Каковы минимальные требования, чтобы назвать что-то AI?

Я полагаю, что термин искусственный интеллект (ИИ) в настоящее время слишком употребляется. Например, люди видят, что что-то само движется, и называют это ИИ, даже если это на автопилоте (например, на машинах или самолетах) или за этим стоит какой-то простой алгоритм.

Каковы минимальные общие требования, чтобы мы могли сказать, что это ИИ?

Это правда, что этот термин стал модным словом, и теперь он широко используется в замешательстве - однако, если вы посмотрите на определение, данное Стюартом Расселом и Питером Норвигом, они напишут его следующим образом:

Мы определяем ИИ как исследование агентов, которые получают восприятия из окружающей среды и выполняют действия . Каждый такой агент реализует функцию, которая отображает последовательности восприятия в действия, и мы рассматриваем различные способы представления этих функций, такие как реактивные агенты, планировщики в режиме реального времени и системы принятия решений. Мы объясняем роль обучения как расширение досягаемости дизайнера в неизвестных средах и показываем, как эта роль ограничивает дизайн агента, способствуя явному представлению знаний и аргументации .

Искусственный интеллект: современный подход - Стюарт Рассел и Питер Норвиг

Таким образом, приведенный вами пример «автопилот для автомобилей / самолетов» на самом деле является (известной) формой ИИ, поскольку он должен использовать форму представления знаний для работы с неизвестными средами и обстоятельствами . В конечном счете, эти системы также собирают данные, так что представление знаний может быть обновлено с учетом новых входных данных, которые они нашли. Они делают это с автопилотом для автомобилей все время

Таким образом, непосредственно к вашему вопросу, чтобы что-то считалось «имеющим ИИ», оно должно иметь возможность справляться с неизвестными средами / обстоятельствами, чтобы достичь своей цели / цели , и предоставлять знания таким образом, чтобы обеспечить новое обучение. / информация будет добавлена ​​легко. Существует много различных типов четко определенных методов представления знаний, начиная от популярной нейронной сети и кончая вероятностными моделями, такими как байесовские сети (сети убеждений), но в основном действия системы должны основываться на любом представлении знаний, которое вы выбираете для него. считаться ИИ.

В дополнение к тому, что уже было сказано об искусственном интеллекте, я должен добавить следующее. У «ИИ» была целая история, восходящая к первоначальному Перцептрону . В 1969 году Марвин Мински хлопнул Перцептроном за неспособность решить проблему XOR и все, что не было линейно разделимым, поэтому «Искусственный интеллект» на какое-то время превратился в грязное слово, только чтобы восстановить интересы в 1980-х годах. За это время были восстановлены нейронные сети, было разработано обратное распространение, которое использовалось для их обучения, и по мере того, как компьютерные технологии продолжали демонстрировать экспоненциальный рост, развивался и «ИИ» и то, что стало возможным.

Сегодня есть много вещей, которые мы считаем само собой разумеющимися, которые считались бы «ИИ» 10 или 15 лет назад, например, распознавание речи. Я начал заниматься распознаванием речи «ИИ» еще в конце 70-х годов, когда вам пришлось тренировать модели голоса, чтобы понимать одного человека. Сегодня распознавание речи является запоздалой мыслью, например, в ваших приложениях Google, и априорное обучение не требуется. Тем не менее, эта технология, по крайней мере в широкой аудитории, больше не считается «ИИ».

И так, что было бы "минимальными требованиями"? Это будет зависеть от того, кого вы спрашиваете. И во сколько Казалось бы, этот термин относится только к технологии «на переднем крае». Как только он становится развитым и обыденным, его больше не называют ИИ. Это верно даже для нейронных сетей, которые сейчас доминируют в науке о данных, но называются «машинным обучением».

Также проверьте живое обсуждение Quora .

Это краткий обзор превосходного ответа Кайеша «на человеческом языке» (нетехнический;);

В самом простом смысле любой алгоритм принятия решений можно рассматривать как форму искусственного интеллекта.

История искусственного интеллекта вики дает довольно обзор хороший. Корни поля обычно приписываются символическому искусственному интеллекту , но можно сказать, что он возвращается к Бэббиджу . Первым функциональным игровым ИИ в форме «аналитического движка» может быть Nimatron ( 1940 ). В последнее время машинное обучение во всех его различных формах, включая нейронные сети и генетические алгоритмы , дает захватывающие результаты. Байесовские сети являются еще одной формой вероятностного ИИ.

Утилита, средство, с помощью которого мы оцениваем степень интеллекта алгоритмов, отделена от механизма.

ИИ могут быть слабыми или сильными. Сильный означает лучшую производительность при выполнении задачи, чем конкурирующий рациональный агент , обычно человек. («Человек - мера всех вещей». Протагор ) Термин «сильный» по отношению к ИИ традиционно используется для обозначения « Искусственного общего интеллекта» [см. Также тест Тьюринга] , но современные алгоритмические интеллекты являются только «узко сильными».

Интеллект - это спектр, поэтому:

Минимальное требование для ИИ состоит в том, что алгоритм принимает решения на основе данных, независимо от качества решений.

Существует также эффект ИИ , то есть тенденция не считать что-то ИИ, если это хорошо поняли. Например, нейронные сети еще не полностью поняты, поэтому люди все еще склонны называть их искусственным интеллектом. Как только мы узнаем все подробности о нейронных сетях и их внутренней работе, мы можем начать рассматривать их просто как вычисления . Это старая философская тема, которая восходит, по крайней мере, к испражненной утке и автоматическому станку знаменитого Жака де Вокансона .

Чтобы система обладала интеллектом, она должна быть способна последовательно вырабатывать критерии соответствия результатов, которые ограничивают целевой регион. Эта возможность должна сохраняться в широком диапазоне изменяющихся условий в сложной среде.

Когда человек интеллигентен, он многократно достигает целей, даже когда на пути к цели появляются разнообразные проблемы. Человек приспосабливает способ, которым локализованная коллекция организмов в пределах вида приспосабливается к изменениям окружающей среды в течение нескольких поколений, но человеческий разум быстро адаптируется, устраняя подходы (идеи решения) вместо того, чтобы исключать людей в пределах коллекции организмов.

Термин «искусственный интеллект» предназначался для обозначения интеллекта, разработанного или запрограммированного человеком в машине. Если возможно преобразование интеллекта в машину, то вполне вероятно, что ум является (как предположили некоторые) просто биологической машиной. Поэтому, применяя то же определение искусственного интеллекта, ученик, которому преподают учебник и некоторые лекции, также должен быть искусственным. Образование - это набор способностей, запрограммированных людьми в биологическую машину.

В любом случае, модификатор ARTIFICIAL не имеет смысла. Предположение, что люди (или машины) могут действовать разумно без грамотности и образования, является чистой фантазией. Таково отрицание сложного и постепенного подъема цивилизованной мысли.

Следовательно, минимальное требование к искусственному интеллекту, если кто-то настаивает на этом термине, совпадает с минимальным требованием к интеллекту. Для этого вернитесь к первому абзацу этого ответа.

Из « Искусственного интеллекта и жизни в 2030 году: Столетнее исследование искусственного интеллекта »:

На самом деле, область ИИ - это постоянное стремление продвинуть границу машинного интеллекта. По иронии судьбы, ИИ переживает вечную судьбу потери притязаний на свои приобретения, которые в конечном итоге и неизбежно оказываются втянутыми в границы, повторяющийся паттерн, известный как «эффект ИИ» или «странный парадокс» - АИ приносит новую технологию в общую сферу люди привыкли к этой технологии, она перестает считаться искусственным интеллектом, и появляются новые технологии.

Следовательно, я считаю, что мы не можем выбрать фиксированный набор требований для того, чтобы считать ИИ; скорее, в любой данный момент в истории ИИ - это набор программ, которые могут достичь чего-то, что раньше считалось, что они могут быть решены только людьми. По мере развития технологий границы продолжают расширяться, и планка поднимается выше. Рассмотрим игру в шахматы: когда-то шахматные движки считались одной из вершин ИИ, в то время как в наши дни такие программы воспринимаются как «слепой поиск» и не являются по-настоящему интеллектуальными.

По словам Ларри Теслера, интеллект - это то, что еще не сделали машины .

Возможно, термин слишком употребляется, как предполагает вопрос. Но также возможно, что термин недоиспользуется.

• Если минимальные требования заключаются в том, что он превышает производительность человека в конкретном домене, высокоскоростными сортировщиками почты являются AI.
• Если минимальным требованием является то, что он может жить в человеческом сообществе и вписываться в него, то ничто из того, что существует в настоящее время, не является ИИ или даже отдаленно близко к нему.

Я думал о предложении определения, но я думаю, что стимул состоит в том, чтобы изобрести собственное определение сегодня, и я не хочу вносить вклад в концептуальный беспорядок, который уже существует.

Это общий термин, как и другие термины, такие как эти.

• Сила
• Любовь
• Зависимость
• Финансовая самостоятельность
• Счастье

Существует столько же определений ИИ, сколько существует практикующих. То же, что и все эти другие термины.