Quali sono i requisiti minimi per chiamare qualcosa di AI?

Credo che il termine dell'intelligenza artificiale (AI) sia abusato al giorno d'oggi. Ad esempio, le persone vedono che qualcosa si muove da sé e lo chiamano AI, anche se si trova sul pilota automatico (come auto o aerei) o c'è un semplice algoritmo dietro di esso.

Quali sono i requisiti generali minimi per poter dire che qualcosa è AI?

È vero che il termine è diventato una parola d'ordine, ed è ora ampiamente usato fino a un certo punto di confusione, tuttavia se guardi la definizione fornita da Stuart Russell e Peter Norvig, la scrivono come segue:

Definiamo l'IA come lo studio di agenti che ricevono percezioni dall'ambiente ed eseguono azioni . Ciascuno di questi agenti implementa una funzione che mappa le sequenze di percezione alle azioni e copriamo diversi modi per rappresentare queste funzioni, come agenti reattivi, pianificatori in tempo reale e sistemi di teoria delle decisioni. Spieghiamo il ruolo dell'apprendimento come l'estensione della portata del progettista in ambienti sconosciuti e mostriamo come quel ruolo limita la progettazione degli agenti, favorendo la rappresentazione e il ragionamento espliciti della conoscenza .

Intelligenza artificiale: un approccio moderno - Stuart Russell e Peter Norvig

Quindi l'esempio che citi, "pilota automatico per auto / aerei", è in realtà una (famosa) forma di intelligenza artificiale in quanto deve utilizzare una forma di rappresentazione della conoscenza per affrontare ambienti e circostanze sconosciuti . Alla fine, questi sistemi raccolgono anche dati in modo che la rappresentazione della conoscenza possa essere aggiornata per gestire i nuovi input che hanno trovato. Lo fanno con il pilota automatico per le auto tutto il tempo

Quindi, direttamente alla tua domanda, affinché qualcosa possa essere considerato "avere l'IA", deve essere in grado di affrontare ambienti / circostanze sconosciuti per raggiungere il suo obiettivo / obiettivo e rendere la conoscenza in un modo che preveda un nuovo apprendimento / informazioni da aggiungere facilmente. Esistono molti tipi diversi di metodi di rappresentazione della conoscenza ben definiti, che vanno dalla popolare rete neurale , fino a modelli probabilistici come le reti bayesiane (reti di credenze) - ma fondamentalmente le azioni del sistema devono essere derivate da qualsiasi rappresentazione della conoscenza scelta per essere considerato come AI.

Oltre a quanto è già stato detto sull'intelligenza artificiale, devo aggiungere quanto segue. "AI" ha avuto una storia che risale al Perceptron originale . Marvin Minsky ha sbattuto Perceptron nel 1969 per non essere stato in grado di risolvere il problema XOR e tutto ciò che non era linearmente separabile, quindi "Intelligenza Artificiale" divenne una parolaccia per un po ', solo per riguadagnare interessi negli anni '80. Durante quel periodo, furono ripristinate le reti neurali, si sviluppò la backpropagation per addestrarle, e mentre la tecnologia informatica continuava la sua crescita esponenziale, così fecero anche l'IA e ciò che divenne possibile.

Oggi ci sono molte cose che diamo per scontate che sarebbero state considerate "AI" 10 o 15 anni fa, come ad esempio il riconoscimento vocale. Ho iniziato nel riconoscimento vocale "AI" alla fine degli anni '70, dove dovevi addestrare i modelli vocali per capire un singolo oratore umano. Oggi, il riconoscimento vocale è un ripensamento con le tue app Google, ad esempio, e non è necessaria alcuna formazione a priori. Eppure questa tecnologia non è più, almeno nel pubblico generale, considerata "AI".

E quindi, quali sarebbero i "requisiti minimi"? Dipenderebbe da chi chiedi. E a che ora. Sembrerebbe che quel termine si applichi solo alla tecnologia "al limite". Una volta sviluppato e banale, non viene più definito AI. Ciò vale anche per le reti neurali, che attualmente dominano la scienza dei dati, ma vengono definite "apprendimento automatico".

Scopri anche la vivace discussione su Quora .

Questa è una sinossi "in linguaggio umano" (non tecnico;) del nucleo dell'eccellente risposta di Kaiesh .

Nel senso più elementare, qualsiasi algoritmo decisionale può essere considerato una forma di Intelligenza Artificiale.

La wiki di History of Artificial Intelligence offre una panoramica abbastanza buona. Le radici del campo sono generalmente attribuite all'intelligenza artificiale simbolica , ma si potrebbe dire che risalga fino a Babbage . Il primo gioco funzionale AI sotto forma di "motore analitico" potrebbe essere Nimatron ( 1940 ). Più recentemente, l'apprendimento automatico in tutte le sue varie forme, comprese le reti neurali e gli algoritmi genetici , ha prodotto risultati entusiasmanti. Le reti bayesiane sono un'altra forma di intelligenza artificiale probabilistica.

L'utilità, il mezzo con cui valutiamo il grado di intelligenza degli algoritmi, è separata dal meccanismo.

Gli AI possono essere deboli o forti. Forte significa prestazioni migliori in un compito rispetto a un agente razionale in competizione , tipicamente umani. ("L'uomo è la misura di tutte le cose". Protagora ) Il termine forte in relazione all'intelligenza artificiale è stato tradizionalmente assunto per indicare l'intelligenza generale artificiale [vedi anche il test di Turing] , ma le attuali intelligenze algoritmiche sono solo "strettamente forti".

L'intelligenza è uno spettro, quindi:

Il requisito minimo per l'IA è che un algoritmo prenda decisioni basate sui dati, indipendentemente dalla qualità delle decisioni.

C'è anche l' effetto dell'IA , cioè la tendenza a non considerare qualcosa come un'IA una volta che è ben compresa. Ad esempio, le reti neurali non sono ancora completamente comprese, quindi le persone tendono ancora a chiamarle AI. Una volta che conosciamo esattamente tutti i dettagli sulle reti neurali e il loro funzionamento interno, potremmo iniziare a considerarli solo un calcolo . Questo è un vecchio argomento filosofico che risale almeno all'anatra defecante e al telaio automatico del famoso Jacques de Vaucanson .

Affinché un sistema possieda intelligenza, deve essere in grado di produrre costantemente un risultato che corrisponda a criteri che circoscrivono una regione obiettivo. Questa capacità deve persistere su una vasta gamma di condizioni mutevoli in un ambiente complesso.

Quando un essere umano è intelligente, l'essere umano raggiungerà ripetutamente obiettivi anche quando varie sfide compaiono lungo il percorso verso l'obiettivo. L'essere umano adatta il modo in cui una raccolta localizzata di organismi all'interno di una specie si adatta ai cambiamenti ambientali nel corso delle generazioni, ma la mente umana si adatta rapidamente eliminando gli approcci (idee di soluzione) anziché eliminare gli individui all'interno della raccolta di organismi.

Il termine Intelligenza Artificiale intendeva l'intelligenza progettata o programmata in una macchina dagli umani. Se è possibile progettare l'intelligenza in una macchina, è probabile che la mente (come alcuni hanno suggerito) sia semplicemente una macchina biologica. Pertanto, applicando la stessa definizione di Intelligenza Artificiale, anche uno studente insegnato da un libro di testo e alcune lezioni devono essere artificiali. L'istruzione sarebbe un insieme di capacità programmate in una macchina biologica dagli umani.

In entrambi i casi, il modificatore ARTIFICIAL è insignificante. La presunzione che gli umani (o le macchine) possano agire in modo intelligente senza alfabetizzazione e istruzione è pura fantasia. Tale è una negazione della complessa e graduale ascesa del pensiero civile.

Pertanto, il requisito minimo di intelligenza artificiale, se si insiste sul termine, è uguale al requisito minimo di intelligenza. Per questo, torna al primo paragrafo di questa risposta.

Da " Intelligenza artificiale e vita nel 2030: studio centenario sull'intelligenza artificiale ":

In effetti, il campo dell'intelligenza artificiale è uno sforzo continuo per spingere in avanti la frontiera dell'intelligenza artificiale. Ironia della sorte, l'IA subisce il destino perenne di perdere la pretesa per le sue acquisizioni, che alla fine e inevitabilmente vengono trascinate all'interno della frontiera, un modello ripetuto noto come "effetto AI" o "strano paradosso" —AI porta una nuova tecnologia nella piega comune , le persone si abituano a questa tecnologia, smette di essere considerata AI e emerge la tecnologia più recente.

Di conseguenza, credo che non possiamo scegliere un insieme fisso di requisiti per qualcosa da considerare AI; piuttosto, in un dato momento della storia, l'IA è un insieme di programmi che può realizzare qualcosa che prima era generalmente considerato risolvibile solo dagli umani. Con l'evolversi della tecnologia, i confini continuano a essere spinti e spinti e la barra si alza. Prendi in considerazione il gioco degli scacchi: un tempo i motori degli scacchi erano considerati uno dei pinnacoli dell'IA, mentre oggi tali programmi sono percepiti come "ricerca cieca" e non veramente intelligenti.

Per citare Larry Tesler, l' intelligenza è qualunque macchina non abbia ancora fatto .

Forse il termine è abusato come suggerisce la domanda. Ma è anche possibile che il termine sia sottoutilizzato.

• Se il requisito minimo è che supera le prestazioni umane in un dominio specifico, i selezionatori di posta ad alta velocità sono AI.
• Se il requisito minimo è che può vivere nella comunità umana e adattarsi, allora nulla di ciò che esiste attualmente è AI o anche lontanamente vicino ad esso.

Ho pensato di suggerire una definizione, ma penso che l'incentivo sia inventare la propria definizione oggi, e non desidero contribuire al disordine concettuale che già esiste.

È un termine generico come altri termini come questi.

• Energia
• Amore
• Dipendenza
• Indipendenza finanziaria
• Felicità

Ci sono tante definizioni di AI quanti sono i professionisti. Come tutti questi altri termini.