В моем последнем рассказе о среде я говорил об ИИ и ОИИ (Эй, если вы не читали, вот ссылка, чтобы прочитать https://medium.com/@sirajmunir93/a-in-depth-introduction-to-ai-and -его-классы-d1b85747307e?). Сегодняшняя повестка дня состоит в том, чтобы прояснить некоторые вопросы, связанные с ИИ, в частности, рост ИИ.
Все началось примерно в 90-х годах, когда был создан GPS (общий решатель проблем) (1959), хотя в то время это было большим достижением, поскольку GPS может решать такие проблемы, как Ханойская башня. То, что он делает, в основном использует предложение рога, затем из предложения он создает ориентированный граф и решает проблему. Если вы не знаете о предложении Хорна, не волнуйтесь, я добавлю подходящую ссылку, чтобы вы могли получить представление о нем. В ту же эпоху были представлены компьютерные системы пятого поколения. ИИ добился прогресса, а затем люди стали ожидать от ИИ большего. Люди думали, что мы преодолеем наши проблемы с помощью ИИ. Но там ожидания сильно не оправдались. Я не критикую силу ИИ, я просто хочу показать, чего нам следует ожидать от ИИ, а чего не следует. Чрезмерное ожидание всегда останавливается на пути к плохому концу или разочарованию. На картинке, которую я включил в начале своего рассказа, изображена зима AI. ИИ зима? такова человеческая природа, когда человек не получает того, чего ожидает, он разочаровывается и пытается навести порядок. То же самое произошло с ИИ в предыдущее десятилетие, когда ИИ потерпел неудачу/не был достаточно зрелым, чтобы оправдать ожидания. Люди начали думать об ИИ как о плохом бизнесе. Мы, люди, буквально жадны: всякий раз, когда мы вкладываем свое время/деньги/усилия, мы хотим получить от этого положительный результат, но в реальном мире это не работает. Иногда вы проходите, иногда терпите неудачу, это горькая реальность, которую нужно хорошо осознать.
Хорошо, возвращаясь к основной теме, с которой мы столкнулись, наша первая зима ИИ началась в 1973 году. Но исследователи не теряли надежды и усердно работали, пока не были разработаны/внедрены экспертные системы. Вновь проснулись надежды, и видение Утопии было близко к осуществлению. Затем, в 1990 году, сообщество ИИ снова сильно пострадало от еще одной зимы. Причина: «экспертные системы хорошо справлялись с конкретными задачами, и обслуживание их оборудования было большой нагрузкой на голову компании». Это вызывает замедление цикла развертывания, поэтому мы столкнулись со второй зимой ИИ. Следующая картинка хорошо объяснила AI зиму.
Вау! хорошо, что сейчас лето AI!
Отмотаем назад то, чего добились после второй зимы. Вот предварительный список областей, возможно, я забыл добавить некоторые области. Так что заранее извиняюсь!
- Интеллектуальные агентные системы. Также известны как многоагентные системы.
- Темно-синий.
- Прогностические системы.
- Системы, основанные на знаниях.
- Семантическая сеть.
- Эволюция машинного обучения и глубокого обучения.
Заключительная история. Урок, который мы извлекли из истории, не требует завышенных ожиданий от ИИ. Мы добились больших успехов в модели ИИ / ИИ для конкретной задачи, обученной для конкретной задачи (классификация, регрессия и т. д.). Текущий уровень ИИ не является достаточно обобщенным, и для технологической утопии нам нужна обобщенная версия, так называемая AGI (Искусственный общий интеллект) или более чем это. Опять же, AGI не гарантирует нам утопию или антиутопию, поскольку мы движемся к ней. Я надеюсь, что эта история поможет вам понять, чего нам следует ожидать от ИИ, а чего нет.
Использованная литература:
Это все на данный момент! Надеюсь, вам понравился мой рассказ (не стесняйтесь аплодировать).
Подключайтесь https://www.linkedin.com/in/siraj-munir-2b59a7b5/
Напиши мне Сирадж Мунир
#AI #AGI #MyThoughts #MAS #KnowledgeBase #ML #DL
