Я писал об этой идее раньше и, вероятно, еще долго буду писать, но то, как вы называете вещи, имеет значение. На протяжении всей истории имена занимали особое место в культурах, которые могут граничить с мистикой; Закон имен - это концепция, согласно которой знание истинного имени чего-либо позволяет человеку воздействовать на него магическим образом. Имена должны быть информативными, описательными и давать представление о том, что названо. Имена важны. Так почему же, когда дело доходит до машинного обучения, мы так быстро называем это чем-то не так? Некоторые называли его магией, но чаще всего называли Искусственный интеллект (ИИ). Но действительно ли это ИИ?
Короткий ответ - нет"".
И машинное обучение, и искусственный интеллект - парадигмы самообучения, но важно то, как это обучение происходит. Машинное обучение является итеративным в отношении поколений, тогда как ИИ исключительно итеративным. Чтобы приложение ML могло научиться выполнять задачу (распознавать лицо, передискретизировать звук и т. Д.), Оно должно генерировать, тестировать и уничтожать модели - представления для кода ML того, что оно должно делать и как сделать это. По сути, это естественный отбор как код. Успешные черты передаются из поколения в поколение, пока модель не достигнет своего апогея, только после этого она считается готовой к производству.
Однако искусственный интеллект - это гораздо более другой путь. ИИ тоже учится на собственном опыте, но любые знания сохраняются в самой сущности, как человеческий мозг. То, что есть у ИИ, чего нет в машинном обучении, - это личное участие: машинное обучение по своей сути является реактивным, выполняя работу на основе внешних стимулов и не более того. ИИ гораздо более жив, чем это, он может думать и решать самостоятельно, что делать и как это делать. У него есть личное агентство.
Это возвращает меня к тому, что вы называете вещами: по состоянию на август 2018 года настоящего, настоящего ИИ не существует. Простите, IBM, но Watson - это не ИИ; как и другие ваши проекты. Все это машинное обучение - хотя и действительно сложное машинное обучение - но тем не менее все машинное обучение. Так что называйте это как есть, потому что машинное обучение под любым другим названием лишит его замечательной технологии, которая есть сама по себе. Нам не нужно пытаться сделать так, чтобы это звучало круто, это уже довольно круто.
