Warum so viel Zeit und Geld investieren, um AIs für Spiele zu erstellen?


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Ich las über John McCarthy und seine orthodoxe Vision der künstlichen Intelligenz. Mir scheint, er war nicht sehr dafür, dass Ressourcen (wie Zeit und Geld) verwendet werden, um AIs dazu zu bringen, Spiele wie Schach zu spielen. Stattdessen wollte er sich mehr darauf konzentrieren, den Turing-Test und AIs zu bestehen, die menschliches Verhalten imitieren.

Ich habe auch viele Artikel über große Unternehmen wie IBM, Google usw. gelesen, die Millionen von Dollar für die Herstellung von AIs ausgeben, um Spiele wie Chess, Go usw. zu spielen.

Inwieweit ist dies gerechtfertigt?


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Meine kurze Antwort lautet: Spiele wie Chess and Go haben eine naturähnliche Komplexität (womit ich das Universum meine) und sind nützlich, um sie zu studieren, insbesondere in ihren ungelösten Zuständen, b / c, wie ein Blick in das Universum, man weiß nie was du wirst finden. Einfache kombinatorische Modelle, von denen Spiele für die KI am nützlichsten sind, können unendlich umfangreich sein. Reine Mathematik braucht oft eine Weile, um Anwendungen zu finden, hat aber in dieser Hinsicht eine sehr gute Erfolgsbilanz. Selbst wenn solche Spiele gelöst werden, können Lösungen noch verfeinert werden.
DukeZhou

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Zur Veranschaulichung meines Standpunkts siehe Ein topologischer Ansatz zur Lösung von Tic-Tac-Toe . Dies kann auch von Interesse sein: Lösen von Tic-Tac-Toe, Teil II: Ein besserer Weg . Dies sind nur einige grundlegende Beispiele dafür, was Menschen tun und darüber nachdenken und wie sich Spiele, in diesem Fall kombinatorische Spiele, auf KI und Problemlösung beziehen.
DukeZhou

Antworten:


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Alexander Kronrod hat einmal gesagt: "Schach ist die Drosophila der künstlichen Intelligenz". John McCarthy ist mit dieser Aussage nicht einverstanden. Ich denke, das liegt hauptsächlich daran, dass er eine andere Vision hat.
Techniken und innovative Methoden, die zum Spielen dieser Spiele entwickelt wurden, haben sich in einem breiten Spektrum der Informatik (und nicht nur der künstlichen Intelligenz) als nützlich erwiesen.

Das Buch Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz verwendete den Grand-Prix-Motorsport als Analogie , um das obige Problem zu erklären. Spiele wie Chess, Go, Othello sind für AI wie Grand Prix Motorsport für die Autoindustrie. Die leistungsstarken, hochoptimierten Motoren, die die neuesten technischen Fortschritte beinhalten, eignen sich nicht zum Fahren auf normalen Straßen, zum Einkaufen usw. Dennoch sorgen sie für Aufregung und einen stetigen Strom von Innovationen , die von der breiteren Community übernommen wurden.

KI-Programme, die für Spiele wie Chess, Othello, Go geschrieben wurden, haben Konzepte wie Null-Move-Heuristik, Vergeblichkeitsbeschneidung, kombinatorische Spieltheorie, Finessen und Quetschen, Metareasoning und vieles mehr eingeführt . Hochentwickelte Algorithmen des maschinellen Lernens und des tiefen Lernens sind ihre Ausgabe.

Sie können es ähnlich sehen wie Weltraummissionen der NASA, ISRO, JAXA und anderer Weltraumagenturen. Alle diese Missionen scheinen keinen direkten Nutzen für die Bürger zu haben, haben aber viele indirekte Vorteile. Sie ebnen den Weg für technologische Innovationen (GPS, 3D-Druck, Autounfalltechnologie, saubere Energie, LED), die Schaffung von Arbeitsplätzen usw. Fortschreitende Stürme und die Erkennung von Hurrikanen sind das Ergebnis der Weltraumforschung, die weltweit Millionen von Menschenleben gerettet hat.

AI Games hat nicht nur zur Entwicklung der Software, sondern auch der Hardware beigetragen. Es wurde festgestellt, dass viele Innovationen hochoptimierte und leistungsstarke Hardware produzieren.


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Außerdem sind Spiele wie Schach stark standardisiert, sodass es einfacher ist, verschiedene Lösungen und Ansätze zu vergleichen. Der Turing-Test hat jedoch keine formale Vergleichsbasis, die über mehrere Läufe hinweg konsistent ist (AFAIK), sodass der Vergleich verschiedener Ansätze viel schwieriger wird (und möglicherweise von der Messmethode abhängt).
hoffmale

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"Schach ist die Drosophila der künstlichen Intelligenz" "was versuchte er damit auszudrücken?
Dhein

@dhein Drosophila ist eine Fruchtfliege und wird von Genetikern verwendet, um Entdeckungen zu machen, die für die Biologie allgemeiner gelten. Mehr hier
Ugnes

Ich habe sogar auf dieser Wiki-Seite reagiert, bevor ich meinen Kommentar geschrieben habe und immer noch keine Verbindung hergestellt habe.
Dhein

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@dhein Es ist genau das, was die Antwort sagte. In der Genetik ist diese Art sehr gut verstanden, die meisten ihrer Mutationen sind sehr gut gesehen und verstanden. Sie sind ideal für das Studium der Genetik. Warum? Ich weiß es nicht. Möglicherweise müssen Sie einen Experten fragen. Gleiches gilt für Schach für KI. Zu den Konzepten, die beim Schachspielen angewendet werden, gehören rationales Denken, Vorausschau und andere Techniken. Wenn wir ein Programm zum Schachspielen bringen, versuchen wir, diese Dinge darin zu integrieren. Dies hilft der Philosophie der KI insgesamt. Ich hoffe, es hilft.
Ugnes

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Warum steht die Forschung und Entwicklung im Bereich Gameplay im Mittelpunkt der Ressourcenzuweisung?

Bei der Untersuchung der offensichtlichen Besessenheit vom Spielen, während Forscher versuchen, Teile menschlicher Fähigkeiten zur Problemlösung zu simulieren, kann die Orthodoxie der Ansichten von John McCarthy (1927 - 2011) irreführend sein.

Die redaktionelle Ausrichtung der Veröffentlichung und populäre Science-Fiction-Themen können die Hauptkräfte verschleiern, die zu einer Besessenheit über die Entwicklung einer erfolgreichen Brettspielsoftware führen. Bei der Untersuchung der Zuweisung von Mitteln und Humanressourcen in den vielen Bereichen der nachrichtendienstlichen Forschung und Entwicklung ist ein historischer Hintergrund erforderlich, um Verzerrungen zu umgehen, die für die Beantwortung von Fragen in diesem sozialen Netz typisch sind.

Historischer Hintergrund

Die Fähigkeit, uns aus unserer eigenen Zeit heraus und in die Denkweise anderer Perioden hineinzuversetzen, ist hilfreich bei der Analyse der Geschichte, einschließlich der wissenschaftlichen und technologischen Geschichte.

Bedenken Sie, dass McCarthys Vision zu seiner Zeit nicht orthodox war. Es wurde schnell orthodox, weil Wissenschaftler und Mathematiker in Zeiten unmittelbar nach der westlichen Industrialisierung eine Reihe neuer Trends im Bereich der Automatisierung hatten. Dieses Denken war die natürliche Erweiterung der Mechanisierung der Druck-, Textil-, Landwirtschafts- und Transportindustrie sowie des Krieges.

Bis zur Mitte des 20. Jahrhunderts wurden einige dieser Trends kombiniert, um den digitalen Computer zu konzipieren. Andere wurden zur Orthodoxie innerhalb der Gemeinschaft von Menschen, die Aspekte der Intelligenz über digitale Systeme untersuchten. Der technische Hintergrund umfasste theoretische und elektromechanische Arbeiten, von denen einige inzwischen einen gewissen Bekanntheitsgrad in der Öffentlichkeit erlangt haben. Aber es war im Allgemeinen entweder geheim oder zu abstrakt (und daher dunkel), um als Gegenstände von nationalem Sicherheitsinteresse angesehen zu werden.

  • Kybernetik-Theorie, weitgehend entwickelt von Norbert Wiener (1894 - 1964)
  • Die Arbeiten zur Automatisierung der Arithmetik (Erweiterung der Theorie von George Boole und des Taschenrechners von Blaise Pascal, wobei die Hauptfinanzierung vom US-Militär stammt, um Flugabwehrwaffen zu steuern, indem wahrscheinliche Flugbahnen des Feindes von Flugzeugen berechnet und sphärische Koordinaten ermittelt werden, um ein wahrscheinlich interessantes zu erstellen ballistische Flugbahn
  • Oft entlassene Arbeiten der Alonso Church (1903 - 1995) zur Lambda-Rechnung, die zur Idee der funktionalen Programmierung führten, einem Schlüsselaspekt für die Entstehung von LISP in Cambridge, das McCarthy für frühe KI-Experimente nutzte
  • Die Geburt der Informationstheorie, hauptsächlich durch die Arbeit von Claude Shannon (1916 - 2001), finanziert durch Bell Labs im Interesse der Automatisierung der Kommunikationsvermittlung
  • Die frühe Kryptoanalyse des Doktoranden der Kirche, Alan Turing, wurde vollständig von den Alliierten finanziert, mit dem Ziel, das Kryptographiegerät Enigma zu besiegen, damit die Nazi-Streitkräfte vor der vollständigen Vernichtung Londons und anderer alliierter Ziele gestoppt werden konnten
  • Die Arbeit an John von Neumann (1903 - 1957) zur Zentralisierung der Implementierung beliebiger boolescher Logik zusammen mit ganzzahliger Arithmetik in einer einzigen Einheit (derzeit als CPU bezeichnet) und zur Speicherung des Programms, das die Implementierung in elektronischen Flip-Flops steuert, zusammen mit den Daten verarbeitet werden und die Ergebnisse (die gleiche allgemeine Architektur, die heute von fast allen modernen Computergeräten verwendet wird)

All dies waren Konzepte rund um die Vision von Automaten, die Simulation funktioneller Aspekte der Säugetierneurologie. (Ein Affe oder Elefant kann das Schlagen einer Fliege erfolgreich planen und ausführen, aber eine Fliege ist nicht in der Lage, einen Angriff auf einen Affen oder Elefanten zu planen und auszuführen.)

Das Experimentieren mit Intelligenz und ihrer Simulation durch symbolische Manipulation unter Verwendung einer neuen Programmiersprache, LISP, war ein Hauptaugenmerk von John McCarthy und seiner Rolle bei der Schaffung des MIT AI Laboratory. Aber was auch immer Orthodoxie mit regelbasierten (Produktionssystemen), neuronalen Netzen und genetischen Algorithmen existiert haben mag, hat sich weitgehend zu einer Wolke von Ideen diversifiziert, die den Begriff Orthodoxie etwas nebulös machen. Es folgen einige Beispiele.

  • Richard Stallman trat vom MIT AI Lab zurück und begann eine philosophische Abkehr von vielen der Wirtschaftsphilosophien, die diese Zeit beherrschten. Das Ergebnis waren GNU-Software und LINUX, gefolgt von offener Hardware und Creative Commons. Diese Konzepte widersprachen weitgehend der philosophischen Ausrichtung derjenigen, die KI-Brutstätten finanzierten.
  • Viele proprietäre (und daher unternehmensvertrauliche) Systeme verwenden Bayes'sche Methoden oder adaptive Komponenten, die mehr aus Norbert Wieners Arbeit stammen als alles, was in den 1970er Jahren als Mainstream-KI-Forschung galt.

Die Geburt der Spieltheorie

Das Schlüsselereignis, das die Frage in dieser Parade historischer Ereignisse am unmittelbarsten beantwortet, ist ein anderes Werk von Neumanns. Sein Buch Game Theory, das gemeinsam mit Oskar Morgenstern verfasst wurde, ist vielleicht der stärkste Faktor unter den historischen Bedingungen, die dazu geführt haben, dass Go and Chess als Testszenarien für Problemlösungssoftware fortbestanden.

Obwohl es viele frühere Arbeiten darüber gab, wie man in Chess or Go gewinnt, gab es noch nie eine mathematische Behandlung und eine Präsentation, die so überzeugend war wie die in der Spieltheorie.

Die privilegierten Mitglieder der wissenschaftlichen Gemeinschaft waren sich von Neumanns Erfolg bei der Erhöhung der Temperatur und des Drucks von spaltbarem Material auf eine kritische Masse und seiner Arbeit zur Ableitung der klassischen Thermodynamik aus der Quantentheorie bewusst. Die Grundlagen der Mathematik, die er in der Spieltheorie vorstellte, wurden schnell (von einigen der gleichen Personen, die die Forschung am MIT finanzierten) als potenzielles Vorhersagewerkzeug für die Wirtschaft akzeptiert. Die Vorhersage der Wirtschaft war der erste Schritt, um sie zu kontrollieren.

Theorie trifft geopolitische Philosophie

Die vorherrschende Philosophie, die die westliche Politik in dieser Zeit vorantrieb, war Manifest Destiny, im Wesentlichen die fatalistische Sichtweise einer neuen Weltordnung, deren Kopf auf den Sitzen der US-Macht sitzen würde. Freigegebene Dokumente weisen darauf hin, dass es sehr wahrscheinlich ist, dass die damaligen Führer die wirtschaftliche Dominanz, die durch die Anwendung der Spieltheorie erreicht wurde, als wesentlich weniger riskant und teuer ansahen als die militärische Eroberung, gefolgt von der Aufrechterhaltung von Operationsbasen (High-Tech-Garnisonen) in der Nähe aller besiedelten Gebiete in Übersee .

Die vielbeachteten Herausforderungen bei der Entwicklung von Schach- und Go-Automaten sind einfach Dragnets, die Unternehmen und Regierungen als erste Kürzung beim Erwerb von Personalvermögen verwenden. Die Spielergebnisse sind wie Lebensläufe. Ein erfolgreiches Spielprogramm ist ein Beweis für die Existenz von Programmierkenntnissen, die wahrscheinlich auch bei der Entwicklung wichtigerer Spiele erfolgreich sein werden, die Milliarden von Dollar bewegen oder Kriege gewinnen.

Diejenigen, die gewinnenden Schach- oder Go-Code schreiben können, gelten als hochwertige Vermögenswerte. Die Finanzierung der Forschung zum Spielen von Spielen wurde als ein Weg zur Identifizierung dieser Vermögenswerte angesehen. Selbst wenn keine sofortige Kapitalrendite erzielt wird, ist die Identifizierung dieser Vermögenswerte, da sie in Think Tanks versteckt werden können, um die Vorherrschaft der Welt darzustellen, bei der Zuweisung von Forschungsmitteln zu einer vorrangigen Überlegung geworden.

Langsame und schnelle Wege zur Kapitalrendite

Im Gegensatz zu diesem geopolitischen Denken ist die Suche nach institutionellem Prestige auf der Grundlage eines schlauen Programmierers oder Teams ein weiterer Faktor. In diesem Szenario wurde nach Fortschritten bei der Simulation von Intelligenz gesucht, die in einigen wichtigen Industrie- oder Militäranwendungen geometrische Verbesserungen bewirken kann.

Zum Beispiel wurden Programme wie Maxima (ein Vorläufer mathematischer Problemlösungsanwendungen wie Mathematica) mit der Hoffnung finanziert, Mathematik mithilfe von Symbolic Computing zu entwickeln.

Dieser Weg zum Erfolg beruhte konzeptionell auf dem Determinismus als übergreifender Naturphilosophie. Tatsächlich war es der Inbegriff des Determinismus. Es wurde vorgeschlagen, dass Modelle menschlicher Bemühungen auf Gleichungen reduziert und gelöst werden könnten, wenn ein Computer nicht nur rechnen, sondern auch mathematische Theoreme übermenschlicher Komplexität entwickeln könnte. Die Vorhersehbarkeit für eine Vielzahl wichtiger wirtschaftlicher, militärischer und politischer Phänomene könnte dann bei der Entscheidungsfindung genutzt werden, was einen erheblichen Gewinn ermöglicht.

Zur Überraschung vieler war der Erfolg von Maxima und anderen Mathematikprogrammen in seinen positiven Auswirkungen auf die Fähigkeit, wirtschaftliche und geopolitische Ereignisse zuverlässig vorherzusagen, sehr begrenzt. Die Entstehung der Chaostheorie erklärte, warum.

Es stellte sich heraus, dass es für die Forschung und Entwicklung des 20. Jahrhunderts unerreichbar war, einen menschlichen Meister mit einem Programm zu schlagen. Die Verwendung von Software zum Experimentieren mit verschiedenen Ansätzen der Informatik zum Gewinnen eines Spiels war erreichbar und daher für Institutionen attraktiver, um Prestige zu erlangen, ähnlich wie bei einem siegreichen Basketballteam.

Vergessen wir nicht die Entdeckung

Manchmal stehen die Erscheinungen in direktem Gegensatz zur Wirklichkeit. Die verschiedenen oben genannten Anwendungen von Denkmaschinen wurden nicht vergessen, und der Zeit- und Geldaufwand, der erforderlich ist, um Aspekte der Fähigkeiten von Säugetieren zu simulieren, wird nicht die Finanzierung für die Entwicklung von Brettspielautomaten verlieren.

Die Technologie beschäftigt sich hauptsächlich mit der Lösung von Kommunikations-, militärischen, geopolitischen, wirtschaftlichen und finanziellen Problemen, die die Komplexität von Spielen wie Chess and Go bei weitem übertreffen. Die Spieltheorie enthält Elemente zufälliger Bewegungen, die von Nichtspielern bereits zu Beginn ausgeführt wurden. Daher ist die Besessenheit von Chess and Go lediglich eine Signatur des tatsächlichen Schwerpunkts der Finanzierung und Aktivität in den vielen Bereichen der Simulation von Intelligenz.

Software, die eine gemeine Partie Schach oder Go spielen kann, wird weder auf globalen Modellierungscomputern der NSA noch auf Googles Indexierungsmaschinen bereitgestellt. Die großen Dollars werden ausgegeben, um zu entwickeln, was an solchen Orten eingesetzt wird.

Sie werden niemals Details oder sogar einen Überblick über diese online beschriebene Forschung und Entwicklung sehen, außer im Fall von Personen, die aus persönlich zwingenden Gründen gegen die vertraulichen Vereinbarungen ihres Unternehmens verstoßen oder Verrat begehen.


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Sehr schöne Erklärung durch Verknüpfung des historischen Hintergrunds. Sie haben so Recht damit, wie sich die Dinge in der KI-Forschung im Laufe der Zeit verändert haben. Sehr guter Punkt, um sich in die Vergangenheit zu versetzen, um die Perspektive zu verstehen.
Ugnes

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Ich finde die Aussage beunruhigend, da die erste bestätigte algorithmische Intelligenz möglicherweise ein NIM-Automat war. Aus meiner Sicht ist die Entwicklung der algorithmischen Intelligenz untrennbar mit kombinatorischen Spielen verbunden. Es scheint auch, dass McCarthy nicht der Meinung ist, dass Spiele nützlich sind, was mich vermuten lässt, dass er die Geschichte der Spiele nie ernsthaft studiert hat.

Die kombinatorische Spieltheorie , ein angewandtes Gebiet in Mathematik und Computer, wurde in den Jahrzehnten nach dem Sprague-Grundy-Theorem formalisiert, das eine mathematische Analyse des NIM-Spiels war. In jüngerer Zeit hat das Proteinfaltungsspiel Foldit auf einem angewandten Gebiet echte Ergebnisse erzielt.

  • Die Antwort, die ich normalerweise gebe, ist, dass Spiele wie Chess and Go mit extrem einfachen Parametern eine naturähnliche Komplexität bieten. (Im Wesentlichen sind kombinatorische Spiele und Rätsel wie Sudoku Komplexitätsmotoren.)

Aber Spiele erfordern im Gegensatz zu Rätseln, bei denen es sich um Einzelversuche handelt, eine Art strategische Entscheidungsfindung, die sehr nützlich ist. (@Ugnes Antwort listet viele von ihnen auf.)

  • Insbesondere kombinatorische Spiele bieten einen nützlichen Maßstab für die Fähigkeit von Algorithmen, schwer zu lösende Probleme zu bewältigen.

Es gibt auch einen PR- Faktor. Die algorithmische Sprachübersetzung ist in den letzten Jahren extrem gut geworden, aber man hört nie, dass die Presse eine große Sache darüber macht. Vergleiche mit DeepBlue vs. Kasparov oder AlphaGo vs. Sedol. (Dieser Stapel explodierte nach dem AlphaGo-Ergebnis mit ML-Fragen.) Dies ähnelt den US-Mondlandungen, die eine großartige, wenn nicht unbedingt notwendige technische Leistung waren, die Generationen angehender Wissenschaftler inspirierte.


Nachtrag: Es ist bemerkenswert, dass der Begriff "stark" bis vor kurzem der künstlichen allgemeinen Intelligenz vorbehalten war, die immer noch sehr theoretisch ist. Nach AlphaGo sehe ich, dass Wissenschaftler den Begriff "Starke schmale KI" verwenden.

Die Verwendung von stark in Bezug auf künstliche allgemeine Intelligenz ist rein philosophisch. Im Gegensatz dazu ist die Art und Weise, wie der Begriff in der kombinatorischen Spieltheorie verwendet wird (siehe Gelöstes Spiel ), rein praktisch und beinhaltet mathematische Beweise.

Schach bleibt ungelöst und ist daher immer noch nützlich für das Lernen. [Siehe GiraffeChess im Folgenden.]

Die Bereiche Spieltheorie und kombinatorische Spieltheorie umfassen Namen wie Von Neumann , Nash und Conway sowie in jüngerer Zeit Demain am MIT. Und wenn Sie kombinatorische Rätsel wie Sudoku einbeziehen möchten, können wir dies auf Euler zurückführen . Aus diesen und den oben aufgeführten Gründen fällt es mir schwer, die Analyse von Spielen als triviales Unterfangen zu betrachten.


Giraffe Ches s war ein kürzlich veröffentlichtes Ergebnis eines einzelnen Mathematikers / Programmierers, Matthew Lai, der mithilfe eines neuronalen Netzwerkansatzes einen Schachalgorithmus entwickelte, der sich selbst beibrachte, in 72 Stunden auf einem internationalen Master-Level zu spielen.

Eines von Lais Zielen war es, einen Algorithmus zu entwickeln, der mehr "menschliches Spiel" erzeugt. (Vergleichen Sie mit dem "unmenschlichen" Spiel von Algorithmen wie AlphaGo.) Giraffe ist keine AGI, aber es könnte sicherlich als Teil des Puzzles angesehen werden.

Computerspiele sind wohl die tiefste Art von Interaktionen, die von Menschen und Automaten geteilt werden, und diese Art von Interaktion geht fast auf die Anfänge des modernen Rechnens zurück.


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Es war nicht so, dass McCarthy dachte, Spiele seien nutzlos. Er glaubte, dass wir uns mehr darauf konzentrieren sollten, menschliches Verhalten durch Maschinen nachzuahmen, Dinge wie Turing Test. Er dachte, Turing Test könnte wichtiger sein als Schach, wenn es um KI geht. Dies könnte helfen.
Ugnes

@Ugnes Danke für die Klarstellung, aber mein Punkt gilt immer noch. Das Bestehen von Turing-Tests ist eine gute Idee, aber sehr philosophisch und völlig subjektiv. Es ist auch ziemlich bedeutungslos, weil das Bestehen eines Turing-Tests nicht Selbstbewusstsein oder Willenskraft bedeutet. Spieltheorie und kombinatorische Spieltheorie sind praktisch, prozedural und mathematisch, und die Beschränkung der Spiel-KI auf "eng" spiegelt wahrscheinlich die begrenzte Natur aktueller Spielmodelle wider. Metaspiele wie [M] bieten eine Brücke zu den beiden Feldern und können ein kompaktes Modell für grundlegende AGI darstellen.
DukeZhou

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@Ugnes Ich denke teilweise, was ich sage ist, dass die Annäherung an AGI auf hohem Niveau wahrscheinlich nur "Rauch und Spiegel" sein wird. Meine Hypothese ist, dass AGI auf einer fundamentalen Ebene angegangen werden muss, mit grundlegenden willkürlichen (wirtschaftlichen) Funktionen, die "autonom" werden. Sobald Sie das haben, können Sie darauf aufbauen, indem Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache usw. einbinden. Ich bin skeptisch gegenüber jedem Ansatz für AGI, der nicht in der Spieltheorie verwurzelt ist, und seinen Erweiterungen, die für alle Entscheidungen gelten, ob bewusst oder autonom (wie im Fall einfacher Organismen)
DukeZhou

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Ich stimme dir vollkommen zu. Auch ich bin kein großer Fan von Turing Test. Plus Spieltheorie ist ein weiteres sehr wichtiges Thema. Ich war auch ein Student der Wirtschaftswissenschaften, daher verstehe ich.
Ugnes

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@Ugnes Wenn es interessant ist, dass Turing selbst seinen Test "Imitation Game" nannte, was ich für eine genaue und genaue Beschreibung halte. (Es ist möglich, dass das Rebranding als "Turing Test" insofern irreführend ist, als es nach allgemeinem Verständnis umfassendere Implikationen wie Selbstbewusstsein angenommen zu haben scheint ...)
DukeZhou

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Der Turing-Test ist meiner Meinung nach viel zu subjektiv und Zeitverschwendung. Ich bin mir sicher, dass Millionen von Menschen auf E-Mails geantwortet haben, die von Bots gesendet oder online mit Chatbots gesprochen wurden, ohne zu wissen, dass sie tatsächlich nur auf ein Programm antworten.

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