На странице Википедии об искусственном интеллекте мы можем прочитать:
Оптическое распознавание символов больше не воспринимается как образец «искусственного интеллекта», ставшего обычной технологией.
С другой стороны, база данных рукописных цифр MNIST специально разработана для обучения и тестирования нейронных сетей и их частоты ошибок (см. Классификаторы ).
Так почему же в приведенной выше цитате говорится, что OCR больше не является примером AI?
Всякий раз, когда проблема становится разрешимой компьютером, люди начинают спорить, что для этого не требуется интеллект. Джона Маккарти часто цитируют: «Как только это сработает, никто больше не называет это ИИ» ( ссылка в CACM ).
Один из моих преподавателей в колледже сказал, что в 1950-х годах профессора спросили, что он считает интеллектуальным для машины. Профессор по общему мнению ответил, что если торговый автомат дал ему правильные изменения, это было бы разумно.
Позже игра в шахматы считалась разумной. Однако компьютеры теперь могут побеждать гроссмейстеров в шахматах, и люди больше не говорят, что это форма интеллекта.
Теперь у нас есть OCR. В другом ответе уже сказано, что наши методы не имеют средств распознавания 5-летнего возраста. Как только это будет достигнуто, люди скажут: «Мех, это не интеллект, это может сделать пятилетний ребенок!»
В основе этого лежит психологический уклон, необходимость заявить, что мы как-то превосходим машины.
Хотя OCR теперь является основной технологией, остается верным, что ни один из наших методов действительно не имеет средств распознавания пятилетней давности (несмотря на заявленный успех с CAPTCHA). Мы не знаем, как этого добиться, используя хорошо понятные методы, поэтому OCR по-прежнему следует по праву считать проблемой ИИ.
Чтобы понять, почему это так, полезно прочитать эссе Дугласа Хофштадтера « Увидеть А и увидеть АС» .
Что касается замечания, сделанного в другом ответе, создание агента является полезным, поскольку оно мотивирует успех во все более сложных средах. Тем не менее, есть много сложных проблем (например, Бонгарда), которые не нужно указывать таким образом.
источник
Я не уверен, что предсказание MNIST действительно может рассматриваться как задача ИИ. Проблемы ИИ обычно можно определить в контексте действия агента в окружающей среде. Нейронные сети и методы машинного обучения вообще не должны иметь дело с этим созданием. Классификаторы, например, изучают отображение между двумя пробелами. Хотя можно утверждать, что вы можете представить OCR / классификацию изображений как проблему ИИ - классификатор является агентом, каждое предсказание, которое он делает, является действием, и он получает вознаграждение в зависимости от точности классификации - это довольно неестественно и отличается от проблем, которые обычно считаются проблемами ИИ.
источник