Это важный вопрос для ИИ - возможно, самый важный из всех - для исследовательской области искусственного интеллекта . Я имею в виду, если ИИ является наукой, то его эксперименты будут проверены эмпирически. Должен быть способ решить, пройти или потерпеть неудачу. Так какие тесты на интеллект? Еще до того, как вы разработаете тест, вам необходимо четко понять, что такое интеллект, иначе как вы могли бы разработать для него компетентный тест?
Конечно, я являюсь частью проекта исследований и разработок, известного как «Строительство водонепроницаемых подводных лодок», и, конечно, я полностью уверен, что моя подводная лодка водонепроницаема, но я не знаю, как проверить, является ли она или нет, потому что я не знаю что означает «водонепроницаемость». Вся эта идея абсурдна. Но спросите ИИ, что означает «интеллект». Ответы, которые вы получите при анализе, почти такие же, как на примере подводной лодки.
Базовый ответ - поведение
Слово (идея, понятие) «интеллект» обычно определяется ИИ в терминах поведения. Т.е. подход теста Тьюринга. Машина разумна, если она ведет себя так, как если бы человек вел себя таким же образом, можно было бы сказать, что человек совершает действие, требующее человеческого интеллекта.
Проблема 1 : пианино игрока умны. Игра мелодии Скотта Джоплина, очевидно, требует интеллекта в человеке.
Проблема 2 . Если машина проходит тест, это только показывает, что машина «интеллектуальна» для тестируемого поведения. Как насчет непроверенного поведения? Это на самом деле проблема жизни и смерти сегодня с системами управления искусственным интеллектом самоходного транспортного средства. Системы ИИ достаточно хороши для управления автомобилем (что, очевидно, требует человеческого интеллекта) в определенных условиях, например, на автострадах с хорошо обозначенными полосами движения, без узких поворотов и срединным барьером, разделяющим два направления. Но системы идут катастрофически неправильно в «крайних случаях» - необычных ситуациях.
Проблема 3 . Кто посадил бы их ребенка в школьный автобус, управляемый роботом, который прошел тест Тьюринга на вождение школьных автобусов? А как насчет шторма, когда через дорогу падает линия электропередачи? Или обманщик на расстоянии идет сюда? Как насчет тысячи других непроверенных возможностей? Ответственный родитель хотел бы знать (а) каковы принципы внутренних процессов и структур человеческого интеллекта, и (б) что драйвер цифровой шины имеет адекватно схожие внутренние процессы и структуры - т. Е. Не поведение, а правильные внутренние элементы Правильная внутренняя причинность.
Желаемый ответ - внутренние принципы
Я хотел бы знать, что машина выполняла правильные внутренние процессы и что эти процессы (алгоритмы) выполнялись на правильных внутренних (память) структурах. Проблема в том, что никто, кажется, не знает, каковы правильные внутренние процессы и структуры человеческого интеллекта. (Конечно, огромная проблема - но та, которая не сдерживала ИИ - или разработчиков самодвижущихся систем - немного.) Смысл этого в том, что ИИ должен сейчас делать, каковы внутренние процессы и структуры человеческого интеллекта. Но он этого не делает - скорее, он коммерциализирует свои ошибочные технологии.
Элементы определения - 1. Обобщение
Мы знаем кое-что о человеческом интеллекте. Некоторые тесты действительно проверяют, обладает ли машина определенными свойствами человеческого разума. Одним из этих свойств является обобщение. В своей статье 1950 года Тьюринг в качестве шутки привел действительно хороший пример разговорного обобщения: (Свидетель - это машина).
«Допросчик: в первой строке вашего сонета, где написано« Должен ли я сравнивать тебя с летним днем », разве« весенний день »не будет лучше или лучше?
Свидетель: он не будет сканировать.
Следователь: Как насчет «зимнего дня»?
Свидетель: Да, но никто не хочет, чтобы его сравнивали с зимним днем.
Следователь: Скажите, мистер Пиквик напомнил вам о Рождестве?
Свидетель: В некотором смысле.
Следователь: И все же Рождество - это зимний день, и я не думаю, что мистер Пиквик возражал бы против сравнения.
Свидетель: я не думаю, что ты серьезно. Под зимним ходом подразумевается типичный зимний день, а не особенный, такой как Рождество ».
Нынешний ИИ не имеет ничего, что можно даже отдаленно приблизить к возможности обобщать таким образом. Отказ от обобщения считается, пожалуй, самым большим недостатком современного ИИ. Способность обобщать была бы частью адекватного определения «интеллекта». Но то, что составляет обобщение, должно быть объяснено.
Проблема обобщения также стоит за несколькими серьезными философскими возражениями против теории ИИ, включая проблему фрейма, проблему знания здравого смысла и проблему комбинаторного взрыва.
Элементы определения - 2. Восприятие
Сенсорное восприятие довольно очевидно является фундаментальным для человеческого обучения и интеллекта. Данные (в той или иной форме) испускаются человеческими чувствами, а затем обрабатываются центральной системой. В компьютере двоичные значения выходят из цифрового датчика и направляются к машине. Однако ничто в самих ценностях не указывает на то, что было воспринято. Но единственное, что получает компьютер - это двоичные значения. Как машина могла узнать, что ощущается? (Классическая китайская проблема аргумента комнаты.)
Таким образом, другой элемент человеческого интеллекта - это способность воспринимать человеческий образ. Здесь «человеческий путь» означает, что машина обрабатывает сенсорный ввод, используя те же принципы, которые применяются в человеческом восприятии. Проблема состоит в том, что никто, кажется, не знает, как семантика (знание) может быть построена из данных, излучаемых цифровыми датчиками (или органическими чувствами). Но все же человеческое восприятие должно быть элементом адекватного определения «интеллекта».
Как только ИИ разберется с этими двумя проблемами - обобщением и восприятием, - он, возможно, надеется , что сможет достичь своей первоначальной цели почти 70-летней давности - создать машину с (или которая могла бы приобрести) подобной человеку общий интеллект. И, может быть, принципы обобщения и принципы восприятия - это одно и то же. И, может быть, на самом деле есть только один принцип. Не следует предполагать, что ответы являются сложными. Иногда самые трудные для понимания вещи самые простые.
Таким образом, вопрос «Что мы имеем в виду, когда говорим« интеллект »?» Действительно важен для ИИ, и вывод состоит в том, что ИИ должен заменить свое нынешнее поведенческое определение «интеллекта» на то, которое включает в себя человеческие элементы обобщения и восприятия. А затем приступить к работе и попытаться выработать принципы работы, или принцип, и того, и другого.
Интеллект - это способность сплетать воедино различные понятия и ассоциации в одно целое; фильтрация, добавление и отклонение соответственно различных идей из личных знаний и опыта. Затем эффективно отражать эти идеи обратно к спрашивающему, чтобы подтвердить понимание и понимание, позволяя разговору эффективно перейти к взаимовыгодному выводу.
источник
Наиболее общее определение термина интеллект, которое является одновременно кратким и точным, таково.
Это примеры неудач в проявлении интеллекта в соответствии с приведенным выше определением, демонстрирующих важность каждой фразы.
Обратите внимание на четыре вещи в этом определении.
источник
Интеллект - это состояние, в котором любой контекст приобретается во всех аспектах, чтобы получить его силу и действовать. Это может быть разветвлено на человеческие и искусственные аспекты восприятия. Способность воспринимать контекст и анализировать его в различных точках понимания объекта в реальной жизни, чтобы найти эффективное решение.
Интеллект следует рассматривать как общий пул, включающий различные ментальные фигуры, такие как логика, креативность, решение проблем и т. Д., Которые можно обучать как с точки зрения человека, так и с точки зрения искусственной программы.
источник