Cheat Sheet: Kunstig intelligens

AI, jeg har hørt om dette. Det er når maskiner prøver å overta verden og eliminere alt liv på jorden er det ikke?
Høres ut som om du har sett for mange Hollywood-stormskudd.

The Matrix, Terminator, Blade Runner - kjempebra!
Selv om det faktisk er kjempeflotte filmer, er de mer sci-fi enn AI - i det minste den typen kunstig intelligens som finnes i dag.

Hva slags kunstig intelligens er det i dag?
La oss gå tilbake til begynnelsen. Tilbake på 1950-tallet da forskningsfeltet ble opprettet, definerte forskeren Marvin Minsky det som vitenskapen om å lage maskiner til å gjøre ting som ville kreve intelligens hvis de ble gjort av mennesker.

I dag omtaler forskere noen ganger dette som den 'gamle definisjonen' eller den 'klassiske definisjonen' fordi forskningsfokuset har endret seg siden de formative årene. I stedet for sin tidlige vektlegging av menneskelig intelligens, dekker AI-paraplyen i dag alle slags behandlingsmekanismer som er laget av mennesker.

Hva slags mekanismer?
Både teknologisk og biologisk.

På det biologiske riket gjennomfører noen forskere allerede eksperimenter med hybrid AI, og kobler biologiske nevroner hentet fra rottehjerner til elektroniske robotlegemer via en multi-elektrode-gruppe og bruker den biologiske komponenten i enheten som kontrollmekanisme for kroppen, for eksempel .

Andre, mer enkle teknologimekanismer kan også betraktes som AI: programvarehjerner som driver og manøvrerer et robotlegeme, for eksempel, eller et program som kjører på internett.

Men hvordan kan du faktisk bestemme om disse mekanismene er intelligente eller ikke?
Et godt spørsmål. Intelligens som konsept er subjektivt og vanskelig å definitivt slå fast.

Hva med Turing-testen? Beviser det ikke når maskiner er kunstig intelligente?
Turing-testen var hjernen til den engelske matematikeren Alan Turing, som helt tilbake på 1940-tallet var interessert i forestillingen om intelligente maskiner og om maskiner kan tenke.

I et papir som ble publisert i 1950, la Turing fram en ide, ikke om å teste om en maskin faktisk tenker - han bestemte seg for at det rett og slett var for subjektivt og vanskelig et konsept å feste - men om en maskin i det minste kan synes å tenke, når han dømmes av et menneske.

Testen han foreslo var at en menneskelig dommer skulle samtale separat med en maskin og en menneskelig via en tekstterminal og deretter måtte avgjøre hvilken som var hvilken.

Hvis dommeren ikke konsekvent identifiserte maskinen som en maskin, ville det lyktes å fremstå som menneske og dermed bestått testen.

Siden 1991 har Loebner-prisen for kunstig intelligens, sponset av den amerikanske oppfinneren Hugh Loebner, kjørt versjoner av Turing-testen med AI-chatprogrammer som pitter deres digitale vits mot menneskelige avhørere.

Mens maskiner jevnlig lurer dommere til å tro at de er mennesker, regnes i disse dager Turing-testen av noen i AI-feltet som et interessant eksperiment eller en hake i en smart boks, men ikke mye mer som et tegn på intelligens enn når Big Blue slo Garry Kasparov.

Hva er dette med Big Blue?
Tilbake i 1957 spådde en annen tidlig AI-pioner, Simon Herbert, at en maskin ville slå en menneskelig sjakkmester i løpet av et tiår.

Hans spådom gikk i oppfyllelse - om enn 30 år senere - da IBMs Deep Blue-superdatamaskin slo verdenssjakkmester Garry Kasparov i 1997.


IBMs Deep Blue
(Fotokreditt: Pedro Villavicencio via Flickr.com under følgende Creative Commons-lisens)

Så har kampen kunngjort tiden med intelligente maskiner kommet? Ikke akkurat. La oss bare si at den rådende følelsen ble mer at bare det å kunne spille sjakk ikke var et tegn på ekte kunstig intelligens og i stedet mer var et spørsmål om brute prosessorkraft og god prosjektering.

I utgangspunktet er Deep Blue et eksempel på smal AI: et system designet for å utføre en spesifikk anvendelse i stedet for å vise den typen generell intelligens vi mennesker har.

Smale AI-er er der mange eksempler på AI fra den virkelige verden kan finnes.

Hva slags eksempler?
AI-applikasjoner har funnet veien inn i mange systemer som understøtter det vestlige samfunnet.

Hvis du tar et bredt syn på hva AI er, er det mulig å telle hundrevis av apper som er brukt i hele infrastrukturen vår - fra intelligente algoritmer som dirigerer data, til datamaskinassistert design som produserer sofistikerte gadgetry, til autopilotprogrammer som flyr og lander fly - som utviklingen fra mer enn et halvt århundre med AI-forskning har bidratt til.

Mange veldig moderne applikasjoner, for eksempel webtjenester, er i hovedsak muliggjort av aspekter av AI-forskning.

Google-apper - for eksempel søk, oversettelse, stemmegjenkjenning, reklame og spamfiltrering for å nevne noen få - er alle avhengig av AI-teknikker.

Googles spamfilter bruker for eksempel maskinlæring - en vitenskapelig disiplin som strømmer inn i AI der systemer vanligvis forbedres over tid etter hvert som de håndterer mer data. Når det gjelder Googles spamfilter, ber den virkelige brukere om å merke hva som er spam og hva som ikke er, og deretter forbedre sin egen filtrering ved å studere resultatene.

© Copyright 2020 | mobilegn.com