Джон Маккарти впервые ввел термин «искусственный интеллект» (ИИ) в 1956 году на Дартмутской конференции вместе с четырьмя другими коллегами-основателями — Марвином Мински, Оливером Селфриджем, Рэем Соломоновым и Тренчардом Мором. Первоначальное определение и концепция ИИ, согласно Джону Маккарти, звучит так: «Каждый аспект обучения или любая другая характеристика интеллекта в принципе может быть описана настолько точно, что можно создать машину для их имитации. Будут предприняты попытки найти способы создания машин и концепций, решения тех проблем, которые сейчас остаются за людьми, и самосовершенствования».

Это просто означает, что ИИ — это термин для «симулированного интеллекта» в машинах. Машины запрограммированы так, чтобы имитировать когнитивные функции человеческого мозга. После дальнейшего обсуждения были согласованы семь следующих критериев для искусственного интеллекта (ИИ).

Первоначальные семь аспектов ИИ были следующими:

  1. Моделирование высших функций человеческого мозга
  2. Программирование компьютера для использования общего языка
  3. Расположение гипотетических нейронов таким образом, чтобы они могли формировать понятия
  4. Способ определения и измерения сложности проблемы
  5. Самосовершенствование
  6. Абстракция: способность интерпретировать идеи, а не события.
  7. Обладающий случайностью и креативностью

В настоящий момент, по прошествии 60 лет, я считаю, что современная наука не создала полностью окончательной формы ИИ, и на самом деле промышленность завершила языковую меру сложности и самосовершенствования в некоторой степени. Тем не менее, случайность и креативность только начинают изучаться.

Каждый аспект обучения или любое другое свойство интеллекта в принципе может быть описан настолько точно, что его можно будет смоделировать с помощью машины. Давайте разберемся, что такое Интеллект?

По словам Джека Коупленда, некоторые из важнейших факторов интеллекта:

1. Обобщающее обучение:

Обучение, которое позволяет учиться, чтобы иметь возможность лучше работать в ситуациях, с которыми раньше не приходилось сталкиваться.

2. Рассуждение:

Рассуждать — значит делать соответствующие выводы в сложившейся ситуации.

3. Решение проблем:

Учитывая данные, чтобы найти «x», восприятие, анализ среды сканирования и анализ функций и отношений между объектами. Примером могут служить беспилотные автомобили.

4. Понимание языка:

Понимание языка, следуя синтаксису и другим правилам, подобным человеческим.

Подводя итог, искусственный интеллект (ИИ) это:

  1. Машинное обучение
  2. Компьютерное зрение
  3. Обработка естественного языка
  4. Робототехника
  5. Распознавание образов
  6. Управление знаниями

Позвольте мне, глубоко погрузиться, немного здесь. Существуют также различные типы искусственного интеллекта, касающиеся подхода:

1. Сильный искусственный интеллект (ИИ):

Сильный ИИ — это форма машинного интеллекта, которая приравнивается к человеческому интеллекту. Ключевыми характеристиками сильного ИИ являются способность рассуждать, выносить суждения, решать головоломки, учиться, планировать и общаться. Сильный ИИ также должен иметь объективные мысли, сознание, чувствительность, самосознание и разум. Следовательно, сильный ИИ также называют искусственным общим интеллектом (AGI) или истинным интеллектом. Это помогает понять, как работает человеческий мозг. Сильный ИИ может делать все так же хорошо или даже лучше, чем человек. Однако мы еще не достигли этого, и в настоящее время его не существует, в то время как некоторые эксперты считают, что он может быть разработан к 2030 или 2045 году, в то время как другие считают, что это может произойти в следующем столетии или что разработка сильного ИИ вообще невозможна. .

2. Слабый искусственный интеллект (ИИ):

Слабый ИИ или узкий ИИ — это машинный интеллект, ограниченный определенной или узкой областью. Слабый ИИ имитирует человеческое познание и приносит пользу человечеству, автоматизируя трудоемкие задачи и анализируя данные способами, которые люди иногда не могут. В качестве примера можно привести темно-синий ИИ от IBM, играющий в шахматы. Он обработал миллионы ходов, прежде чем сделал какие-либо реальные ходы на шахматной доске.

Однако это не останавливается на достигнутом. Между сильным и слабым ИИ появился новый вид золотой середины. Здесь система вдохновляется человеческими рассуждениями, но не обязана их придерживаться. Например, IBM Watson. Как и люди, он считывает много информации, распознает закономерности и накапливает доказательства, чтобы сказать: «Я на «X» процентов уверен, что решение, предоставленное ИИ, является правильным решением заданного вопроса на основе имеющейся у него информации». Глубокое обучение Google похоже, поскольку оно имитирует структуру человеческого мозга с помощью нейронной сети, но не точно следует ее функциям. Система использует узлы, которые действуют как искусственные нейроны, соединяющие информацию. Нейронные сети являются подмножеством машинного обучения.

Таким образом, машинное обучение относится к алгоритмам, которые позволяют программному обеспечению повышать производительность с течением времени по мере получения большего количества данных, и здесь начинается основная проблема в технологии искусственного интеллекта. Кризис воспроизводимости машинного обучения усугубляется. Исследователь искусственного интеллекта Google Али Рахими получил аплодисменты на конференции по машинному обучению, когда назвал эту область «алхимией», критикуя бессистемную зависимость от эмпирических правил, проб и ошибок и суеверий. Он показывает, что метод проб и ошибок дает худшие результаты, чем эмпирические исследования лучших способов настройки алгоритмов для различных целей, и утверждает, что за кризисом стоит предвзятость публикаций, а исследователи ИИ вызывают наибольший интерес, когда они создают алгоритмы, которые работают. лучше, чем алгоритмы, которые лучше понятны.

По словам Бена Рехта, ученого-компьютерщика из Калифорнийского университета в Беркли и соавтора основного доклада Рахими об алхимии, ИИ необходимо заимствовать из физики, где исследователи часто сводят проблему к более мелкой «игрушечной задаче». «Физики великолепно разрабатывают простые эксперименты для поиска объяснений явлений, — говорит он. Некоторые исследователи ИИ уже используют этот подход, тестируя алгоритмы распознавания изображений на небольших черно-белых рукописных символах, прежде чем приступать к большим цветным фотографиям, чтобы лучше понять внутреннюю механику алгоритмов».

Рахими, называющий ИИ алхимией, подтверждает правильность этого утверждения: недавняя смерть женщины, которую сбил беспилотный автомобиль Uber, считается первой смертью пешехода, связанной с технологией автономного вождения. Авария является напоминанием о том, что технология беспилотного вождения все еще находится на экспериментальной стадии, и правительства все еще пытаются выяснить, как ее регулировать. Организации, производящие эту технологию, утверждают, что беспилотные автомобили безопаснее людей. Однако скептики отмечают, что отрасль вступает в опасную фазу, поскольку автомобили, возможно, еще не полностью автономны, а люди-операторы не полностью задействованы. Вот ссылка на видео.

На прошлой неделе Google запустила голосового помощника Google, который заменил Alexa, Siri и Cortana. Google добился невероятного прогресса. Умный помощник Google с голосовым управлением изначально был обновлением или расширением существующего голосового управления Google «Окей, Google». Google Assistant теперь может поддерживать человеческие разговоры с людьми по телефону. Помощник помогает вам выполнять ваши дела в фоновом режиме и даже звонит вашим близким, чтобы сообщать новости о вашем самочувствии. Google работает над этой технологией уже много лет, и она называется «Google Duplex». Он объединяет годы инвестиций, понимание естественного языка, глубокое обучение, преобразование текста в речь и т. д.

Хотя все эти технологические прорывы превосходны, я предвижу некоторые серьезные проблемы в технологии или способе программирования алгоритмов для глубокого обучения. Например, предположим, что в мое отсутствие злонамеренный человек звонит на мой телефон от имени какого-либо банка, запрашивая мои личные данные, помощник Google не сможет определить, является ли звонивший человек из банка или нет. . Точно так же, когда звонит любой другой человек, будь то мои друзья или семья, помощник Google не будет знать, какой информацией делиться, а какой нет. Именно здесь проблема безопасности и конфиденциальности данных представляет серьезную угрозу для внедрения этой технологии.

Подводя итог, можно сказать, что искусственный интеллект совершает значительные прорывы, чтобы стать сверхинтеллектуальным интеллектом благодаря огромным инвестициям крупных ИТ-гигантов, однако ИИ должен будет реализовать свой несомненно огромный потенциал, прежде чем какие-либо решения можно будет реализовать. Правительству и другим регулирующим органам следует разработать строгие правила, которые обеспечат безопасность, безопасность и неприкосновенность частной жизни человека, города, страны и страны в целом.

Первоначально опубликовано на techutzpah.com 7 февраля 2019 г.