Sulla pagina di Wikipedia sull'intelligenza artificiale, possiamo leggere:
Il riconoscimento ottico dei caratteri non viene più percepito come un esempio di "intelligenza artificiale" diventata una tecnologia di routine.
D'altra parte, il database MNIST di cifre scritte a mano è appositamente progettato per l'addestramento e il test delle reti neurali e dei loro tassi di errore (vedere: Classificatori ).
Quindi perché la citazione sopra riportata afferma che l'OCR non è più un esempio di AI?
Risposte:
Ogni volta che un problema diventa risolvibile da un computer, le persone iniziano a sostenere che non richiede intelligenza. John McCarthy viene spesso citato: "Non appena funziona, nessuno lo chiama più AI" (citato in CACM ).
Uno dei miei insegnanti al college disse che negli anni '50, a un professore fu chiesto cosa pensava fosse intelligente per una macchina. Si dice che il professore abbia risposto che se un distributore automatico gli avesse dato il giusto cambiamento, sarebbe stato intelligente.
Più tardi, giocare a scacchi è stato considerato intelligente. Tuttavia, i computer possono ora sconfiggere i maestri negli scacchi e la gente non dice più che si tratta di una forma di intelligenza.
Ora abbiamo OCR. In un'altra risposta è già stato affermato che i nostri metodi non dispongono delle strutture di riconoscimento di un bambino di 5 anni. Non appena questo viene raggiunto, la gente dirà "meh, questa non è intelligenza, un bambino di 5 anni può farlo!"
Un pregiudizio psicologico, un bisogno di affermare che siamo in qualche modo superiori alle macchine, è alla base di questo.
Sebbene l'OCR sia ormai una tecnologia tradizionale, è vero che nessuno dei nostri metodi ha realmente le strutture di riconoscimento di un bambino di 5 anni (nonostante il successo ottenuto con CAPTCHA). Non sappiamo come raggiungere questo obiettivo utilizzando tecniche ben comprese, quindi l'OCR dovrebbe essere giustamente considerato un problema di IA.
Per capire perché potrebbe essere così, è illuminante leggere il saggio "Sul vedere A e vedere AS" di Douglas Hofstadter.
Rispetto a un punto sollevato in un'altra risposta, l'inquadramento dell'agente è utile in quanto motiva il successo in ambienti sempre più complessi. Tuttavia, ci sono molti problemi difficili (ad esempio Bongard) che non devono essere dichiarati in questo modo.
Non sono sicuro che la previsione di MNIST possa davvero essere considerata un'attività AI. I problemi di IA possono di solito essere inquadrati nel contesto di un agente che agisce in un ambiente. Le reti neurali e le tecniche di apprendimento automatico in generale non hanno a che fare con questa inquadratura. I classificatori, ad esempio, stanno imparando una mappatura tra due spazi. Sebbene si possa sostenere che è possibile inquadrare la classificazione OCR / immagine come un problema di intelligenza artificiale - il classificatore è l'agente, ogni previsione che fa è un'azione e riceve premi in base alla sua accuratezza di classificazione - questo è piuttosto innaturale e diverso dai problemi che sono comunemente considerati problemi di IA.