Итак, вы думаете, что знаете, что такое искусственный интеллект?
Когда вы думаете об искусственном интеллекте, первое, что приходит на ум, - это роботы или машины с мозгом, или матрица, или терминатор, или Ex Machina, или любая другая удивительная концепция, в которой есть машины, которые могут думать. Это подходящее, но расплывчатое понимание искусственного интеллекта. В этой статье мы увидим, что такое A.I. действительно есть и как определение менялось в прошлом.
Обобщая или определяя новую концепцию / дисциплину, полезно ставить правильные цели и определять область, исходя из того, что мы надеемся достичь с ее помощью, а также как мы этого добьемся. Поскольку Искусственный Интеллект - обширная тема, воплощающая в себе знания из многих областей науки, его определение в последние годы быстро эволюционировало. На диаграмме ниже представлены 8 определений из разных учебников. Каждое из этих определений описывает, что такое искусственный интеллект. в другом смысле. Давайте разберемся, как это сделать.
Различные определения были сгруппированы по 4 различным направлениям или школам мысли, в зависимости от того, что мы хотим от нашего ИИ. для достижения и как мы измеряем его успех. Как видно на диаграмме, определения устанавливают цель искусственного интеллекта либо на основе мыслительного процесса и рассуждений (верхняя строка), либо на основе поведения (нижняя строка). Кроме того, определения также сгруппированы по тому, как мы измеряем успех искусственного интеллекта. Это может быть либо с точки зрения человеческого интеллекта (левая колонка), либо против идеи рациональности или идеальной концепции интеллекта. Разница в человеческом мышлении и рациональности состоит в том, что первая должна быть эмпирической наукой, предполагающей гипотезы и экспериментальное подтверждение, а вторая включает комбинацию математики и инженерии.
Каждый из этих 4 подходов, включая мышление и действие, человеческое и рациональное, был соблюден, и каждый из них дает ценную информацию в области искусственного интеллекта. Теперь мы посмотрим, как будут выглядеть системы в каждом из этих измерений и насколько они осуществимы.
Системы, которые могут мыслить по-человечески
Чтобы следовать этому подходу, сначала необходимо понять, как люди думают. Знать внутреннюю работу человеческого мозга можно с помощью самоанализа или психологических экспериментов. Это само по себе обширная междисциплинарная область, , известная как когнитивная наука. Он объединяет компьютерные модели из искусственного интеллекта и экспериментальные методы из психологии, чтобы попытаться построить точные и проверяемые теории работы человеческого разума. Поэтому это определение также известно как подход когнитивного моделирования. Сегодня искусственный интеллект и когнитивная наука - это две отдельные области, но они продолжают дополнять друг друга, в основном в областях зрения, естественного языка и обучения.
Системы, которые могут действовать по-человечески
Это определение появилось, когда Алан Тьюринг предложил тест Тьюринга. Система проходит этот тест, если она может обмануть человека-следователя, изображая разумное поведение. Под разумным поведением мы подразумеваем достижение когнитивных задач на уровне человека.
Грубо говоря, ИИ система проходит тест Тьюринга, если во время допроса человек-дознаватель не может определить, допрашивает ли он человека или ИИ.
Такая система потребует наличия основных компонентов искусственного интеллекта, включая обработку естественного языка, представление знаний, автоматизированное мышление, машинное обучение, робототехнику и компьютерное зрение. Видя основные сложности, не было предпринято никаких серьезных усилий для создания такой машины.
Системы, которые могут мыслить рационально
Целью этого подхода является создание программ, которые представляют правильное мышление, для создания интеллектуальных систем.. Это правильное мышление или неопровержимые процессы рассуждений определяется в кодировании (в математических терминах) с использованием логики или законов мысли. Поэтому этот подход также известен как подход, основанный на законах мысли.
Основные проблемы, делающие этот подход неосуществимым:
- Не все знания можно выразить с помощью логических обозначений (особенно если знание не является стопроцентным).
- Это может привести к вычислительному взрыву, так как без руководства можно попробовать множество логических шагов.
Системы, которые могут действовать рационально
Этот подход предполагает создание систем, которые действуют таким образом, чтобы максимизировать шансы на достижение цели с учетом доступной информации. Эти системы известны как Rational Agents, такие что они воспринимают окружающую среду и действуют таким образом, чтобы достичь наилучшего результата, а в условиях неопределенности - наилучшего ожидаемого результата.
Таким образом, изучение ИИ как рационального дизайна агентов имеет следующие преимущества.
- В отличие от подхода, основанного на «законах мышления», в котором весь упор делается на правильные выводы, этот подход достигает рациональности за счет использования правильного вывода как одного из механизмов, а не как обязательного. Это свойство делает этот подход более общим.
- Этот подход применим для научных разработок, чем подходы, основанные на человеческом поведении или человеческом мышлении, поскольку стандарт рациональности четко определен и полностью общий. С другой стороны, человеческое поведение , хорошо адаптирован к одной конкретной среде и отчасти является продуктом сложного и в значительной степени неизвестного эволюционного процесса, который все еще может быть далек от достижения совершенства.
Изучение дизайна рациональных агентов является относительно более общим и осуществимым. Тем не менее, все подходы / направления для определения искусственного интеллекта полезны для понимания его сложности и компонентов, а также того, что необходимо для настоящего создания искусственного интеллекта.
Сегодня состояние дел достигло такого уровня, когда у нас есть А.И. чемпионы мира по го, шахматам, шашкам и т. д., они могут заказывать еду, заказывать такси, переводить текст, узнавать людей, играть в покер и т. д. Но раскрытие истинного потенциала А.И. предстоит еще долгий путь.
Если вам понравилась эта статья, не забудьте нажать ❤ ниже, чтобы порекомендовать ее, а если у вас есть какие-либо вопросы, оставьте комментарий, и я постараюсь ответить.
Вскоре я напишу больше об исследовании разработки рациональных агентов и использования машинного обучения в искусственном интеллекте. Итак, чтобы лучше разбираться в мире искусственного интеллекта, следуйте за мной. Это лучший способ узнать, когда я напишу больше подобных статей.
Вы также можете подписаться на меня в Twitter по адресу @ Prashant_1722, написать мне по электронной почте или найти меня в linkedin. Я хотел бы получить известие от вас.
Это все, ребята, хорошего дня :)
Кредит
Содержание этой статьи вдохновлено и взято из книги «Искусственный интеллект, современный подход». Стюарт Рассел и Питер Норвиг. Третье издание. Pearson Education.
