Yirminci yüzyılın ortasından gelen birçok yayın, sorucının AI'nın o dönemde hızlı bir şekilde bilinçli, kendini tanıyan ve akıllı olacağına dair yaygın bir inanç olduğunu açıkladı.
Büyük başarı
Von Neumann'ın genel amaçlı bilgi işlem mimarisinin geliştirilmesinden sonra, bir zamanlar insan zekasının münhasır alanı olan birçok görev ve uzmanlık biçimi, o yüzyılın sonunda, az çok bilgisayarların münhasır alanı haline geldi. Bunlar sadece birkaç örnektir.
- Bilimsel ve istatistiksel hesaplama
- Çizim ve üretim süreci otomasyonu (CAD ve CAM)
- Yayıncılık ve dizgi
- Bazı cebirsel ve kalkülüs indirgeme şekilleri (Maxima ve türevleri)
- Devre analizi
- Ustaca masa oyunu oynama
- Karlı stok spekülasyonu
- Örüntü tanıma (OCR, parmak izi, ses tanıma, sıralama, arazi)
- Yüklem mantığı ve özyinelemeli tahminlerde programlama
- Strateji değerlendirmesi
Hayal kırıklıkları (şimdiye kadar)
Bu etkileyici başarı dizisinin aksine, aynı derecede uzun başarısız beklentiler listesi var.
- Tüketici mevcut iki ayaklı robotlar
- Otomatik vakum temizleme (bu yanıtın yazarı için büyük hayal kırıklığı)
- Özerk mekanik fabrika işçileri
- Otomatik matematikçiler (yaratıcı hipotez üretimi ve teoriyi genişletmek için kanıt / dayanıklılık)
- Doğal dil anlama
- Keyfi komutlara itaat
- Konuşmada insan benzeri ifade
- Otomatik teknik yenilik
- Bilgisayar ahlakı
- İnsan (veya en azından memeli) duygusal durumları
- Asimov'un üç yasa işletim sistemi
- Rasgele ve değişen alan kümelerinde uyarlanabilir strateji geliştirme
Etki Alanı ve Etki Alanı Yok
Satranç gibi oyunlarda ustalaşan programların tasarlanmasının, yalnızca programlandıkları gibi oyunlara uygulanan yazılım tasarımlarıyla sonuçlandığı ne zaman anlaşıldı?
Genel halk bir sibernetik satranç ustasının insanlardan daha akıllı olacağını düşünmüş olsa da, bu programları yaratanlar satranç oyunlarında mükemmelliği sergileyen yazılım geliştirme ile yetenekli sergileyen yazılım geliştirme arasındaki farkın farkındaydılar. satranç oyununu öğrenmek ve acemiden iteratif olarak mükemmellik geliştirmek.
Nihai hedef her zaman yüksek güçlü genel zeka idi. Yatırımcılara ilerleme gösterilmesini kolaylaştırmak için daha kısa vadeli ulaşılabilir hedefler oluşturulmuştur. Ordudan sürekli araştırma fonu sağlamanın tek yolu buydu.
İlk kilometre taşı, makine öğrenimi olmadan tek bir oyunda ustalaşmaktı. Daha sonra araştırma, savaş sırasında gerçek zamanlı olarak bir sınıf çözüm, adaptasyon ve planlama formunun gerçekleştirilebilmesi için alan bilgisinin oluşturulmasına yöneldi. Ekonomik hakimiyet yirminci yüzyılın üçüncü çeyreğinde askeri hakimiyete daha çok tercih edildikçe, AI vizyonu ekonomi ve doğal kaynak yönetimi alanlarını kucaklayacak şekilde ölçeklendirildi.
Bu otomasyon olgunluğu spektrumunu düşünün.
- Bir satranç oyunu oyununda her turda mevcut hamle sırası olasılıklarını numaralandıran, her bir öngörülen hamle noktasında olası kötü hamleleri ortadan kaldıran ve kazanma olasılığı en yüksek olan bir sonraki hamleyi seçen bir program
- Yukarıdakileri yapan ama aynı zamanda bilinen kazanan satranç stratejilerinin örüntü tanımasına dayanan olasılığı eğrilten bir program
- Keyfi bir oyunun gereksiz işlemlerini merkezileştiren ve soyutlayan ve satranç kurallarının, satranç stratejilerinin, satranç kalıplarının ve anti-desenlerin temsilini izole eden ve toplayan, çalışma süresi için optimize edilmiş kural motoru olacak şekilde tasarlanmış bir program
- Bir oyunun bir dizi kuralı verildiğinde, herhangi bir oyun durumuna bağlı olarak bir sonraki hamle oluşturabilen, başarı ve başarısızlık sonuçlarını ve bu sonuçlara yol açan sekansları hatırlayan ve olası kaybı veya kazancını değerlendirme yeteneğine sahip bir program. bireysel hareketler ve etrafındaki zaman ve mekandaki oyun kalıpları tarihe göre ve daha sonra öğrenme yoluyla satranç oyununun ustalık seviyesine ulaşarak gelişigüzel bir oyun öğrenmek için bu yeteneklerden yararlanır
- Oyunların nasıl öğrenileceğini öğrenen bir program, birkaç oyun öğrendikten sonra, zekalı yetenekli bir insanın yapabileceğinden daha hızlı satranç öğrenebilir
İlki kolay. Sonuncusu son derece zordur.
Otomasyon olgunluğunun bu aşamaları arasındaki ayrımlar belirgin hale geldiğinde ve insanların araştırma gruplarının karmaşık olasılıklı bir işlev olduğu ayrımlardan ne kadar açık hale geldiği.
Temel Katkıda Bulunanlar
İnsana benzer genel istihbarat ile alana özgü istihbarat arasındaki farkı tanıyan ilk kişi kimdi?
Norbert Wiener, rölelerin elektronik kontrolü (Claude Shannon tarafından teorik olarak araştırıldı) ve kapalı döngü kontrolü arasındaki farkı derinden ilk olarak kavramıştı. Öncelikle matematiksel bir çalışma olan Cybernetics adlı kitabında, kendi kendini düzelten ve uyarlanabilir sistemler için temel oluşturdu. John von Neumann, iyi oyun oynamayı programlama ile insanın iyi oyun oynamayı öğrenme becerisi arasındaki farkı kavramış ve bu konuda çok yayınlanmıştır.
Oyun oynama yazılımı ve makine öğrenimi arasındaki ayrımın ilk etkileyici gösterisini yazan Arthur Lee Samuel'di. Wiener'ın çalışmalarını çağdaş dijital bilgisayarla birleştiren ve Makine Öğrenimi terimini ilk kez kullanan kişi oldu.
Otantik Araştırma ve İnovasyonun Çarpık Düzeltmeleri
Önerilen kategoriler yapay dar zeka (ANI), yapay zeka genel (AGI) ve yapay süper zeka (ASI), AI Devrimi: Superintelligence için Kullanılan Yolların blogcu Tim Urban (Huffington Post, 2/10 yayınlanmıştır BLOG tarafından / 2015, güncellendi 4/12/2015), AI Stack Exchange'de birden fazla yerde referansta bulunuluyor, ancak bu kategoriler arasındaki ayrımlar tam olarak tanımlanmamış ve içerdiği fikirler ne akran incelemesi ne de diğer araştırmalar veya istatistikler tarafından onaylanmış değil.
İş vasat bilim kurgudan daha az varsayım değildir - bazı popülerlik kazanacak kadar eğlenceli ama tekrarlanabilir deneylerden veya randomize çalışmalardan elde edilen rasyonel sonuçlar değil. Makalede sunulan trend grafikleri, gerçek verilerin grafiksel gösterimleri değil, icat edilmiş şekildedir.
Bilimsel araştırmaların ya da bilim kurgu yazarlarının fütüristik düşüncelerinin birçok yorumunda olduğu gibi, malzemenin bazılarının daha sonra bazı gerçekleri olduğu bulunabilir. Bununla birlikte, materyalin çoğu yanlış anlama ve yanlış iddialara yol açar.