Điều Không Thể Nói Thành Lời

Tuyên bố trung tâm của Hamming về các giới hạn của trí tuệ máy: không phải tất cả kiến thức của con người có thể được dịch thành quy tắc hoặc hướng dẫn. Một số kiến thức kháng lại sự chính thức hóa — không phải vì chúng ta thiếu nỗ lực hoặc trí tuệ, mà vì từ hóa không phải là phương tiện phù hợp.

Các hệ thống chuyên gia trong những năm 1980 đã cố gắng nắm bắt chuyên môn như các cơ sở quy tắc: NẾU triệu chứng-A VÀ triệu chứng-B THÀNH chẩn đoán-C. Chúng hoạt động trong các lĩnh vực hẹp, được xác định rõ. Chúng thất bại ở những ranh giới của những lĩnh vực đó, nơi mà chính xác kiến thức ngầm của các từ chuyên gia có kinh nghiệm quan trọng nhất.

Trực giác của nhà hóa học về phản ứng nào sẽ tiếp tục, cảm giác của thợ hàn có kinh nghiệm về khoảng cách vòng cung phù hợp, cảm giác của bác sĩ phẫu thuật về khi mô trông sai — những điều này không đơn giản là quy tắc chờ đợi được xác định. Hamming lập luận rằng một số có thể vĩnh viễn không thể mã hóa được.

Tại Sao Điều Này Quan Trọng Đối Với Tự Động Hóa

Các hệ thống dựa trên quy tắc làm rất tốt ở trung tâm của các lĩnh vực được xác định rõ. Chúng thất bại ở ranh giới. Các từ chuyên gia có kinh nghiệm sống ở ranh giới. Sự bất đối xứng này hình thành những gì tự động hóa có thể & không thể thay thế.

Xác Định Kiến Thức Ngầm

Cụm từ của Michael Polanyi cho điều này: 'Chúng ta biết nhiều hơn chúng ta có thể kể.' Anh ấy dùng ví dụ về nhận dạng khuôn mặt — hầu hết mọi người nhận ra hàng ngàn khuôn mặt ngay lập tức nhưng không thể mô tả các quy tắc mà họ sử dụng.

Hamming kết nối điều này với các hệ thống chuyên gia: vấn đề sâu sắc hơn không phải là chúng ta chưa viết các quy tắc; đó là rằng đối với một số lĩnh vực, không có tập hợp quy tắc hoàn chỉnh nào tồn tại.

4×4×4 Tic-Tac-Toe

Hamming sử dụng tic-tac-toe ba chiều 4×4×4 làm ví dụ làm việc của anh ấy. Bảng có 64 ô & 76 dòng thắng. Tic-tac-toe hai chiều có chiến lược vẽ đã biết; nó thể hiện không trí tuệ thú vị. Phiên bản 4×4×4 khó đủ để yêu cầu các phỏng đoán thực sự.

Cấu Trúc Chương Trình

Bước 1: liệt kê các nước đi hợp pháp.

Bước 2: ưa thích những 'điểm nóng' — các góc & tâm có nhiều dòng thắng hơn qua chúng so với các ô rìa hoặc tâm mặt. Sử dụng song tính tâm-góc của khối lập phương: tồn tại sự đảo ngược của khối lập phương gửi các góc đến tâm & tâm đến các góc trong khi vẫn bảo tồn tất cả 76 dòng.

Bước 3: chơi ngẫu nhiên trong các nước đi xấp xỉ tương đương. Chơi xác định cho phép một đối thủ kiên nhẫn ánh xạ chiến lược của bạn & tìm thấy khai thác. Ngẫu nhiên ngăn chặn khai thác có hệ thống.

Bước 4: áp dụng các quy tắc tuần tự theo thứ tự ưu tiên.

Các quy tắc tuần tự, theo thứ tự ưu tiên: (1) thắng nếu một nước đi thắng tồn tại; (2) chặn nước đi thắng của đối thủ; (3) lấy một nháy nếu có sẵn; (4) chặn nháy của đối thủ; (5) thực hiện các nước đi bắt buộc; (6) quay trở lại các phỏng đoán.

Chú ý cấu trúc: các quy tắc xác định bao gồm các tình huống rõ ràng được xác định. Các phỏng đoán xử lý mọi thứ khác. Ranh giới giữa chúng là chính xác nơi kiến thức ngầm bắt đầu.

Chương Trình Chơi Dam Của Samuel

Arthur Samuel tại IBM đã viết một chương trình chơi dam trở nên nổi tiếng vì đã đánh bại một nhà vô địch tiểu bang. Điều làm cho nó đáng chú ý: nó sử dụng một cơ chế học tập. Samuel tham số hóa hàm đánh giá (trọng lượng kiểm soát bảng, lợi thế vua, khả năng động, ghim mảnh, v.v.), sau đó để cho hai bản sao của chương trình chơi với nhau với các cài đặt tham số hơi khác nhau. Phiên bản hiệu suất tốt hơn đã sống sót.

Đây là tìm kiếm tham số, không phải khám phá quy tắc — nhưng nó cấu thành học tập theo nghĩa có ý nghĩa. Chương trình cải thiện mà không cần lập trình viên rõ ràng viết các quy tắc tốt hơn.

Hamming hỏi: chương trình của Samuel có thể hiện sáng tạo khi nó thực hiện những nước đi bất ngờ? Bạn không thể chứng minh nó làm được, nhưng bạn cũng không thể chứng minh rằng bạn có sáng tạo theo bất kỳ ý nghĩa nào không loại trừ chương trình dam của Samuel.

Hệ Thống Chuyên Gia & Giới Hạn Của Chúng

Các hệ thống chuyên gia của những năm 1970-80 đại diện cho nỗ lực hệ thống nhất để chính thức hóa kiến thức chuyên môn như các quy tắc có thể thực thi bằng máy. Chẩn đoán y tế, khảo sát địa chất, phân tích tài chính, thiết kế mạch — mỗi lĩnh vực đã thu hút hệ thống dựa trên quy tắc riêng của nó.

Hiệu suất trong các vấn đề phụ được xác định rõ ràng thường ghi dấu ấn. Nhưng các hệ thống chia sẻ một chế độ thất bại: chúng hoạt động cho đến khi vấn đề bước ra ngoài phạm vi quy tắc, sau đó thất bại hoàn toàn. Các chuyên gia của con người suy giảm một cách nhuyễn chuyển; các hệ thống quy tắc rơi khỏi một vách đá.

Nguyên nhân gốc rễ mà Hamming xác định: những người xây dựng các hệ thống chuyên gia không có cách hệ thống để biết những gì bị thiếu. Các chuyên gia có thể diễn tả các quy tắc của họ — nhưng các chuyên gia sử dụng phán đoán không thể mã hóa được để quyết định quy tắc nào áp dụng trong một tình huống nhất định. Phán đoán ở mức siêu này không bao giờ tạo nó vào hệ thống.

Câu Hỏi Đúng Đắn Cho Sự Nghiệp Của Bạn

Câu hỏi thực tế hữu ích không phải 'máy có thể suy nghĩ không?' Nó là: đối với bất kỳ nhiệm vụ nào trong lĩnh vực của bạn, độ khó phê bình sống ở trung tâm được bao gồm bởi quy tắc, hay ở ranh giới nơi mà phán đoán & kiến thức ngầm hoạt động? Tự động hóa xử lý đáng tin cậy cái trước đây. Nó đấu tranh với cái sau. Chiến lược sự nghiệp của bạn theo dõi từ biết sự khác biệt.