Açık wikipedia sayfasında AI hakkında, biz okuyabilir:
Optik karakter tanıma artık rutin bir teknoloji haline gelen "yapay zeka" nın bir örneği olarak algılanmıyor.
Öte yandan, MNIST el yazısıyla yazılan veri tabanı özellikle sinir ağlarını ve hata oranlarını eğitmek ve test etmek için tasarlanmıştır (bakınız: Sınıflandırıcılar ).
Öyleyse yukarıdaki alıntı neden OCR'nin artık AI örneği olmadığını belirtiyor?
Yanıtlar:
Bir sorun bilgisayar tarafından çözülebildiğinde, insanlar zeka gerektirmediğini savunmaya başlarlar. John McCarthy sık sık alıntılanır: "Çalışır çalışmaz , artık kimse ona AI demez " ( CACM'de atıfta bulunulan ).
Üniversitedeki öğretmenlerimden biri, 1950'lerde bir profesöre bir makine için akıllı olduğunu düşündüğü şeyin sorulduğunu söyledi. Profesör, bir satış makinesi ona doğru değişikliği verdiyse, bunun akıllı olacağını söyledi.
Daha sonra, satranç oynamak akıllı kabul edildi. Ancak bilgisayarlar artık satrançta büyükanneleri yenebilir ve insanlar artık bunun bir zeka biçimi olduğunu söylemiyorlar.
Şimdi OCR var. Başka bir cevapta , yöntemlerimizin 5 yaşında bir tanıma tesisine sahip olmadığı belirtildi . Bu gerçekleşir gerçekleşmez insanlar "ah, bu zeka değil, 5 yaşında bir çocuk bunu yapabilir!"
Psikolojik bir önyargı, bir şekilde makinelerden daha üstün olduğumuzu belirtme ihtiyacı, bunun temelidir.
OCR artık ana akım bir teknoloji olmasına rağmen, hiçbir yöntemimizin gerçekten 5 yaşında bir tanıma tesisine sahip olmadığı doğru kalmaktadır (buna rağmen CAPTCHAs ile başarı iddia edildi). İyi anlaşılmış teknikler kullanarak bunu nasıl başaracağımızı bilmiyoruz, bu yüzden OCR hala haklı olarak bir AI sorunu olarak düşünülmelidir.
Bunun neden böyle olabileceğini görmek için Douglas Hofstadter'ın "A'yı görme ve AS'yi görme" makalesini okumak aydınlatıcı .
Başka bir cevapta yapılan bir nokta ile ilgili olarak, ajan çerçevesi, giderek karmaşıklaşan ortamlarda başarıyı motive ettiği sürece faydalıdır. Bununla birlikte, böyle bir şekilde ifade edilmesi gerekmeyen birçok zor sorun (örneğin Bongard) vardır.
MNIST'i tahmin etmenin gerçekten bir AI görevi olarak kabul edilip edilemeyeceğinden emin değilim. AI problemleri genellikle bir ortamda hareket eden bir ajan bağlamında çerçevelenebilir. Sinir ağları ve makine öğrenme tekniklerinin genel olarak bu çerçeveyle başa çıkmak zorunda değildir. Örneğin sınıflandırıcılar iki boşluk arasında bir harita öğreniyor. OCR / görüntü sınıflandırmasını bir AI sorunu olarak çerçeveleyebileceğinizi iddia edebilseniz de - sınıflandırıcı aracıdır, yaptığı her tahmin bir eylemdir ve sınıflandırma doğruluğuna göre ödüller alır - bu oldukça doğal değildir ve problemlerden farklıdır. AI sorunları olarak kabul edilir.