sztuczna inteligencja

Darmowe pobieranie obrazu do bezpłatnego użytku.

Pomogłem ci Podaruj mi kawę.

Pobierz obraz

sztuczna inteligencja (UI, Artificial Intelligence, AI) jest informatyką specjalizującą się w tworzeniu maszyn wykazujących oznaki inteligentnego zachowania. Definicja "inteligentnego zachowania" jest nadal przedmiotem dyskusji, najczęściej stosowanej jako standard inteligencji przez ludzki rozum. John McCarthy przyszedł do 1955 po raz pierwszy.

Badania nad sztuczną inteligencją są wysoce wyspecjalizowane i wyspecjalizowane, podzielone na kilka dziedzin, z którymi często nie można się połączyć. Całe badanie jest również podzielone na kilka problemów technicznych; niektóre z podpól mają do czynienia z rozwiązywaniem konkretnych problemów, niektóre z nich, na przykład, do korzystania z określonych narzędzi lub do osiągnięcia konkretnych zastosowań. Kwestia, czy można konstruować sztuczną inteligencję, jest również ściśle związana z problemem świadomości, kwestią obliczeń przeprowadzanych przez sam ludzki mózg lub kwestią ewolucji zdolności poznawczych. Podobne filozofie sztucznej inteligencji są podobnymi dylematami.

Główne problemy w badaniach obejmują sztuczną inteligencję, wiedzę rozumowania, planowania, uczenia się, przetwarzania języka naturalnego (komunikacja), postrzeganie i zdolność do poruszania się i manipulowania przedmiotami. Osiągnięcie ogólnej inteligencji jest nadal jednym z głównych celów badań w tej dziedzinie.

Od psychospołecznych aspektów sztucznej inteligencji jest jedną z form bez ludzkiej inteligencji.

Na rozumienie sztucznej inteligencji, zwłaszcza w społeczeństwie, wpływa brak wiedzy na temat tego, co jest możliwe, a co nie jest możliwe w sztucznej inteligencji, co dodatkowo poparte jest nieograniczoną wyobraźnią wykorzystywaną w „Science Fiction”. Aby sztuczna inteligencja mogła być uważana za dyscyplinę, konieczne jest określenie tych ograniczeń i wyeliminowanie (czasami nawet rzucanie magii) przypuszczeń. Ograniczenia te są określane przez właściwości narzędzi dostępnych dla sztucznej inteligencji. Po pierwsze, trzeba powiedzieć, co to jest sztuczna inteligencja. Sztuczna inteligencja polega na konstruowaniu i wykorzystywaniu modeli ludzkiej aktywności (procesów) uważanych za inteligentne. Ta aktywność jest generowana przez struktury ludzkiego mózgu, rzeczywistego świata. Od momentu powstania (od połowy 20 wieku) modelowanie obrało dwie drogi:

1. Modelowanie zewnętrznych przejawów inteligentnej działalności człowieka

2. Modelowanie uznanych struktur mózgu człowieka, obecnie sieci neuronowe

instrumenty
Oddział sztucznej inteligencji jako narzędzia modelowania (modelowanie) wybrał komputera - program komputerowy. Komputer może być uzupełniony przez czujniki zmiennych (fizyczne, chemiczne, biologiczne, etc.) i siłowniki (ruch macki oznacza - Koło, ścieżek, nóg, etc.), a to może spowodować w złożonym urządzeniem - Robot poznawczy księżycowy łazik, samochód bez kierowcy, etc. . akcesoria komputerowe nie są niezbędne, ponieważ teraz musimy podążać tylko możliwość przetwarzania informacji, komputer - program komputerowy.

Języki programowania, które umożliwiają budowanie programu komputerowego, należą do sztucznych języków formalnych. Podstawową cechą tych języków jest dokładna interpretacja wszystkich ich konstrukcji językowych i wszystkich operacji nad nimi. To sztuczny abstrakcyjny wzór. Rozumie się, że naturalne ludzkie niejasne, emocjonalne i subiektywne interpretacje, zwane konotacjami, muszą zostać usunięte i zastąpione dokładnymi interpretacjami. Osiągnie on zakaz (unieważnienie), wewnętrzną nieostrość, która również wydali ludzką emocjonalność i subiektywność, patrz Vagnost. Przy tej ingerencji wszystko, co ludzkie (niejasność, subiektywność, emocjonalność) zanika, a rezultatem tego zatarcia jest sucha pustynia bezdusznej maszyny - sztuczny język formalny (komputer). Znaczenie każdego konstruktu językowego (ciągi symboli) i każda operacja powyżej tych konstruktów jest następnie dokładnie zarysowana (z zerową wewnętrzną niejasnością), tak aby każda dobrze znająca osoba wiedziała bez względu na to, co mają na myśli. Obiekty o tak precyzyjnie określonych elementach tworzą grupę, którą nazywamy dokładnym światem. Obejmuje to nie tylko języki komputerowe, maszynę Turinga, ale także matematykę, logikę formalną, gry dokładne (szachy, lady, gry karciane itp.), Naukę ścisłą. Kolejną katastrofą dla dokładnego świata, spowodowaną zakazem wewnętrznej niejasności, jest:

Utrata inferencyjnego pędu

Poprzez wykazanie wewnętrznej nieokreśloności poza granicami dokładnego świata, pokazaliśmy nie tylko ludzkiego ducha wynalazczości żyjącego w hipotetycznej niejasnej wyobraźni i języku zmysłowym, ale także wynalazczej zdolności samo-ruchu myśli. W ten sposób utraciliśmy wnioskowanie o wnioskach z dokładnego świata. Utrata samo-mobilności wnioskowania, niemożność przekazania go światu z niedozwoloną wewnętrzną niejasnością, jest krokiem od człowieka do maszyny bezdusznej; jest krokiem od żywego do nieożywionego w sensie informacyjnym. Na przykład w matematyce człowiek ruchomy musi szukać sposobu, aby dowiedzieć się, w jaki sposób można wybrać relacje matematyczne, aby uzyskać pożądane (końcowe) relacje. W prostym przykładzie jest to pokazane na stronie Dokładna nauka. To, co wnioskuje się w matematyce, odnosi się również do gier karcianych lub szachów. Znaczenia kart lub szachów znane są dobrze znanemu człowiekowi, podobnie jak zasady gry. Gracz (ruchomy) musi zastosować swój intelekt, aby wybrać uderzenia w grze zgodnie z zasadami. Jeśli ruch w matematycznej wyprowadzce lub dokładnej grze ma zostać zaprogramowany dla komputera, należy zaprogramować aktywność inicjatora. Programista musi zaprogramować rolę inżyniera (matematyka lub odtwarzacza), aby po każdym kroku gry lub wyprowadzeniu (zaprogramowanym) ruchomy był w stanie wygenerować następny krok. Nie należy szukać magicznej maszyny na komputerze, jej magia jest tak pusta, jak magia stosów kart lub figury na szachownicy, brak ruchów, brak życia. Hybatelem jest w każdym przypadku osobą, jego zdolnościami intelektualnymi. W przeciwieństwie do innych maszyn, które przetwarzają lub przetwarzają masę, komputer przetwarza informacje, ale ta różnica nie może wprowadzać w błąd. Nie może też oszukiwać wiedzy, że program można stworzyć w taki sposób, że może się on sam zmienić, ponieważ pomimo wszystkich zmian stanie się częścią ścisłego świata i nie może go opuścić. Kluczową cechą maszyny jest ilość (czasami precyzja, ręczna nieosiągalność) przetworzonych jednostek (materia, informacja) oraz wykorzystanie zewnętrznego źródła energii dla tego działania. Koparka kołowa na powierzchni wydobywa masę grubego węgla, otwierając możliwości, które nie istniałyby, gdyby jego działania miały być wspierane przez ludzi (tysiące ludzi) z kamykami i łopatami. Maszyna ze swoją wydajnością (z szybkością działania w porównaniu z człowiekiem) pozwala na realizację działań, w przeciwnym razie niemożliwych do zrealizowania, czy jest to wydobycie skalne, czy przetwarzanie informacji.

To jest narzędzie - komputer, który ma sztuczną inteligencję dostępną do modelowania. Należy pamiętać, że języki programowania (i tym samym komputer) należą do dokładnego świecie jest dokładna maszyna i dokładność leży w areszcie doskonałej psychice ludzkiej ze znaczeń struktur językowych i operacji nad nimi.

W środku
Sztuczna inteligencja rozwiązuje dwa rodzaje problemów, w zależności od tego, czy są one powiązane ze światem rzeczywistym, czy nie. Osoby, które nie są związane z realnym światem, są one dokładne świata są np. Dokładna gra (patrz dokładny) lub dowód matematyczny (dowodzenie twierdzen). Jest to modelowanie dokładnego świata z dokładnym światem, a modelowanie jest zredukowane przede wszystkim do modelowania motywu. Najbardziej znanym jest modelowanie ruchów eksperta szachowego. Nie ograniczające bariery może reprezentować złożoność algorytmów (patrz także notacji) Mover modelowania i ewentualnie np. Liczba kombinacji rozmieszczenie figur w szachach lub innych problemów w modelach sztucznej inteligencji.

Sytuacja komplikuje się, gdy są problemy związane z realnym światem. Pojedyncze mostek pomiędzy dokładnym i świata rzeczywistego jest narzędziem, które jest nazywane zmienna (wytrzymałość mechaniczna, stężenie jonów w roztworze, a natężenie oświetlenia, itp ..). To jest wspólne dla obu tych światów, ponieważ dokładna świat jest precyzyjnie wytyczone (z zerowym wewnętrznego niejasności ich interpretacji), czyli tak, że wszyscy w dziedzinie wykształcony człowiek bez wątpienia zna swoją wagę, aw realnym świecie jest elementarnym mierzalne sonda do tego świata, a tym samym jego wymierny elementarny przedstawiciel. Jest kamieniem węgielnym nauki ścisłej. Sztuczne problemy wywiadowcze związane z realnego świata należy podzielić na dwie kategorie.

Pierwszym z nich jest to, że model wykorzystuje sztuczną inteligencję wiedzy o realnym świecie powinno być tak, że pewien zestaw (domyślnie) wiedza wywodzi się bardziej kompetentny w podstawowej wiedzy ukrytej, ale można wyprowadzić z nich. Taki model nazywany jest systemem eksperckim. Ponieważ model ten musi być częścią dokładnym świecie, konieczne jest, aby wiedza została napisana w sztucznym języku formalnym (matematyki, logiki formalnej, język programowania), język z dokładnym interpretacji, a zatem nie może być naturalny język z niejasne, emocjonalne i subiektywne interpretacje - konotacje. Tę wiedzę należy zatem zdobyć dzięki metodzie ścisłej nauki. Należy zauważyć, że wiedza zdobyta w sposób naturalny niejasne, subiektywne i emocjonalne ludzkiej wiedzy wyrażonej w języku naturalnym, nie są one przenoszone do dokładnej znajomości języka formalnego, dokładnie opisać zobaczyć niejasności. Jeśli struktura językowa języka naturalnego włożona do dokładnego świata (matematyka, logika formalna, języków programowania), musimy porzucić swój naturalny, człowiek przypisanego znaczenia, ponieważ dokładna świat nie jest czynnikiem, który byłby w stanie określić, stosuje i proces (jest to zdolny tylko do ludzkiej psychiki). Taka struktura językowe mogą być przetwarzane w dowolnym ciągiem znaków, ale bez ich naturalnego interpretacji. Albo z niewiedzy, czy może pomijając wspomnianą możliwość zawarcia dokładnym świata, na początku uwagę stworzenia sztucznej inteligencji pojawił błędnych prób wykorzystywania wiedzy reprezentowanej w języku naturalnym, pochodzące naturalne ludzkiej wiedzy.

Druga kategoria problemów związanych z realnym świecie są procesy vnitropsychické które stanowią podstawę ludzkiej inteligencji, to jest proces generowania świecie rzeczywistym. Procesy te są naturalnie związane z wewnętrzną niejasne, więc nie ma dokładnego most na świecie, wspomnianego mostka, która jest zmienna, wymaga zakazu wewnętrznej nieokreśloności, a to w przypadku procesów vnitropsychických integralną część składową. Dlatego oddział sztucznej inteligencji, które wyznaczone powyżej: Modelowanie zewnętrznych przejawów działalności człowieka inteligentnego, czy to nawet nie próbować, nie mam żadnych narzędzi. Jednak trzeba jeszcze zwrócić uwagę na drugą gałąź sztucznych eksploatacji sieci neuronowych do modelowania wywiadu kierowanego. Zrób to z dużymi nadziejami, ale konieczne jest, aby określić, w jakim stopniu model ten można w przybliżeniu określić rzeczywistą aktywność ludzkiego mózgu, procesów wewnętrznych z przyrodzonej niejasności. Historycznie rzecz biorąc, pierwszy model matematyczny aktywności neuronów wprowadzono Warren McCulloch i Walter Pitts w r. 1943. Istotne jest, że model (matematyczny) należy do dokładnego świata i że wszyscy ich zwolennicy będą w ten sposób oryginalną prosty model neuronu, ale przekształca się, coraz bardziej złożonych form (według twórczej wyobraźni i doświadczenia zawodowego autora) ale nadal model matematyczny (komputer), model świata jest zabronione dokładny wewnętrzny niejasne. Rzeczywiste procesy natury niejasne w ludzkim mózgu mogą być modelowane dokładnie świat, język matematyczny lub komputera. Bardzo dokładne badania struktury i aktywności neuronów przeprowadzane pod mikroskopem elektronowym, mówi prof. Stuart Hameroff w swojej książce. W neuronu jest wymieniony jako bardzo złożona struktura posiada własną autonomię zachowania oparte na przetwarzaniu ogromnych ilości informacji, wykorzystywanych głównie do tworzenia niestandardowych (inteligentne) umiejętności decyzyjne współpracy z innymi neuronami. Takie neurony są w przybliżeniu 100 miliarda w ludzkim mózgu. Ponieważ procesy natury niejasne ludzkiego mózgu mogą być modelowane dokładnie świat, konieczne jest, aby szukać innych narzędzi do modelowania, prawdopodobnie naturę biologiczną. Vnitropsychické przetwarza z jego nieodłącznymi podnośnik do vnitropsychickou niejasności różnią się od wszystkich badanych dotychczas procesów zachodzących w świecie rzeczywistym, np. Fizyki, chemii, itp Jako poszukiwanie nowych sposobów (w tym przypadku, na bok od ścieżki programowo przedstawionym sztucznej inteligencji), dlatego podejmowane są próby wykorzystywania żywych struktur mózgowych np. szczury, zamiast modeli komputerowych sieci neuronowych. Te struktury mózgowe żyją poprzez odpowiedni interfejs zaangażowanych w sztucznych (komputerowych) systemów przetwarzania informacji, które są zawarte np. Poznawcza roboty.

Podsumowując, można zatem powiedzieć, że określono ograniczenia sztucznej inteligencji:

- Złożoność algorytmów

- W przypadku rzeczywistych tematów konieczne jest również wykorzystanie tylko wiedzy zdobytej dzięki sztucznej wiedzy nauk ścisłych, napisanej matematycznie (przez język programowania) reprezentowanej przez relacje między ilościami. Nie jest możliwe wykorzystanie z natury niejasnej wiedzy uzyskanej dzięki naturalnej wiedzy ludzkiej, reprezentowanej przez niejasny, emocjonalny i subiektywny język naturalny. Nie można ich też przetłumaczyć na język formalny. Ponieważ sztuczny język formalny jest zdolny do reprezentowania tylko wiedzy o świecie rzeczywistym, która została uzyskana dzięki sztucznej wiedzy nauk ścisłych, a jest to tylko niewielki ułamek wiedzy ludzkiej, zastosowanie sztucznej inteligencji w tym zakresie jest bardzo ograniczone.

- Nieodłączna niejednoznaczność wewnętrznych procesów psychicznych. Nie ma dostępnego narzędzia językowego opisującego wewnętrzne, z natury niejasne procesy ludzkiego mózgu, aby mogły być modelowane przez dokładny świat - komputer. Zatem nawet sieci neuronowe modelowane przez dokładny świat nie mogą być wystarczająco adekwatnym modelem rzeczywistych, z natury niejasnych procesów ludzkiej psychiki w świecie rzeczywistym - ludzkim mózgu.

Możliwa ścieżka dalszego rozwoju

Z natury niejasne procesy ludzkiej psychiki mają swoje materialne nośniki - procesy biochemiczne, najwyraźniej leżące u ich podstaw, opisane przez prawa chemiczne i fizyczne. Jeśli zasada tworzenia środowiska procesowego z nieodłączną nieostrością jest rozpoznawana i określana, procesy te mogą być sztucznie naśladowane, być może nawet w innej naturze niż biologiczna istota ludzkiego mózgu. Jest to odkrycie zasad środowiska z nieskrępowaną wewnętrzną niejasnością, a tym samym zrozumienie zasady życia w sensie informacyjnym.

Test Turinga
Pokrewne informacje można znaleźć również w teście Turinga artykułu.
W tym porównaniu jest również, że test Turinga wyrażoną przez informatyka Alana Turinga w 1950 w swoim artykule „Maszyny i inteligencję computing”. W skrócie mówi, że przez inteligentne maszyny można powiedzieć, jeśli nie możemy rozpoznać jego wyjście z językowej językowych ludzi wyjściowych.

Argument chińskiego pokoju jest często traktowane jako kontrargument do testu Turinga. Biorąc pod uwagę, że nie może być maszyna, która mogłaby symulować zachowanie inteligentnego zestawu gotowych odpowiedzi na wszystkie możliwe pytania bez niczego poza „myślenia”.

sieci neuronowe
Możesz również znaleźć powiązane informacje w sieci Neuron.
Sztuczne sieci neuronowe w sztucznej inteligencji mają wzór zachowania odpowiedniej struktury biologiczne. Składają się one z modeli obliczeniowych neuronów, które przekazują sygnały do ​​siebie i przekształcają je za pomocą funkcji transferu do innego „neuronów”.

programowanie genetyczne
Pokrewne informacje można również znaleźć w artykule Genetic Programming.
programowanie genetyczne nie jest ściśle mówiąc środki do rozwiązywania problemów sztucznej inteligencji, ale ogólne podejście programowe, które zamiast pisać specyficzny algorytm rozwiązania tego zadania poszukuje ewolucyjnych metod procesowych.

systemy eksperckie
Pokrewne informacje można również znaleźć w artykule Systemu Expert.
System ekspercki to program komputerowy, który ma za zadanie udzielanie fachowych porad, decyzję lub zalecane rozwiązanie w danej sytuacji.

systemy eksperckie są tak skonstruowane, że można je obsługiwać nienumeryczną i niejasne informacje w celu rozwiązania zadania, które nie mogą być rozwiązane przez tradycyjnych procedur algorytmicznych.

Wyszukiwarka przestrzeni stanów
Pokrewne informacje można również znaleźć w poszukiwaniu przestrzeni Artykuł państwa.
Szczególnie w opracowywaniu algorytmów rozwiązywania klasycznych gier (szachy, kobiety), wydaje się właściwe, aby zdefiniować zestaw warunków, w których możemy uzyskać w grze, możliwych ruchów lub przejść między państwami i rozpoczęcia i pozycji końcowych. Szukamy wtedy ścieżki od stanu początkowego do stanów końcowych, co oznacza, że ​​nasz sukces.

Ponieważ obowiązuje państwowe mogą być duże (na przykład pójść w grze), aw niektórych przypadkach nawet nieskończonych, konieczne jest, aby wybrać sprytną metodę przycinania nieodpowiednich dróg i wartościowania stanowisk.

górnictwo
Pokrewne informacje można również znaleźć w artykule Data Mining.
Duże zbiory danych (często przechowywane w bazach danych) o systemie nie są użyteczne i zrozumiałe prawo, nawet jeśli zawierają one informacje i wzorce zachowań monitorowanego systemu. Metoda wydobycie przekształca dane w kompaktowej i jawnych form opisujące system, który jest bardziej dotyczy.

W szerokim sensie chodzi nie tylko o przetwarzanie elementarnych danych (liczb, ciągów, danych kategorialnych), ale także przetwarzanie dźwięku, obrazów (cyfrowe przetwarzanie obrazu) videa, język ojczysty (patrz przetwarzanie języka naturalnego, korpus) i bioinformatyka (bioinformatyka).

Wyjścia są różne dla różnych zadań, a także zależy od tego, co chcemy być i co (i jak) możemy pogłębiać się.

uczenie maszynowe
Powiązane informacje można również znaleźć w rozdziale Uczenie maszynowe.
udane algorytmy
Hry
1979 roku, wyprzedzając mistrza świata w grze komputerowej backgammon.
Królewska gra w szachy była przedmiotem analiz od początków informatyki. Rozwiązanie problemu wiąże się z inteligencją od samego początku, ale wygrana nie musi oznaczać większej inteligencji. 1997 pokonał Deep Blue od IBM, obecnego na świecie mistrza Garri Kasparowa. Deep Blue był jednak systemem hybrydowym z akceleratorami obliczeniowymi. Chodziło bardziej o brutalną siłę. Obecna sztuczna inteligencja nie jest już tak udana, ale odnosi większe sukcesy.
Chinook to program do odtwarzania angielską damę, której twórcy w lipcu 2007 oświadczył, że nie może stracić. Od kilku lat regularnie przed zmasakrowany ludzkich przeciwników. Wynik ten został osiągnięty przez połączenie brutalnej siły podczas skanowania stanowiska w połowie gry i dobry terminali bazy danych i uruchamiania programów.
Programy komputerowe często idą grać tak dobrze nie mają. To widocznie ponieważ Goban (przejdź na pokładzie) jest dość obszerny ze sobą leżący kamień zwiększa złożoność procesu podejmowania decyzji, które jednak ludzie mają szansę, aby obsłużyć powodu ich wrodzonej zdolności do rozpoznawania kształtów. Ale najlepsze programy wykorzystujące zarówno rozwiązania brute force (więcej przeszukiwania drzewa) i intuicji są zdolne do pokonania (2016) i panom.
Inne algorytmy
Air Combat AI ALPHA może prowadzić walki powietrznej lepiej niż ludzkie pilotów.
Niektóre zadania na testach inteligencji AI jest w stanie radzić sobie lepiej niż większość ludzi.
AI jest również w stanie obsługiwać test lustra.
AI jest w stanie określić ryzyko wystąpienia niewydolności serca lepiej niż lekarz.
AI ułatwia naśladować ludzkie głosy.
Problemy
Problem polega na tym, że AI zachowuje się jak czarna skrzynka. Człowiek musi ślepo wierzyć w wyniki, które mogą być lepsze (mądrzejsze) niż jego, ponieważ ich nie rozumieją. Nazywa się to po wyjaśniającej AI (XAI).

Sztuczna inteligencja może wyeliminować ludzkie zniekształcenia poznawcze. Może jednak wprowadzić własne zniekształcenie. Można oszukać zarówno ludzkie, jak i sztuczne myślenie.

Sztuczna inteligencja w kulturze
Rozsądne maszyny są wdzięcznym tematem dla pisarzy science fiction. Isaac Asimov poświęcił wiele pracy narracyjnej tematom robotów wywiadowczych, nakręcono jego opowiadanie I, Robot, a także opowieść o The Half-Man.

Polski autor, Stanisław Lem, zajmował się filozoficznymi aspektami inteligencji nieludzkości w swoich książkach Cyberdia i Solaris (które po raz kolejny sfilmowano, nawet dwukrotnie). Niektóre aspekty inteligencji maszynowej zostały również omówione w Golem XIV.

Rzeczywiście, wiele publikacji obecnego stylu cyberpunk scifi jest nieodłącznie związanych z przenikaniem ludzkich i maszynowych właściwości, tak aby poradzić sobie z ideą inteligentnej maszyny. Jako przykład, wspomnijmy o Neuromancie Williamie Gibsonie.

Publiczność z połowy widowni na początku wieku najbardziej dotknęła trylogię Matrix, która opowiada o świecie zdominowanym przez sztuczną inteligencję pierwotnie stworzoną przez człowieka. Wśród wpływowych starszych dzieł są Terminator lub Blade Runner.

dzielenie
Proszę czekać...

Napisz komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *