Molte pubblicazioni della metà del ventesimo secolo dimostrano l'affermazione dell'interrogante secondo cui durante quel periodo era una convinzione diffusa che l'IA sarebbe diventata rapidamente consapevole, autocosciente e intelligente.
Grande successo
Molti compiti e forme di competenza un tempo dominio esclusivo dell'intelligenza umana, dopo lo sviluppo dell'architettura informatica per uso generale di Von Neumann, alla fine di quel secolo, divenne più o meno il dominio esclusivo dei computer. Questi sono solo alcuni esempi.
- Calcolo scientifico e statistico
- Automazione dei processi di progettazione e produzione (CAD e CAM)
- Editoria e composizione
- Determinate forme di riduzione algebrica e del calcolo (massimi e suoi derivati)
- Analisi del circuito
- Gioco da tavolo magistrale
- Speculazioni di stock redditizie
- Riconoscimento di motivi (OCR, impronte digitali, riconoscimento vocale, ordinamento, terreno)
- Programmazione in logica predicata e predicati ricorsivi
- Valutazione della strategia
Delusioni (finora)
Contrariamente a questa serie impressionante di successi, esiste un elenco altrettanto lungo di aspettative fallite.
- Robot bipede disponibili per il consumatore
- Aspirazione automatica (grande delusione per l'autore di questa risposta)
- Operai meccanici autonomi
- Matematici automatizzati (generazione di ipotesi creative e prove / disproof per estendere la teoria)
- Comprensione del linguaggio naturale
- Obbedienza a comandi arbitrari
- Espressione umana nella conversazione
- Innovazione tecnica automatizzata
- Moralità informatica
- Stati emotivi umani (o almeno dei mammiferi)
- Sistema operativo a tre leggi di Asimov
- Sviluppo di strategie adattive in set di domini arbitrari e mutevoli
Distinzione libera da domini e domini
Quando è diventato chiaro che ideare programmi che padroneggiano giochi come gli scacchi ha portato a progetti software che si applicavano solo a giochi come quelli per i quali erano programmati?
Sebbene il grande pubblico possa aver pensato che un maestro di scacchi cibernetico sarebbe anche più intelligente delle persone in altri modi, coloro che creavano quei programmi erano ben consapevoli della distinzione tra lo sviluppo di software che mostrava l'eccellenza nel gioco degli scacchi codificato e lo sviluppo di software che mostra la capacità per imparare a giocare a scacchi e sviluppare l'eccellenza iterativamente dai principianti.
L'obiettivo finale era sempre stato l'intelligenza generale ad alta potenza. Sono stati creati obiettivi più raggiungibili a breve termine per facilitare la dimostrazione dei progressi per gli investitori. Era l'unico modo per mantenere un flusso continuo di finanziamenti per la ricerca da parte dell'esercito.
Il primo traguardo è stato quello di padroneggiare un singolo gioco senza apprendimento automatico. Quindi la ricerca si è rivolta alla costruzione della conoscenza del dominio in modo da poter realizzare una classe di soluzioni, adattamenti e forme di pianificazione in tempo reale durante la guerra. Man mano che il dominio economico divenne più preferibile al dominio militare durante il terzo trimestre del XX secolo, la visione dell'IA si ridimensionò per abbracciare i settori dell'economia e della gestione delle risorse naturali.
Considera questo spettro di maturità dell'automazione.
- Un programma che enumera le attuali possibilità di sequenza di mosse ad ogni turno nel gioco di una partita a scacchi, eliminando probabili mosse sbagliate in ciascun punto di mossa proiettato e seleziona la mossa successiva che molto probabilmente porterà a una vittoria
- Un programma che fa quanto sopra ma inclina anche la probabilità in base al riconoscimento di schemi di strategie di scacchi vincenti conosciute
- Un programma progettato per essere un motore di regole ottimizzato per il runtime che centralizza e riassume le operazioni ridondanti del gioco di un gioco arbitrario e isola e aggrega la rappresentazione di regole di scacchi, strategie di scacchi e schemi di scacchi e anti-schemi
- Un programma che, dato un insieme di regole di un gioco, può generare una mossa successiva in base a qualsiasi stato del gioco, ricorda i risultati di successo e fallimento e le sequenze che hanno portato a tali risultati e ha la capacità di valutare la probabile perdita o guadagno di mosse individuali e modelli di gioco nello spazio e nel tempo che li circondano in base alla storia, quindi sfrutta queste abilità per imparare un gioco arbitrario, raggiungendo il livello magistrale di gioco degli scacchi attraverso l'apprendimento
- Un programma che impara come imparare i giochi in modo tale che, dopo aver appreso diversi giochi, possa imparare gli scacchi più velocemente di quanto un essere umano dotato di intelletto
Il primo è facile. L'ultimo è estremamente impegnativo.
Quando sono emerse le distinzioni tra queste fasi della maturità dell'automazione e come sono diventate chiare le persone su quelle distinzioni in cui i gruppi di ricerca sono una complessa funzione probabilistica.
Collaboratori chiave
Chi è stato il primo a riconoscere la distinzione tra intelligenza generale simile all'uomo e intelligenza specifica del dominio?
Norbert Wiener fu probabilmente il primo a comprendere a fondo la distinzione tra controllo elettronico dei relè (indagato teoricamente da Claude Shannon) e controllo a circuito chiuso. Nel suo libro, Cybernetics, un lavoro principalmente matematico, ha stabilito con precisione le basi per i sistemi auto-correttivi e adattativi. John von Neumann aveva una comprensione della distinzione tra programmazione del buon gioco e la capacità umana di imparare un buon gioco e pubblicò molto sull'argomento.
Fu Arthur Lee Samuel a scrivere la prima dimostrazione impressionante della distinzione tra software di gioco e machine learning. Fu lui a colmare il lavoro di Wiener con il moderno computer digitale e coniare per primo il termine Machine Learning.
Ricostruzioni distorte di autentica ricerca e innovazione
Le categorie intelligenza artificiale stretta (ANI), intelligenza artificiale artificiale (AGI) e intelligenza artificiale artificiale (ASI), proposte in The AI Revolution: The Road to Superintelligence del blogger Tim Urban (Huffington Post, THE BLOG, pubblicato 2/10 / 2015, aggiornato il 4/12/2015), viene fatto riferimento in Exchange Stack Exchange in più punti, ma le distinzioni tra queste categorie non sono definite con precisione e le idee in esse contenute non sono né peer review né validate da altre ricerche o statistiche.
Il lavoro non è meno congettura della mediocre fantascienza - abbastanza divertente da guadagnare un po 'di popolarità ma non conclusioni razionali tratte da esperimenti ripetibili o studi randomizzati. I grafici di tendenza forniti nell'articolo sono di forma inventata, non rappresentazioni grafiche di dati reali.
Parte del materiale può in seguito essere trovato con qualche verità, come nel caso di molte interpretazioni laiche della ricerca scientifica o dei pensieri futuristici degli autori di fantascienza. Tuttavia, gran parte del materiale porta a malintesi e false asserzioni.