Qual è la definizione di intelligenza artificiale?
Risposte:
Nel corso degli anni, molte persone hanno tentato di definire l'intelligenza artificiale. Molte di queste definizioni sono riassunte da Stuart Russell e Peter Norvig nel loro libro Intelligenza artificiale - Un approccio moderno
Le definizioni di AI possono essere riassunte come rientranti nelle seguenti categorie:
- Quelli che affrontano il processo di pensiero e il ragionamento (come un'IA pensa / ragiona)
- Quelli che affrontano il comportamento (come agisce un'intelligenza artificiale dato ciò che sa)
Inoltre, le suddette 2 categorie sono ulteriormente suddivise in definizioni che:
I. valutare il successo di un'intelligenza artificiale (per fare quanto sopra) in base alla sua capacità di replicare le prestazioni umane
II. o la capacità di replicare una misura di prestazione ideale chiamata "razionalità" (fa la cosa "giusta" in base a ciò che sa?)
Ti citerò le definizioni che rientrano in ciascuna delle categorie di cui sopra:
- 1.i. "L'automazione delle attività che associamo al pensiero umano, attività come il processo decisionale, la risoluzione dei problemi, l'apprendimento .." - Bellman 1978
- 1.II. "Lo studio dei calcoli che consentono di percepire, ragionare e agire". - Winston, 1992
- 2.I. "Lo studio di come far fare ai computer cose in cui, al momento, le persone fanno meglio" - Rich and Knight, 1991
- 2.II. "Lo studio della progettazione di agenti intelligenti" - Poole et al., 1998
In sintesi, l'IA è dedicata alla creazione di macchine intelligenti e razionali in grado di prendere decisioni razionali e intraprendere azioni razionali.
Ti suggerirei di leggere il test di Turing, che Alan Turing ha proposto di verificare se un computer fosse intelligente. Tuttavia, il test di Turing ha alcuni problemi, perché è antropomorfo.
Quando gli ingegneri aeronautici crearono l'aereo, non stabilirono il loro obiettivo che gli aerei volassero esattamente come gli uccelli, ma piuttosto, iniziarono a imparare come venivano generate le forze di sollevamento, basate sullo studio dell'aerodinamica. Usando questa conoscenza, hanno creato degli aerei.
Allo stesso modo, le persone nel mondo dell'IA non dovrebbero mettere, IMHO, l'intelligenza umana come lo standard per cui lottare, ma, piuttosto, potremmo usare, diciamo, la razionalità come standard (tra gli altri).
Nel documento Universal Intelligence: A Definition of Machine Intelligence (2007), Legg e Hutter, dopo uno studio abbastanza serio, definiscono informalmente l'intelligenza come segue
L'intelligenza misura la capacità di un agente di raggiungere obiettivi in una vasta gamma di ambienti
Nello stesso documento, formalizzano anche questa definizione. Puoi dare un'occhiata al documento per maggiori dettagli, ma, in poche parole, per trovare questa definizione, hanno esaminato molteplici definizioni di intelligenza fornite dalle persone nel corso degli anni e hanno cercato di riassumere la chiave punti di tutte queste definizioni. Discutono anche questioni come i test di intelligenza e la loro relazione con la definizione di intelligenza: vale a dire, un test di intelligenza è sufficiente per definire l'intelligenza o un test di intelligenza e una definizione di concetti distinti di intelligenza? Indicano inoltre la relazione tra questa definizione e AIXI .
Nell'articolo Che cos'è l'intelligenza artificiale? (2007), John McCarthy, uno dei fondatori dell'intelligenza artificiale e che ha anche coniato l'espressione intelligenza artificiale , scrive
L'intelligenza artificiale è la scienza e l'ingegneria di fabbricazione di macchine intelligenti, in particolare programmi per computer intelligenti. È collegato al compito simile di usare i computer per comprendere l'intelligenza umana, ma l'IA non deve limitarsi a metodi che sono biologicamente osservabili.
Tuttavia, questa definizione è correlata all'intelligenza umana, quindi non tutti saranno d'accordo con questa definizione.
Dichiara inoltre
L'intelligenza è la parte computazionale della capacità di raggiungere obiettivi nel mondo. Vari tipi e gradi di intelligenza si verificano nelle persone, in molti animali e in alcune macchine.
Il campo dell'intelligenza artificiale si è evoluto dalla sua concezione ufficiale alla conferenza di Dartmouth nel 1956, quindi anche la definizione di intelligenza artificiale si evolverà. Prima di quella conferenza, c'erano già diversi campi ed espressioni correlati, ad esempio la cibernetica.
La risposta più breve che potrei trovare potrebbe essere la seguente; prendilo con un po 'di sale, dato che non sappiamo ancora molto dell'intelligenza naturale:
Che cos'è l'intelligenza naturale potrebbe essere visto come il processo di apprendimento di concetti astratti da osservazioni limitate con l'intenzione di usarli per risolvere un [nuovo] compito. Questo processo implica l'uso di questi concetti per immaginare scenari / teorie nuovi, ipoteticamente corretti e combinarli in modo significativo per ridurre l'enorme spazio di ipotesi delle possibilità e consentire la generalizzazione a nuove situazioni senza prima osservare alcun dato. L'intelligenza artificiale è quella di portare ciò che l'intelligenza naturale fa nelle macchine.
Non esiste una definizione formale su cui la maggior parte delle persone sia d'accordo. Quindi ecco cosa penso io, come consulente di data science / machine learning:
L'intelligenza artificiale come campo di ricerca è lo studio di agenti che percepiscono e agiscono autonomamente in un ambiente e migliorano la loro situazione secondo alcune metriche con le loro azioni.
Non mi piace il termine, perché è troppo ampio / vago. Invece, guarda la definizione di machine learning di Tom Mitchell:
Si dice che un programma per computer apprenda dall'esperienza 'E', rispetto ad alcune classi di attività 'T' e alla misura delle prestazioni 'P' se le sue prestazioni nelle attività in 'T' misurate da 'P' migliorano con l'esperienza E
L'apprendimento automatico è una parte importante dell'IA, ma non l'unica. Anche algoritmi di ricerca, SLAM, ottimizzazione vincolata, knowledge base e inferenza automatica fanno sicuramente parte dell'IA.
I ricercatori di intelligenza artificiale hanno indubbiamente interesse a definire il termine usato per il loro campo disciplinare, e c'è poca ambiguità nel termine artificiale . La sfida è che la parola intelligenza è stata storicamente più una descrizione qualitativa che una quantità numerica reale.
Come si può confrontare l'intelligenza di uno con l'intelligenza di un altro? Test del QI, media delle categorie dei test del collegio, patrimonio netto, vittoria nei tornei di scacchi e di go, tassi di decisione sbagliati, varie gare di velocità intellettuale, schede di valutazione e pannelli sono stati un insieme dolorosamente inadeguato di kludge per coloro che sono coinvolti nella teoria matematica dietro le capacità mentali chiamiamo intelligenza.
Solo un secolo fa, l'intelligenza era un termine qualitativo che le persone associavano alla capacità di trovare soluzioni ai problemi nel mondo accademico, commerciale e personale. Quando la cultura ha iniziato a cercare un trattamento quantitativo delle cose una volta solo qualitativo, la dipendenza delle capacità mentali dall'età di una persona e le loro opportunità ambientali hanno introdotto una sfida. L'idea del quoziente di intelligenza (QI) nasce dal desiderio di quantificare il potenziale mentale indipendentemente dall'età e dalle opportunità.
Alcuni hanno tentato di minimizzare i fattori ambientali producendo test standardizzati sulle abilità cognitive fondamentali mentre si applicano alla matematica e al linguaggio.
Il sistema di produzione e i contenitori logici fuzzy (basati su regole), l'apprendimento profondo (basato su reti artificiali), gli algoritmi genetici e altre forme di ricerca sull'IA non hanno prodotto macchine in grado di ottenere buoni risultati nei test standardizzati progettati per l'uomo. Tuttavia, le capacità di linguaggio naturale, il coordinamento meccanico, l'eccellenza nella pianificazione e il disegno di conclusioni basate su ragionamenti chiari e verificabili continuano a essere ricercati nelle macchine.
Di seguito sono elencate le categorie di capacità mentali, caratterizzate da metodi di misurazione, architettura d'uso e tipi di ricerca che hanno prodotto risultati promettenti e un miglioramento continuo.
La scoperta della parametrizzazione più probabile e ottimale per una funzione complessa basata su alcune espressioni matematiche di quali mezzi ottimali non è deliberatamente elencata sopra. Qual è l'attività centrale per i dispositivi di apprendimento automatico non si adatta bene alle categorie di quella che è stata storicamente chiamata intelligenza, né dovrebbe esserlo. Il trattamento statistico dei set di dati a fini predittivi non consiste nell'apprendimento in senso intellettuale. È un montaggio superficiale. L'apprendimento automatico è attualmente uno strumento che può essere utilizzato dall'intelligenza umana, per estenderne il potere, come altri strumenti computazionali.
Questo vincolo sull'apprendimento automatico potrebbe, in futuro, essere superato. Non è noto se e quando le reti artificiali dimostreranno cognizione, logica, capacità di riconoscere il significato e capacità effettiva nelle categorie sopra elencate.
L'argomento secondo cui queste sono tutte manifestazioni di una singola capacità di intelligenza espressa in varia efficacia a causa dell'istruzione o di altra formazione è stato sistematicamente indebolito dalla scoperta basata sull'evidenza nei campi della scienza cognitiva, della genetica e della bioinformatica.
In genetica, sono stati identificati almeno ventidue componenti genetici indipendenti per l'intelligenza e tale numero è probabile che cresca. Questi interruttori indipendenti nel DNA umano non influiscono tutti sugli stessi controlli neurali nel cervello, indicando la debolezza basata sull'evidenza dell'ideologia del fattore g.
È probabile che alcune delle forme di intelligenza umana e di espressione del DNA siano mappate in modi complessi che verranno scoperti nel tempo e che questa mappatura sostituirà completamente la semplificazione del fattore g nel tempo.
Il termine Intelligenza Artificiale può essere meglio espresso come Simulazione delle forme ed espressioni dell'intelligenza umana e semplicemente abbreviato come AI. Tuttavia questa non è una definizione. È una descrizione approssimativa. Potrebbe non esserci mai un'unica definizione precisa per tutte le dimensioni che raggruppiamo liberamente nel termine singolo. Se questo è il caso dell'intelligenza umana, allora potrebbe anche rimanere vero per l'intelligenza artificiale.
Ci sono alcune caratteristiche comuni che si possono elencare su tutte le risposte intelligenti.
L'intelligenza umana può imparare e applicare in quello che sembra essere un modo concorrente. Oltre a ciò, sarebbe sbagliato discutere una definizione operativa per l'intelligenza senza menzionare alcune delle abilità mentali umane chiave che sono state proposte come ricorsione su forme minori, ma non esistono prove che la ricorsione o la composizione produrrà queste caratteristiche mentali.
I requisiti futuri per le macchine intelligenti potrebbero includerli e potrebbe esserci un po 'di saggezza per includerli ora.
Riferimenti
Script, piani, obiettivi e comprensione: un'indagine sulle strutture della conoscenza umana , Schank, Abelson, 2013, citata da 16.689 articoli, estratto di T&F: Nell'estate del 1971, c'era un seminario in un campo mal definito all'intersezione di psicologia, intelligenza artificiale e linguistica. I quindici partecipanti erano interessati in vari modi alla rappresentazione di grandi sistemi di conoscenza o credenze.
Comprendere il nostro mestiere - Wanted: A Definition of Intelligence , Michael Warner, 2002
Comprensione e sviluppo dell'intelligenza emotiva , Olivier Serrat, Knowledge Solutions, pp 329-339, 2017
Frames of Mind: The Theory of Multiple Intelligences , 2011, Howard Gardner
7 (sette) tipi di smart: identificazione e sviluppo di intelligenze multiple , 1999, Thomas Armstrong
Intelligenza
Una misura della forza di un agente decisionale rispetto ad altri agenti decisionali, in relazione a una determinata attività o serie di attività. Il mezzo è irrilevante: l'intelligenza è esibita da meccanismi sia organici che creati intenzionalmente. Può anche essere la capacità di risolvere un problema, come nel caso di un gioco risolto .
Artificiale
Si riferisce al termine artefatto , una cosa creata intenzionalmente. Tipicamente questo termine è stato usato per connotare oggetti fisici, ma anche gli algoritmi creati dagli umani sono considerati artefatti.
L'etimologia deriva dalle parole latine ars e faciō : " Costruire abilmente", o "l'arte del fare".
Intelligenza artificiale
APPENDICE: Il significato di "intelligenza"
Il significato originale di "intelligenza" sembra essere "acquisire", di nuovo in indoeuropeo. Vedi: intelligenza (etimologia) ; * gamba / * leh₂w-
La prima definizione di intelligenza OED non è errata, estendendo il significato all'acquisizione di capacità (utilità dimostrabile), solo che la seconda definizione è la più vecchia e fondamentale: "La raccolta di informazioni di valore [strategico]; 2.3 (arcaica) Informazioni in generale; notizie ".
Puoi considerare l'universo come composto da informazioni , qualunque sia la forma che le informazioni assumono (materia, energia, stati, posizioni relative, ecc.) Dal punto di vista di un algoritmo, questo ha senso poiché gli unici mezzi che devono misurare l'universo sono percezioni .
Prendi un file di testo piatto. Potrebbero essere solo dati, ma potresti provare ad eseguirlo. Se effettivamente funziona, potrebbe dimostrare l'utilità in alcune attività. (Ad esempio, se si tratta di un algoritmo minimax.)
"L'intelligenza come misura di utilità" è essa stessa "intelligenza" nel senso dell'informazione, in particolare quella informazione con la quale misuriamo l'intelligenza, come grado, rispetto a un compito o ad altre intelligenze.
L'intelligenza artificiale è fondamentalmente l'atto di implementare l'intelligenza umana nella macchina. Questo viene fatto attraverso vari algoritmi che implementano l'intelligenza umana.
L'intelligenza artificiale è un campo che utilizza tecniche di calcolo per approssimare decisioni complesse.
Più convenzionale: un programma per computer (per lo più) in grado di calcolare output per input arbitrari che non ha mai visto prima, preprogrammato o non dotato di una relazione esplicita tra input e output ( dominio e intervallo ). Ricerca Google, Alexa, Siri, Cortana, IBM Watson ... La definizione si applica a tutti loro; anche per AI per scopi generici
Sto andando oltre ( controverso! ). Se rimuovi Un'entità non umana dalla prima definizione, questa è la definizione di intelligenza umana, per me. Ad esempio, gli RMB possono dedurre un significato astratto nascosto dai dati durante il pre-training senza supervisione. Potremmo chiamarlo intuitionper noi, ma sembra che non sia unico per gli umani. ( L'esperimento di riconoscimento del gatto di Geoffrey Hinton è un buon esempio ma non è stato possibile trovare un collegamento ). Anche gli RBM possono sognare . Quindi forsel'intelligenza umana, che percepiamo quasi come un fenomeno soprannaturale, può essere modellata da un modello matematico, non importa quanto possa essere complessa. Quindi, prima di giudicare la mia riduzione dell'IA a una composizione di funzioni (in parole povere), giudica il mio argomento di intelligenza umana. Ecco un video di Geoffrey Hinton sull'argomento
Apprendimento automatico: l'apprendimento automatico è il processo di ottimizzazione dei parametri di una funzione per determinati input e output in modo da poter calcolare nuovi output per nuovi input. Anche la regressione lineare è un tipo di apprendimento automatico e una rete neurale profonda è in realtà una funzione. È usato in modo intercambiabile con AI ma non significano lo stesso. AI risposta COSA mentre l'apprendimento automatico risponde COME . (Non esattamente, ma vicino)
Consentitemi di darvi alcuni esempi per chiarire la differenza tra AI e ML.
NOTA: Tuttavia, attualmente tutti i metodi e le strutture che utilizziamo per costruire l'intelligenza artificiale rientrano nel termine Machine Learning. Pertanto, è corretto affermare che utilizziamo l'apprendimento automatico per costruire l'intelligenza artificiale.
È un'intelligenza a livello di macchina piuttosto che mostrata dagli esseri umani che sono guidati dagli algoritmi.