Was sind die Mindestanforderungen, um eine KI zu nennen?

Ich glaube, dass der Begriff künstliche Intelligenz (KI) heutzutage überstrapaziert ist. Zum Beispiel sehen die Leute, dass sich etwas selbst bewegt, und sie nennen es KI, auch wenn es sich um einen Autopiloten handelt (wie Autos oder Flugzeuge) oder ein einfacher Algorithmus dahinter steht.

Was sind die allgemeinen Mindestanforderungen, damit wir sagen können, dass etwas KI ist?

Es ist wahr, dass der Begriff zu einem Modewort geworden ist und mittlerweile weitgehend verwirrt ist. Wenn Sie sich jedoch die Definition von Stuart Russell und Peter Norvig ansehen, schreiben sie Folgendes:

Wir definieren KI als die Untersuchung von Agenten, die Wahrnehmungen aus der Umgebung empfangen und Handlungen ausführen . Jeder dieser Agenten implementiert eine Funktion, die Wahrnehmungssequenzen auf Aktionen abbildet, und wir behandeln verschiedene Arten der Darstellung dieser Funktionen, z. B. reaktive Agenten, Echtzeitplaner und entscheidungsorientierte Systeme. Wir erklären die Rolle des Lernens als Erweiterung der Reichweite des Designers in unbekannte Umgebungen und zeigen, wie diese Rolle das Agentendesign einschränkt und eine explizite Darstellung und Argumentation von Wissen begünstigt .

Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz - Stuart Russell und Peter Norvig

Das Beispiel, das Sie zitieren, "Autopilot für Autos / Flugzeuge", ist eine (berühmte) Form der KI, da sie eine Form der Wissensrepräsentation verwenden muss, um mit unbekannten Umgebungen und Umständen umzugehen . Letztendlich sammeln diese Systeme auch Daten, damit die Wissensrepräsentation aktualisiert werden kann, um mit den neuen Eingaben umzugehen, die sie gefunden haben. Das machen sie die ganze Zeit mit dem Autopiloten für Autos

Um also direkt auf Ihre Frage zu antworten, muss etwas, das als "mit KI" bezeichnet werden kann, in der Lage sein, mit unbekannten Umgebungen / Umständen umzugehen, um sein Ziel zu erreichen , und Wissen auf eine Weise zu vermitteln, die neues Lernen ermöglicht / Informationen leicht hinzugefügt werden. Es gibt viele verschiedene Arten gut definierter Methoden zur Wissensrepräsentation, angefangen vom populären neuronalen Netz bis hin zu Wahrscheinlichkeitsmodellen wie Bayes'schen Netzen (Glaubensnetzen). Grundsätzlich müssen die Aktionen des Systems jedoch von der Repräsentation des Wissens abgeleitet werden, für das Sie sich entscheiden als AI betrachtet werden.

Zusätzlich zu dem, was bereits über AI gesagt wurde, muss ich Folgendes hinzufügen. "AI" hat eine lange Geschichte, die bis zum ursprünglichen Perceptron zurückreicht . Marvin Minsky schlug den Perceptron im Jahr 1969, weil er das XOR-Problem und alles, was nicht linear trennbar war, nicht lösen konnte, und so wurde "Artifical Intelligence" für eine Weile zu einem Schimpfwort, nur um in den 1980er Jahren die Interessen wiederzugewinnen. Während dieser Zeit wurden neuronale Netze wiederbelebt, die Backpropagation zum Trainieren wurde entwickelt und als die Computertechnologie ihr exponentielles Wachstum fortsetzte, taten dies auch die "KI" und das, was möglich wurde.

Heutzutage sind viele Dinge für uns selbstverständlich, die vor 10 oder 15 Jahren als "KI" galten, wie zum Beispiel die Spracherkennung. Ich hatte meine Anfänge in der "AI" -Spracherkennung in den späten 70ern, als man die Sprachmodelle trainieren musste, um einen einzelnen menschlichen Sprecher zu verstehen. Heutzutage ist die Spracherkennung zum Beispiel bei Ihren Google-Apps ein nachträglicher Gedanke, und es ist kein A-priori-Training erforderlich. Diese Technologie wird jedoch zumindest im allgemeinen Publikum nicht mehr als "KI" bezeichnet.

Und was wären dann "Mindestanforderungen"? Das hängt davon ab, wen Sie fragen. Und welche Zeit. Es scheint, dass dieser Begriff nur für die Technologie "am Puls der Zeit" gilt. Sobald es einmal entwickelt und alltäglich geworden ist, wird es nicht mehr als KI bezeichnet. Dies gilt auch für neuronale Netze, die derzeit in der Datenwissenschaft dominieren, aber als "maschinelles Lernen" bezeichnet werden.

Schauen Sie sich auch die lebhafte Diskussion über Quora an .

Dies ist eine (nicht-technische) Zusammenfassung des Kerns von Kaieshs exzellenter Antwort in menschlicher Sprache .

Im einfachsten Sinne kann jeder Entscheidungsalgorithmus als eine Form der künstlichen Intelligenz angesehen werden.

Das Wiki "Geschichte der künstlichen Intelligenz" bietet einen recht guten Überblick. Die Wurzeln des Feldes werden im Allgemeinen der symbolischen künstlichen Intelligenz zugeschrieben , aber man könnte sagen, dass sie bis Babbage zurückreichen . Das erste funktionierende Spiel AI in Form einer "analytischen Engine" könnte Nimatron ( 1940 ) sein. In jüngerer Zeit lieferte maschinelles Lernen in all seinen verschiedenen Formen, einschließlich neuronaler Netze und genetischer Algorithmen , aufregende Ergebnisse. Bayes'sche Netze sind eine andere Form der probabilistischen KI.

Dienstprogramm, das Mittel , mit dem wir das beurteilen Grad der Intelligenz von Algorithmen, ist getrennt von dem Mechanismus.

AIs können schwach oder stark sein. Stark bedeutet bessere Leistung bei einer Aufgabe als ein konkurrierender rationaler Agent , typischerweise ein Mensch. ("Der Mensch ist das Maß aller Dinge." Protagoras ) Der Begriff "stark in Bezug auf KI" wird traditionell als " künstliche allgemeine Intelligenz" verstanden [siehe auch den Turing-Test] , aber die aktuellen algorithmischen Intelligenzen sind nur "eng".

Intelligenz ist also ein Spektrum:

Die Mindestanforderung für AI besteht darin, dass ein Algorithmus Entscheidungen auf der Grundlage von Daten trifft, unabhängig von der Qualität der Entscheidungen.

Es gibt auch den KI-Effekt , dh die Tendenz, etwas nicht als KI zu betrachten, wenn es erst einmal gut verstanden ist. Zum Beispiel sind neuronale Netze noch nicht vollständig verstanden, sodass die Leute sie immer noch als KI bezeichnen. Sobald wir alle Details über neuronale Netze und deren innere Funktionsweise genau kennen, werden wir sie möglicherweise als reine Berechnung betrachten . Dies ist ein altes philosophisches Thema, das zumindest auf die defäkierende Ente und den automatischen Webstuhl des berühmten Jacques de Vaucanson zurückgeht .

Damit ein System über Intelligenz verfügt, muss es in der Lage sein, konsistent ein Ergebnis zu erstellen, das Kriterien erfüllt, die eine Zielregion umschreiben. Diese Fähigkeit muss unter einer Vielzahl sich ändernder Bedingungen in einer komplexen Umgebung bestehen bleiben.

Wenn ein Mensch intelligent ist, wird der Mensch wiederholt Ziele erreichen, auch wenn auf dem Weg zum Ziel unterschiedliche Herausforderungen auftreten. Der Mensch passt die Art und Weise an, wie sich eine lokalisierte Ansammlung von Organismen innerhalb einer Art über Generationen hinweg an Umweltveränderungen anpasst. Der menschliche Verstand passt sich jedoch schnell an, indem er Ansätze (Lösungsideen) eliminiert, anstatt Einzelpersonen innerhalb der Ansammlung von Organismen zu eliminieren.

Der Begriff Künstliche Intelligenz sollte Intelligenz bedeuten, die von Menschen in eine Maschine eingebaut oder programmiert wurde. Wenn der Entwurf von Intelligenz in eine Maschine möglich ist, dann ist der Verstand wahrscheinlich (wie einige vorgeschlagen haben) nur eine biologische Maschine. Aus diesem Grund müssen Schüler, die von einem Lehrbuch unterrichtet werden, und einige Vorlesungen nach der gleichen Definition künstlicher Intelligenz auch künstlich sein. Bildung wäre eine Reihe von Fähigkeiten, die der Mensch in eine biologische Maschine einprogrammiert.

In jedem Fall ist der Modifikator ARTIFICIAL bedeutungslos. Die Vermutung, dass Menschen (oder Maschinen) ohne Alphabetisierung und Bildung intelligent handeln könnten, ist reine Fantasie. Dies ist eine Ablehnung des komplexen und allmählichen Aufstiegs des zivilisierten Denkens.

Daher ist die Mindestanforderung an künstliche Intelligenz, wenn man auf dem Begriff besteht, die gleiche wie die Mindestanforderung an Intelligenz. Kehren Sie dazu zum ersten Absatz dieser Antwort zurück.

Aus " Künstliche Intelligenz und Leben im Jahr 2030: Hundertjährige Studie über künstliche Intelligenz ":

Tatsächlich ist das Gebiet der KI ein ständiges Bestreben, die Grenzen der maschinellen Intelligenz voranzutreiben. Ironischerweise erleidet die KI das ewige Schicksal, den Anspruch auf ihre Akquisitionen zu verlieren, die schließlich und unweigerlich in den Hintergrund geraten. Dies ist ein sich wiederholendes Muster, das als „KI-Effekt“ oder als „seltsames Paradoxon“ bezeichnet wird Die Menschen gewöhnen sich an diese Technologie, sie wird nicht mehr als KI angesehen, und es entsteht eine neuere Technologie.

Folglich können wir meines Erachtens keine festen Anforderungen für eine als KI zu betrachtende Sache festlegen. Vielmehr handelt es sich bei AI zu jedem Zeitpunkt in der Geschichte um eine Reihe von Programmen, mit denen etwas erreicht werden kann, das bisher im Allgemeinen nur von Menschen als lösbar angesehen wurde. Mit der Weiterentwicklung der Technologie werden die Grenzen immer weiter verschoben und die Messlatte höher. Betrachten Sie das Schachspielen: Früher galten Schach-Engines als einer der Höhepunkte der KI, während heutzutage solche Programme als "blinde Suche" und nicht wirklich intelligent wahrgenommen werden.

Um Larry Tesler zu zitieren, Intelligenz ist das, was Maschinen noch nicht getan haben .

Vielleicht wird der Begriff überbeansprucht, wie die Frage nahelegt. Es ist aber auch möglich, dass der Begriff zu wenig verwendet wird.

• Wenn die Mindestanforderungen darin bestehen, dass die menschliche Leistung in einer bestimmten Domäne überschritten wird, sind Hochgeschwindigkeits-Mail-Sortierer AI.
• Wenn die Mindestanforderung ist, dass es in der Gemeinschaft der Menschen leben und sich einfügen kann, dann ist AI oder auch nur annähernd daneben nichts, was gegenwärtig existiert.

Ich habe überlegt, eine Definition vorzuschlagen, aber ich denke, der Anreiz besteht darin, heute eine eigene Definition zu erfinden, und ich möchte nicht zu dem bereits vorhandenen konzeptuellen Durcheinander beitragen.

Es ist ein Überbegriff wie andere Begriffe wie diese.

• Leistung
• Liebe
• Sucht
• Finanzielle Unabhängigkeit
• Glück

Es gibt so viele Definitionen von KI wie es Praktiker gibt. Gleich wie all diese anderen Begriffe.