisella on kasvun myötä hankittuja toimintamalleja joita se osaa hyödyntää.
Eli nämä "lähtökohdat" on joko koodattava, tai sitten kasvatettava AI-vauvasta pikkuhiljaa aikuinen työntekijä.
Ja näitä sosiaalisia malleja tarvitaan siihen, jos ne meinataan työntää koodausvaiheessa robotin aivoihin. Muuten robotti lähtee liikkeelle nollat taulussa kuten pikku-vauva.

Tietenkin tarvitaan malli ja riittävän kattava opetusdata ennen kuin otetaan AI tuottamaan omia responsseja tai muita tuotoksia. Ja alussa todennäköisesti feedbackia siitä, miten toiminta onnistuu, jotta oppimista voidaan ohjata oikeaan suuntaan.

[MooM]

Sosiaalisuudesta: ehkä senkin voi oppia riittävän hyvin matkimalla. Sitähän tämä generatiivinen ai tekee muutenkin. Ja ihmisenkin sosiaalisuudessa ihmisyhteisössä kasvaminen on välttämätöntä, vaikka jonkinlainen geneettinen valmius ja motivaatio onkin olemassa.

Kyllä varmastikin. En todellakaan vastusta sitä, että tekoäly oppisi sosiaalisuuden matkimalla.

Mutta jotta se tekoäly saadaan ymmärtämään se mitä se on matkinut niin tarvitaan instituutioiden ja konseptien käsitettä.

Ajatellaan jälleen vaikkapa robottibussikuskia. Sen on ylipäätään ymmärrettävä mikä on instituutio nimeltä "Julkinen bussiliikenne" ja millaisia oikeuksia ja velvollisuuksia bussikuskin statukseen kuuluu.

En tiedä, onko mahdollista, tarpeen tai edes hyvä asia saada AI ymmärtämään, samassa mielessä kuin ihminen ymmärtää.

Jos bussikuskin AI on opetettu asiallisella materiaalilla ja kattavalla määrällä poikkeustapauksia ja muita ei-rutiinitoimia, sen riittää tunnistaa mikä poikkeustapaus (tai mitä poikkeustapausta lähinnä) on kyseessä ja toimia sen mukaan.

Kuvaamasi tapa kouluttaa AI on hyvin ihmislähtöinen eikä tietääkseni vastaa oikein mitään nykyisiä implementaatiosuuntauksia. Tosin näkökulmani aiheeseen on varmaan aika kapea.

Joo, ei varmaankaan ole oleellista saada konetta ymmärtämään asioita ihan samalla tavalla kuin ihmisen aivot sen tekevät, mutta oleellista tuossa on juurikin tuo jota sinäkin tuossa yllä sivusit, että se osaa toimia oikein siinä tilanteessa.

Jos ajatellaan tuota bussipysäkki esimerkkiä, niin jos se robottibussikuski osaa tuon matkustajan käden heilautuksen perusteella pysäyttää sen bussin ja päästää sen matkustajan kyytiin, niin se on ihan tarpeellisella tavalla "ymmärtänyt" sen matkustajan käden heilautuksen merkityksen siinä bussipysäkillä.

Ok. Käytämme siis sanaa "ymmärtää" eri tavalla tässä aihepiirissä.

Tosin minusta käden heilautuksella pysähtymisestä on aika pitkä matka tähän vaatimukseen: "Sen on ylipäätään ymmärrettävä mikä on instituutio nimeltä "Julkinen bussiliikenne" ja millaisia oikeuksia ja velvollisuuksia bussikuskin statukseen kuuluu"

[Purdue]

Ja sosiaalisuudesta ja mukautumisesta: se, miten tilanteista selvitään, on myös matkimalla opittavissa oleva asia. Jos joku yritys ei johda haluttuun tulokseen, yritetään jotenkin muuten. Kuten myös chat-GPT toimii.

Joo, tätä tuolla jo tänä aamuna tuolla toisessa ketjussa tietyllä tavalla pohdin.

Ihmisen käsitteellinen ja kielellinen ajattelu perustuu sanoihin ja niiden sanojen taustalla merkityksiä tuottaviin konsepteihin.

Olisiko tuo tekoälyn vaatima ajatus- ja päätöksentekoprosessi myös mahdollista toteuttaa täysin kielen avulla, kuten ChatGPT toimii?

Eli niin, että ne sen tekoälyn/robotin sensoriset imputit muutetaan erilaisiksi tekstitiedostoiksi, ja näitä tekstitiedostoja manipuloimalla löytyisi se sen tekoälyn vastaus/valinta kuhunkin tilanteeseen.

Eli imputit muutetaan tekstiksi, tekstejä prosessoidaan, ja muutetaan output tekstitiedostoksi, jonka perusteella se tekoäly reagoi ja toimii siinä tilanteessa.

[MooM]

Ja sosiaalisuudesta ja mukautumisesta: se, miten tilanteista selvitään, on myös matkimalla opittavissa oleva asia. Jos joku yritys ei johda haluttuun tulokseen, yritetään jotenkin muuten. Kuten myös chat-GPT toimii.

Joo, tätä tuolla jo tänä aamuna tuolla toisessa ketjussa tietyllä tavalla pohdin.

Ihmisen käsitteellinen ja kielellinen ajattelu perustuu sanoihin ja niiden sanojen taustalla merkityksiä tuottaviin konsepteihin.

Olisiko tuo tekoälyn vaatima ajatus- ja päätöksentekoprosessi myös mahdollista toteuttaa täysin kielen avulla, kuten ChatGPT toimii?

Eli niin, että ne sen tekoälyn/robotin sensoriset imputit muutetaan erilaisiksi tekstitiedostoiksi, ja näitä tekstitiedostoja manipuloimalla löytyisi se sen tekoälyn vastaus/valinta kuhunkin tilanteeseen.

Eli imputit muutetaan tekstiksi, tekstejä prosessoidaan, ja muutetaan output tekstitiedostoksi, jonka perusteella se tekoäly reagoi ja toimii siinä tilanteessa.

En usko, että olisi tehokas tapa. Turhat konversiot yleensä hukkaavat nyansseja ja jopa oleellista tietoa. Jos opetetaan käyttäytymään vuorovaikutustilanteessa, paras materiaali lienee videodataa vuorovaikutustilanteista. Ehkä monikamerasysteemillä kuvattuja, jotta ei juututa kuvakulmiin tms teknisiin rajoitteisiin.