4 способи визначення штучного інтелекту (ШІ)

Перша концепція, яку важливо зрозуміти, полягає в тому, що ШІ насправді не має нічого спільного з людським інтелектом. Так, деякі штучні інтелекти моделюються для імітації людського інтелекту, але ось що це: симуляція. Роздумуючи про ШІ, зверніть увагу на взаємодію між пошуком цілі, обробкою даних, яка використовується для досягнення цієї мети, і отриманням даних, що використовується для кращого розуміння мети. ШІ покладається на алгоритми для досягнення результату, який може мати або не мати нічого спільного з людськими цілями або методами досягнення цих цілей. Маючи це на увазі, ви можете класифікувати ШІ чотирма способами:

• Діяння по- людськи: коли комп’ютер діє як людина, це найкраще відображає тест Тьюринга, у якому комп’ютер досягає успіху, коли розрізнення комп’ютера та людини неможливо. Ця категорія також відображає те, що ЗМІ хотіли б, щоб ви вірили в ШІ. Ви бачите, що він використовується для таких технологій, як обробка природної мови, представлення знань, автоматизоване міркування та машинне навчання (усі чотири з яких повинні бути присутніми, щоб пройти тест).

Оригінальний тест Тьюринга не включав жодного фізичного контакту. Новий, Тотальний тест Тьюринга, включає фізичний контакт у формі опитування перцептивних здібностей, що означає, що комп’ютер також повинен використовувати як комп’ютерний зір, так і робототехніку, щоб досягти успіху. Сучасні методи включають ідею досягнення мети, а не повністю імітувати людей. Наприклад, братам Райт не вдалося створити літак, точно копіюючи політ птахів; скоріше, птахи надали ідеї, які призвели до аеродинаміки, яка врешті-решт призвела до польоту людини. Мета — літати. І птахи, і люди досягають цієї мети, але використовують різні підходи.

• Мислення по-людськи: коли комп’ютер мислить як людина, він виконує завдання, які вимагають розуму (на відміну від заучених процедур) від людини, щоб досягти успіху, наприклад водіння автомобіля. Щоб визначити, чи думає програма як людина, ви повинні мати певний метод визначення того, як люди думають, який визначає підхід когнітивного моделювання. Ця модель спирається на три методи:
  • Інтроспекція: виявлення та документування прийомів, що використовуються для досягнення цілей, шляхом моніторингу власних процесів мислення.
  • Психологічне тестування: спостереження за поведінкою людини та додавання її в базу даних про подібну поведінку інших осіб з урахуванням подібного набору обставин, цілей, ресурсів та умов середовища (серед іншого).
  • Візуалізація мозку: моніторинг активності мозку безпосередньо за допомогою різних механічних засобів, таких як комп’ютерна аксіальна томографія (CAT), позитронно-емісійна томографія (PET), магнітно-резонансна томографія (MRI) та магнітоенцефалографія (MEG).

Після створення моделі можна написати програму, яка моделює модель. З огляду на велику мінливість між людськими мисленнєвими процесами та складність точного представлення цих процесів мислення як частини програми, результати є в кращому випадку експериментальними. Ця категорія людського мислення часто використовується в психології та інших галузях, де моделювання людського мисленнєвого процесу для створення реалістичного моделювання є важливим.

• Мислення раціонально. Вивчення того, як люди думають за допомогою певного стандарту, дозволяє створити рекомендації, які описують типову людську поведінку. Людина вважається раціональною, якщо вона дотримується цих форм поведінки в межах певних рівнів відхилення. Комп’ютер, який мислить раціонально, покладається на записану поведінку, щоб створити керівництво щодо того, як взаємодіяти з середовищем на основі наявних даних. Мета цього підходу — логічно розв’язувати проблеми, коли це можливо. У багатьох випадках такий підхід дозволить створити базову техніку для вирішення проблеми, яка потім буде модифікована для фактичного вирішення проблеми. Іншими словами, розв’язання проблеми в принципі часто відрізняється від розв’язання її на практиці, але все одно потрібна вихідна точка.
• Діяти раціонально. Вивчення того, як люди діють у певних ситуаціях за певних обмежень, дає змогу визначити, які методи є ефективними та ефективними. Комп’ютер, який діє раціонально, покладається на записані дії для взаємодії з середовищем на основі умов, факторів середовища та наявних даних. Як і у випадку з раціональним мисленням, раціональні дії залежать від принципового рішення, яке може не виявитися корисним на практиці. Однак раціональні дії забезпечують базову лінію, на якій комп’ютер може почати переговори щодо успішного досягнення мети.

Категорії, які використовуються для визначення AI, пропонують спосіб розглянути різні варіанти використання або способи застосування AI. Деякі системи, які використовуються для класифікації ШІ за типом, є довільними і не відрізняються. Наприклад, деякі групи розглядають ШІ як сильний (узагальнений інтелект, який може пристосовуватися до різноманітних ситуацій) або слабкий (специфічний інтелект, призначений для хорошого виконання певного завдання). Проблема сильного ШІ в тому, що він погано виконує жодне завдання, тоді як слабкий ШІ занадто специфічний, щоб виконувати завдання самостійно. Незважаючи на це, лише дві класифікації типів не виконають роботу навіть у загальному сенсі. Чотири типи класифікації, запропоновані Арендом Хінтце, утворюють кращу основу для розуміння ШІ:

• Реактивні машини: машини, які ви бачите, що б'ють людей у ​​шахи або грають на ігрових шоу, є прикладами реактивних машин. Реактивна машина не має пам’яті чи досвіду, на основі яких можна було б приймати рішення. Натомість він покладається на чисту обчислювальну потужність і розумні алгоритми, щоб кожен раз відтворювати кожне рішення. Це приклад слабкого ШІ, який використовується для певної мети.
• Обмежена пам’ять: самокерований автомобіль або автономний робот не можуть дозволити собі часу приймати кожне рішення з нуля. Ці машини покладаються на невеликий об’єм пам’яті для надання досвіду знання різних ситуацій. Коли машина бачить ту саму ситуацію, вона може покладатися на досвід, щоб скоротити час реакції та надати більше ресурсів для прийняття нових рішень, які ще не прийняті. Це приклад нинішнього рівня сильного ШІ.
• Теорія розуму: машина, яка може оцінити як свої необхідні цілі, так і потенційні цілі інших сутностей в тому ж середовищі, має таке розуміння, яке до певної міри можливо сьогодні, але не в будь-якій комерційній формі. Однак, щоб самокеровані автомобілі стали по-справжньому автономними, цей рівень ШІ повинен бути повністю розроблений. Автомобілю, що керує автомобілем, потрібно не тільки знати, що він повинен рухатися з однієї точки в іншу, а й відчувати потенційно суперечливі цілі водіїв навколо нього і відповідним чином реагувати.
• Самосвідомість: це той вид ШІ, який ви бачите у фільмах. Однак для цього потрібні технології, які зараз навіть віддалено неможливі, тому що така машина мала б відчуття і себе, і свідомості. Крім того, замість того, щоб просто інтуїтивно передбачати цілі інших на основі оточення та реакцій інших сутностей, цей тип машин міг би зробити висновок про наміри інших на основі досвіду.