AI olarak adlandırmak için minimum gereksinimler nelerdir?

Yapay zeka (AI) teriminin günümüzde aşırı kullanıldığına inanıyorum . Örneğin, insanlar bir şeyin kendi kendine hareket ettiğini görüyorlar ve otomatik pilotta olsalar bile (araba veya uçak gibi) veya arkasında basit bir algoritma olsa bile, AI diyorlar.

Bir şey diyebilmemiz için AI'nın genel gereklilikleri nelerdir?

Terimin bir terim haline geldiği doğrudur, ve şimdi yaygın bir karmaşaya alışkındır - ancak Stuart Russell ve Peter Norvig tarafından sağlanan tanıma bakarsanız, şöyle yazarlar:

AI'yı, çevreden algıları alan ve eylemler yapan ajanların çalışması olarak tanımlarız . Bu tür her bir ajan, algılayıcı dizileri eylemlere eşleyen bir fonksiyon uygular ve reaktif ajanlar, gerçek zamanlı planlayıcılar ve karar-teorik sistemler gibi bu fonksiyonları temsil etmenin farklı yollarını kapsar. Tasarımcının bilinmeyen ortamlara erişimini genişletmek olarak öğrenmenin rolünü açıklıyoruz ve bu rolün ajans tasarımını nasıl kısıtladığını, açık bilgi gösterimini ve mantığını desteklediğini gösteriyoruz .

Yapay Zeka: Modern Bir Yaklaşım - Stuart Russell ve Peter Norvig

Dolayısıyla, bahsettiğiniz örnek, "arabalar / uçaklar için otomatik pilot", aslında bilinmeyen ortamlar ve koşullar ile başa çıkmak için bir bilgi temsili biçimini kullanması gerektiği için (ünlü) AI şeklidir . Sonuçta, bu sistemler aynı zamanda veri toplarlar; böylece bilgi temsili, buldukları yeni girdilerle başa çıkmak için güncellenebilir. Bunu her zaman otomobiller için otomatik pilotla yapıyorlar.

Bu nedenle, doğrudan sorunuza, “AI sahibi olmak” olarak kabul edilecek bir şey için , amacına / hedefine ulaşmak için bilinmeyen ortamlar / koşullar ile başa çıkabilmesi ve yeni öğrenmeyi sağlayacak şekilde bilgi verebilmesi gerekir. / Kolayca eklenecek bilgiler. Popüler sinir ağından bayes ağları (inanç ağları) gibi olasılıksal modellere kadar pek çok farklı türden iyi tanımlanmış bilgi sunumu yöntemi vardır - ancak sistemin temel olarak eylemleri, sizin için seçtiğiniz bilgiyi temsil etmekten türetilmelidir. AI olarak kabul edilmek.

AI hakkında daha önce söylenenlere ek olarak, aşağıdakileri de ekleyeceğim: "AI" nın, orijinal Perceptron'a kadar uzanan bir geçmişi var . Marvin Minsky, 1969'da XOR problemini ve lineer olarak ayrılamayan bir şeyi çözemediği için Perceptron'u çarptı, bu yüzden "Yapay Zeka", yalnızca 1980'lerde ilgi alanlarını tekrar kazanmak için kirli bir kelime haline geldi. Bu süre zarfında, sinir ağları yeniden canlandırıldı, onları eğitmek için geri yayılma geliştirildi ve bilgisayar teknolojisi katlanarak büyümeye devam ederken, "AI" ve mümkün olan şeyler de oldu.

Bugün, örneğin konuşma tanıma gibi, 10 veya 15 yıl önce "AI" olarak kabul edilen, aldığımız çok şey var. 70'lerin sonunda ses modellerini tek bir insan konuşmacıyı anlamak için eğitmek zorunda kaldığınız "AI" konuşma tanıma ile başladım. Bugün, konuşma tanıma, örneğin Google uygulamalarınızla bir düşüncedir ve önceden bir eğitime gerek yoktur. Yine de bu teknoloji, en azından genel izleyicilerde artık "AI" olarak kabul edilmiyor.

Ve böylece, "asgari şartlar" ne olurdu? Bu kime sorduğunuza bağlı. Ve ne zaman. Görünüşe göre bu terim sadece "kanama kenarında" teknolojisi için geçerli. Geliştirilip yaygınlaştığında, artık AI olarak adlandırılmaz. Bu, şu anda veri biliminde baskın olan fakat “makine öğrenmesi” olarak adlandırılan Sinir Ağları için de geçerlidir.

Ayrıca Quora'daki canlı tartışmaya da göz atın .

Bu, "insan dilinde" (teknik olmayan); Kaiesh'in mükemmel cevabının özünün özetidir .

En temel anlamda, herhangi bir karar verme algoritması bir Yapay Zeka biçimi olarak kabul edilebilir.

Yapay Zeka wiki tarihçesi oldukça iyi bir genel bakış sağlar. Alanın kökleri genel olarak Sembolik Yapay Zeka'ya atfedilir , ancak Babbage'a kadar geri döndüğü söylenebilir . Bir "analitik motor" biçimindeki ilk fonksiyonel oyun AI Nimatron ( 1940 ) olabilir. Yakın zamanda, Yapay Sinir Ağları ve Genetik Algoritmalar dahil olmak üzere çeşitli şekillerde Makine Öğrenimi heyecan verici sonuçlar veriyor . Bayes ağları bir başka olasılıksal AI biçimidir.

Algoritmaların zeka derecesini değerlendirdiğimiz araç faydadan, mekanizmadan ayrıdır.

AI'ler zayıf veya güçlü olabilir. Güçlü, bir görevde , genellikle insanlar olmak üzere rakip bir rasyonel ajandan daha iyi performans demektir . (“İnsan her şeyin ölçüsüdür.” Protagoras ) Yapay zekâ ile ilgili olarak güçlü bir terim geleneksel olarak Yapay Genel İstihbarat [ayrıca Turing Testine bakınız ] anlamına gelir , ancak mevcut algoritmik zekalar yalnızca "dar güçtedir".

İstihbarat bu nedenle bir spektrumdur

AI için asgari gereksinim, bir algoritmanın kararların kalitesinden bağımsız olarak verilere dayalı kararlar vermesidir.

Aynı zamanda AI etkisi de vardır , yani, bir şey AI tarafından iyi anlaşıldıktan sonra bir şey düşünmemeye meyillidir. Örneğin, sinir ağları henüz tam olarak anlaşılmamıştır, bu nedenle insanlar hala AI olarak adlandırmaya meyillidirler. Yapay sinir ağları ve içsel çalışmaları hakkındaki tüm detayları tam olarak öğrendikten sonra, onları sadece hesaplamayı düşünmeye başlayabiliriz . Bu, en azından ünlü Jacques de Vaucanson'un dışkılayan ördek ve otomatik dokuma tezgahına dayanan eski bir felsefi konudur .

Bir sistemin zekaya sahip olması için, bir hedef bölgeyi saran bir sonuç eşleştirme kriterlerini tutarlı bir şekilde üretebilmesi gerekir. Bu yetenek, karmaşık bir ortamda çok çeşitli değişen koşullar üzerinde devam etmelidir.

Bir insan zeki olduğunda, hedefe giden yolda çeşitli zorluklar ortaya çıksa bile, tekrar tekrar hedeflere ulaşacaktır. İnsan, türler içinde yerel bir organizma koleksiyonunun nesiller boyunca çevresel değişimlere adapte olma şeklini adapte eder, ancak insan zihni organizmalar koleksiyonundaki bireyleri ortadan kaldırmak yerine yaklaşımları (çözüm fikirleri) ortadan kaldırarak hızla adapte olur.

Yapay Zeka terimi, insanlar tarafından bir makineye tasarlanmış veya programlanmış zekâ anlamına geliyordu. Bir makineye zekanın tasarımı mümkün ise, o zaman aklın (bazılarının önerdiği gibi) sadece biyolojik bir makine olması muhtemeldir. Bu nedenle, aynı Yapay Zeka tanımını uygulayarak, bir ders kitabı tarafından öğretilen bir öğrenci ve bazı dersler de yapay olmalıdır. Eğitim, insanlar tarafından biyolojik bir makineye programlanmış bir dizi yetenek olacaktır.

Her iki durumda da, değiştirici YAPAY anlamsızdır. İnsanların (veya makinelerin) okuryazarlık ve eğitim olmadan akıllıca davranabilecekleri varsayımı saf fantazidir. Bu, medeni düşüncenin karmaşık ve kademeli yükselişinin inkar edilmesidir.

Bu nedenle yapay zeka için asgari gereksinim, eğer bir terimde ısrar ederse, zeka için asgari gereklilik ile aynıdır. Bunun için bu cevabın ilk paragrafına dönün.

" 2030'da Yapay Zeka ve Yaşam: Yapay Zeka Üzerine Yüz Yıllık Bir Çalışma " dan:

Aslında, AI alanı, makine zekasının sınırlarını zorlamak için sürekli bir çabadır. İronik olarak, AI, satın alma taleplerini kaybetme kaderini çekiyor, sonunda ve kaçınılmaz olarak sınırın içine çekildi, “AI etkisi” veya “garip bir paradoks” olarak bilinen yinelenen bir desen —AI, ortak bir katlamanın içine yeni bir teknoloji getiriyor. insanlar bu teknolojiye alışırlar, AI olarak kabul edilmez ve yeni teknoloji ortaya çıkar.

Sonuç olarak, AI olarak değerlendirilecek bir şey için sabit bir gereksinim kümesi seçemeyeceğimize inanıyorum; aksine, tarihin herhangi bir anında, AI genellikle daha önce sadece insanlar tarafından çözülebileceği düşünülen bir şeyi başarabilen bir dizi programdır. Teknoloji geliştikçe, sınırlar zorlanmaya ve zorlanmaya devam eder ve çubuk daha da yükselir. Satranç oynamayı düşünün: bir kez satranç motorları AI'nın doruklarından biri olarak kabul edilirken, bugünlerde bu tür programlar gerçekten akıllı değil, "kör arama" olarak algılanıyor.

Larry Tesler’den alıntı yapmak gerekirse, İstihbarat, henüz makinelerin yapmadığı şey .

Belki de sorunun söylediği gibi terim fazla kullanılmaktadır. Ancak bu terimin kullanılmamış olması da mümkündür.

• Minimum gereksinimler, belirli bir alandaki insan performansını aştığı takdirde, yüksek hızlı posta sıralayıcıları AI'dır.
• Asgari gereklilik insan topluluğunda yaşayabildiği ve uydurabilmesi ise, şu anda mevcut olan hiçbir şey AI veya hatta uzaktan bile yakın olamaz.

Bir tanım önermeyi düşündüm, ama teşvikin bugün kendi tanımını icat etmek olduğunu düşünüyorum ve zaten var olan kavramsal karışıklığa katkıda bulunmak istemiyorum.

Bu gibi diğer terimler gibi bir şemsiye terimdir.

• Güç
• Aşk
• bağımlılık
• Mali bağımsızlık
• Mutluluk

AI'nın uygulayıcıları kadar çok tanımı vardır. Diğer tüm terimlerle aynı.