Yanıtlar:
Bu cevabı, kendimden çok daha zeki kişilerin bu konuya ayrıntılı bir şekilde davrandığını belirterek yazacağım. Bununla birlikte, görebildiğim kadarıyla:
İstihbarat hakkında konuştuğumuzda, bir sorunla ilgili olarak diğer zekaların gücüne göre problem çözme gücüne değiniyoruz.
Bu, rasyonalite ve rasyonel ajan kavramı ile ilgili bir şekilde oyun teorik anlayışıdır . İstihbaratın bu şekilde ele alınması kaçınılmaz olabilir. Özellikle, zekayı bir sorunu veya çözümü veya soyut kavramları anlama yeteneği olarak tanımlayabiliriz, ancak bu anlayışı test etmeden doğrulayamayız. (Örneğin, bir matematik tekniğini kavradığımı düşünebilirim, ancak bu inancın gerçek mi yoksa yanıltıcı mı olduğunu belirlemenin tek yolu bu tekniği kullanmak ve sonuçları değerlendirmektir.)
Chess ve Go gibi oyunların, insanlara oyunlara olan ilgisinin yanı sıra kilometre taşları olarak kullanılmasının nedeni, modellere basit, tamamen tanımlanabilir parametreler sunmaları ve en azından Go durumunda doğaya benzer karmaşıklıkların olması, yani çözülemez / inatçı demek . (Önemsiz bir şekilde çözülen Tic-Tac-Toe'daki güçle karşılaştırın.)
Bununla birlikte, Turing Testini içeren bir soruya bu kısa cevapta belirtilen bir noktayı düşünmeliyiz :
“... [zeka] yalnızca bir ortamdaki davranışla mı, yoksa o davranışa ulaşan mekanizmalarla mı tanımlanıyor?”
Bu önemlidir, çünkü Google bir yapay zekaya veri merkezi soğutması üzerinde kontrol sağlamıştır . Burada açıkça faydayı gösteren mekanizmanın kendisidir, ancak bu mekanizmayı akıllı olarak adlandırırsak, zekanın anlamı olması için hala "akıllı nasıl?" (Ne şekilde zekidir?) "Ne kadar zeki?" (fayda derecesi) hala performansını diğer mekanizmaların performansıyla ilişkili olarak değerlendirmemiz gerekir.
(Google'daki klimayı kontrol eden otomata durumunda, önceki kontrol sisteminden daha akıllı olduğunu ve ne kadar olduğunu söyleyebiliriz.)
Burada bir dizi soruna uygulanabilecek mekanizmalar olarak tanımlanan daha "genelleştirilmiş zeka" hakkında konuşmaya başladığımız için , (minimoksu bir "aksiyomatik zeka" formu olarak ve makine öğrenimini bir form "uyarlanabilir zeka" olarak dahil ediyorum ) , tanımı genişletmek ve açıklığa kavuşturmak faydalı olabilir:
Zeka, bir mekanizmanın bir problem ya da bir dizi problemle ilişkili olarak diğer mekanizmaların gücüne göre problem çözme gücüdür.
ya da özlü olmak istiyorsak:
Zeka, zekanın yaptığı gibi (ve ne kadar iyi).
Evrensel İstihbarat: Makine Zekasının Tanımı (2007) makalesinde , Legg ve Hutter sezgisel zeka kavramını (insanların sıklıkla bahsettiği) yakalaması gereken zeka tanımı sağlar .
İstihbarat, bir ajanın çok çeşitli ortamlarda hedeflere ulaşma yeteneğini ölçer .
Bu tanım , dar AI'lara (örneğin, insanlar AlphaGo'dan daha akıllı) ve ajanın farklı ortamlara uyarlanabilirliğine karşı genel zekayı "destekliyor" . Bununla birlikte, bu tanım kusursuz olmayabilir, çünkü virüsün çok çeşitli ortamlara uyum sağlama yeteneği göz önüne alındığında, örneğin bir virüsün AlphaGo'dan daha akıllı olduğu düşünülebilir (yalnızca Go oynayan AlphaGo ile karşılaştırıldığında) . Bu tanım, AIXI adı verilen yapay genel zekanın matematiksel teorisi ile büyük ölçüde ilişkilidir . Daha fazla ayrıntı için makaleye göz atın.
Bilgisayar çağından önce zeka felsefi olarak tanımlanmıştır. Mantık, düşünme, öğrenme, öz-farkındalık, hafıza ve problem çözme ile ilgilidir. Bu tanım belirsizdir ve yazılımda uygulanamaz. Zekanın tanımlanmasında modern bir yaklaşım oyun teorisine dayanmaktadır. İşin püf noktası, zekanın artık ruh sahibi olabilecek gerçek insanlarla bağlantılı olmaması, ancak sadece bir oyun kazanmak için bir stratejidir. Fikir, hafızanın ve öğrenmenin ne olabileceğini tartışmak yerine sorunu biraz değiştirmek, daha önemli soru oyunların nasıl yaratılacağıdır. Oyun, gerçekliği simüle eden makine tarafından okunabilen bir kural sistemidir. Örneğin, “Pong” bir tenis simülasyonu, “Sim city” ise bir ev binasını simüle ediyor. Bir oyun ile oyunda başarılı bir strateji arasında bir fark vardır. Bir oyunda zayıf bir puan kazanmak mümkündür,
Bilgisayarın icadı ayrıca Zekanın gerçekleşmesi olarak da adlandırılabilir. Çoğu teorik bilgisayar bilimcisi, turlamaya hazır bir bilgisayarın herhangi bir sorunu çözebileceğini kabul eder. İhtiyacı olan tek şey bir adım dizisi olan bir algoritma. Bu, yetenekler açısından, bir bilgisayar akıllı olarak adlandırılabilir, çünkü bir algoritma yürütebilir. Bu, somut algoritmanın nasıl görüneceği sorusuna cevap vermez, ancak teorik olarak bir bilgisayar insanların yapabileceği her şeyi yapabilir.
Bu Yapay Zeka'nın araştırma alanı için yapay zeka için - belki de en önemlisi - önemli bir sorudur . Yani yapay zeka bilim ise deneyleri deneysel olarak test edilebilir olacaktır. Başarılı veya başarısız karar vermenin bir yolu olmalı. Peki zeka testleri nelerdir? Bir test bile tasarlamadan önce, zekanın ne anlama geldiğine dair net bir fikre ihtiyacınız var, yoksa bunun için nasıl yetkin bir test tasarlayabilirsiniz?
Elbette, Bina Su Geçirmez Denizaltılar olarak bilinen araştırma ve geliştirme projesinin bir parçasıyım ve eminim, denizaltımın su geçirmez olduğundan eminim, ancak bilmiyorum çünkü nasıl olduğunu test edip etmemem hakkında hiçbir fikrim yok "su geçirmez" ne demek. Bütün bu fikir saçma. Ancak AI'ya "zekanın" ne anlama geldiğini sorun. Analizde aldığınız cevaplar neredeyse denizaltı örneğiyle aynıdır.
Temel Yanıt - Davranış
Kelime (fikir, kavram) "Zeka" genellikle AI tarafından davranış açısından tanımlanır. Yani Turing testi yaklaşımı. Bir makine, aynı şekilde davranacak bir insan gibi davranırsa, insan zekasıdır, insanın insan zekasını gerektiren bir eylem gerçekleştirdiği söylenir.
Sorun 1 : Oyuncu piyanoları zekidir. Bir Scott Joplin melodisi çalmak açıkça bir insanda zeka gerektirir.
Sorun 2 . Bir makine testi geçerse, yalnızca makinenin test edilen davranışlar için "akıllı" olduğunu gösterir. Test edilmemiş davranışlar ne olacak? Bu aslında kendi kendini süren araç AI kontrol sistemleri ile bugün bir ölüm kalım problemidir. AI sistemleri, örneğin iyi işaretlenmiş şeritli otoyollar, sıkı köşeler ve iki yönü ayıran medyan bir bariyer gibi belirli ortamlarda araba kullanmakta (açıkça insan zekası gerektiren) iyidir. Ancak sistemler "kenar durumlarda" felaketle yanlış gidiyor - olağandışı durumlar.
Sorun 3 . Çocuklarını, okul otobüslerini sürmek için Turing testinden geçmiş bir robotla sürülen bir okul otobüsüne kim koyacaktı? Canlı bir elektrik hattı yolun karşısına düştüğünde fırtına ne olacak? Yoksa uzaktan bir twister bu şekilde mi geliyor? Binlerce başka test edilmemiş olasılık ne olacak? Sorumlu bir ebeveyn (a) insan zekasının iç süreçlerinin ve yapılarının ilkelerinin neler olduğunu ve (b) dijital veri yolu sürücüsünün yeterince benzer iç süreçlere ve yapılara sahip olduğunu, yani davranış değil, doğru iç unsurların olduğunu bilmek ister. , sağ iç nedensellik.
İstenen cevap - iç ilkeler
Makinenin doğru iç süreçleri çalıştırdığını ve bu süreçleri (algoritmaları) sağ iç (bellek) yapılarda çalıştırdığını bilmek isterim. Sorun şu ki, hiç kimse insan zekasının doğru iç süreçlerinin ve yapılarının ne olduğunu bilmiyor gibi görünüyor. (Emin olmak için büyük bir sorun - ama AI'yı geri almayan bir sorun - veya kendi kendini süren sistem geliştiricileri - bir bit.) Bunun anlamı, AI'nın şu anda yapması gereken iç süreçlerin ne olduğunu çalışmaktır ve insan zekasının yapıları. Ama bunu yapmıyor - aksine, kusurlu teknolojisini ticarileştiriyor.
Bir tanımın unsurları - 1. Genelleme
İnsan zekası hakkında bazı şeyler biliyoruz. Bazı testler, bir makinenin insan zihninin belirli özelliklerine sahip olup olmadığını gerçekten test eder. Bu özelliklerden biri genellemedir. 1950 tarihli makalesinde Turing, bir tür şaka olarak, konuşma genellemesine gerçekten iyi bir örnek verdi: (Tanık makinedir.)
"Sorgulayıcı: Sonnetinizin 'Sizi bir yaz günüyle karşılaştırır mıyım' yazan ilk satırında, 'bir bahar günü' iyi ya da iyi olmaz mı?
Tanık: Tarama yapmaz.
Sorgulayıcı: 'Bir kış günü'ne ne dersin?
Tanık: Evet, ama kimse bir kış günü ile karşılaştırılmak istemiyor.
Sorgulayıcı: Bay Pickwick'in size Noel'i hatırlattığını söyleyebilir misiniz?
Tanık: Bir bakıma.
Sorgulayıcı: Yine de Noel bir kış günü ve Bay Pickwick'in karşılaştırmaya aldığını sanmıyorum.
Tanık: Ciddi olduğunu sanmıyorum. Kış mevsiminde, Noel gibi özel bir gün yerine tipik bir kış günü anlamına gelir. "
Mevcut AI, böyle genelleme yapabilmek için uzaktan bile yaklaşan hiçbir şeye sahip değildir. Genelleme başarısızlığı, mevcut yapay zekanın belki de en büyük başarısızlığı olarak kabul edilir. Genelleme yeteneği, yeterli bir "zeka" tanımının bir parçası olacaktır. Ancak genellemenin ne anlama geldiğinin açıklanması gerekir.
Genelleme sorunu, aynı zamanda, çerçeve problemi, sağduyu bilgisi sorunu ve kombinatoryal patlama sorunu da dahil olmak üzere AI teorisine yönelik ciddi felsefi itirazların arkasındadır.
Bir tanımın unsurları - 2. Algı
Duyusal algı, insan öğrenmesi ve zekası için oldukça açıktır. Veriler (bazı şekillerde) daha sonra merkezi sistem tarafından işlenen insan duyuları tarafından yayılır. Bilgisayarda, ikili değerler dijital sensörden çıkar ve makineye gider. Bununla birlikte, değerlerin kendisinde hiçbir şey algılanan şeyi göstermez. Ancak bilgisayarın aldığı tek şey ikili değerlerdir. Makine neyin algılandığını nasıl bilebilirdi? (Klasik Çin odası tartışma sorunu.)
İnsan benzeri zekanın bir başka unsuru da insan benzeri bir şekilde algılama yeteneğidir. Burada "insan benzeri bir yol" ne demek, makinenin duyusal girdiyi insan algısında geçerli olan aynı prensipleri kullanarak işlemesidir. Sorun şu ki, hiç kimse dijital sensörler (veya organik duyular) tarafından yayılan verilerden anlambilimin (bilgi) nasıl inşa edilebileceğini bilmiyor gibi görünüyor. Fakat yine de, insan benzeri algılamanın yeterli bir "zeka" tanımının bir unsuru olması gerekir.
Yapay zeka, bu iki konuyu - genelleme ve algılama - çözdüğünde , muhtemelen, yaklaşık 70 yıllık geçmişteki orijinal hedefini gerçekleştirme yolunda iyi olacak - bir insan benzeri bir makine inşa etmek (veya elde edebilecek) Genel zeka. Ve belki de genelleme ilkeleri ve algılama ilkeleri aynıdır. Ve belki de sadece tek bir ilke vardır. Cevapların karmaşık olduğu varsayılmamalıdır. Bazen anlaşılması en zor şeyler en basit olanlardır.
Dolayısıyla, "zeka" dediğimizde ne demek istiyoruz? AI için gerçekten önemlidir. Ve sonuç şu ki AI, mevcut "zeka" davranışsal tanımını, genelleme ve algılamanın insan unsurlarını içeren bir tanesiyle değiştirmelidir. Ve sonra her ikisinin de çalışma prensiplerini veya prensibini çözmeye çalışın.
Zeka, çeşitli kavramları ve ilişkilendirmeleri anlamlı bir bütün halinde bir araya getirme yeteneğidir; kişisel bilgi ve deneyimden çeşitli fikirleri filtreleme, ekleme ve reddetme. Daha sonra, bu fikirlerin, karşılıklı olarak faydalı bir sonuca doğru etkili bir şekilde ilerlemesini sağlayarak, anlayışı ve kavrayışı teyit etmek için bir soru soran kişiye etkili bir şekilde yansıtır.
Hem kısa hem de kesin olan zeka teriminin en genel tanımı şudur.
Belirli bir çevre koşullarında belirli kayıplardan kaçınırken, işletmenin belirli çabalarda sürdürülebilir bir şekilde başarılı olduğu bazı işletmelerde yerleşik olan davranışsal özelliklerin toplanması.
Bunlar, her bir ifadenin önemini gösteren, yukarıdaki tanıma göre istihbarat sergilemede başarısızlıklara örnektir.
Bu tanımda dört şeye dikkat edin.
İstihbarat, onu değerlendirmek ve harekete geçmek için her bağlamda her bağlamın sağlandığı bir durumdur. Bu, algılamanın insan ve Yapay yönlerine ayrılabilir. Bağlamı algılama ve gerçek hayatta bir nesneyi anlamada farklı bir bakış açısıyla analiz edebilme, böylece etkin bir çözüm bulunabilme.
Zeka, mantık, yaratıcılık, problem çözme gibi çeşitli zihinsel figürleri bir araya getirmenin genel bir havuzu olarak düşünülmelidir.