Was meinen wir mit dem Begriff Intelligenz im Allgemeinen, wenn wir über künstliche Intelligenz, menschliche Intelligenz oder irgendeine andere Form von Intelligenz sprechen ? Wie würden Sie intelligent nennen und was nicht? Mit anderen Worten, wie definieren wir den Begriff Intelligenz so allgemein wie möglich?
Antworten:
Ich werde diese Antwort vorwegnehmen, indem ich feststelle, dass Personen, die viel schlauer sind als ich, dieses Thema ausführlich behandelt haben. Soweit ich das beurteilen kann:
Wenn wir über Intelligenz sprechen, beziehen wir uns auf die Stärke der Problemlösung in Bezug auf ein Problem, relativ zur Stärke anderer Intelligenzen.
Dies ist eine etwas spieltheoretische Konzeption, die sich auf die Rationalität und das Konzept des rationalen Agenten bezieht . In Bezug auf die Intelligenz auf diese Weise kann unvermeidlich sein. Insbesondere könnten wir Intelligenz als die Fähigkeit definieren, ein Problem oder eine Lösung oder abstrakte Konzepte zu verstehen, aber wir können dieses Verständnis nicht validieren, ohne es zu testen. (Zum Beispiel könnte ich glauben, dass ich eine mathematische Technik verstehe, aber der einzige Weg, um festzustellen, ob dieser Glaube real oder illusorisch ist, besteht darin, diese Technik anzuwenden und die Ergebnisse zu bewerten.)
Der Grund, warum Spiele wie Schach und Go als Meilensteine verwendet wurden, ist neben dem langjährigen menschlichen Interesse an den Spielen, dass sie Modelle mit einfachen, vollständig definierbaren Parametern versehen und zumindest im Fall von Go eine naturähnliche Komplexität aufweisen. womit ich unlösbar / unlösbar meine . (Vergleiche mit der Stärke bei Tic-Tac-Toe, die trivial gelöst ist.)
Wir sollten jedoch einen Punkt in dieser kurzen Antwort auf eine Frage berücksichtigen , die den Turing-Test betrifft :
"... wird [Intelligenz] nur durch das Verhalten in einer Umgebung oder durch die Mechanismen definiert, die zu diesem Verhalten führen?"
Dies ist wichtig, da Google einer KI nur die Kontrolle über die Kühlung von Rechenzentren übertragen hat . Hier ist es eindeutig der Mechanismus selbst, der die Nützlichkeit demonstriert, aber wenn wir diesen Mechanismus als intelligent bezeichnen, damit Intelligenz Bedeutung hat, müssen wir uns immer noch mit "intelligentem Wie" auseinandersetzen. (Inwiefern ist es intelligent?) Wenn wir wissen wollen, "wie intelligent?" (sein Nutzengrad) Wir müssen seine Leistung noch im Verhältnis zur Leistung anderer Mechanismen bewerten.
(Bei den Automaten, die die Klimaanlage bei Google steuern, können wir sagen, dass sie intelligenter ist als das vorherige Steuerungssystem und um wie viel.)
Weil wir anfangen, über mehr "generalisierte Intelligenz" zu sprechen, die hier als Mechanismen definiert ist, die auf eine Reihe von Problemen angewendet werden können (ich schließe Minimax als Form der "axiomatischen Intelligenz" und maschinelles Lernen als Form der "adaptiven Intelligenz" ein). ) kann es sich lohnen, die Definition zu erweitern und zu präzisieren:
Intelligenz ist die Problemlösungsstärke eines Mechanismus in Bezug auf ein Problem oder eine Reihe von Problemen im Verhältnis zur Stärke anderer Mechanismen.
oder, wenn wir kernig sein wollten:
Intelligenz ist wie Intelligenz (und wie gut).
In dem Artikel Universal Intelligence: Eine Definition von Machine Intelligence (2007) liefern Legg und Hutter eine Definition von Intelligenz , die den intuitiven Begriff von Intelligenz erfassen sollte (auf den sich die Leute oft beziehen).
Intelligenz misst die Fähigkeit eines Agenten , Ziele in einer Vielzahl von Umgebungen zu erreichen.
Diese Definition "begünstigt" die allgemeine Intelligenz gegenüber engen AIs (z. B. Menschen sind intelligenter als AlphaGo) und die Anpassungsfähigkeit des Agenten an verschiedene Umgebungen. Diese Definition ist jedoch möglicherweise nicht fehlerfrei, da beispielsweise ein Virus möglicherweise als intelligenter angesehen werden kann als z. B. AlphaGo, da sich der Virus an eine Vielzahl von Umgebungen anpassen kann (im Vergleich zu AlphaGo, das nur Go spielt). . Diese Definition steht in engem Zusammenhang mit der mathematischen Theorie der künstlichen allgemeinen Intelligenz namens AIXI . Schauen Sie sich das Papier für weitere Details an.
Vor dem Computerzeitalter wurde Intelligenz in philosophischen Begriffen definiert. Es hat mit Logik, Denken, Lernen, Selbstbewusstsein, Gedächtnis und Problemlösung zu tun. Diese Definition ist vage und kann nicht in Software implementiert werden. Ein moderner Ansatz zur Definition von Intelligenz basiert auf der Spieltheorie. Der Trick ist, dass Intelligenz nicht mehr mit echten Menschen verbunden ist, die eine Seele haben können, sondern nur eine Strategie ist, um ein Spiel zu gewinnen. Die Idee ist, das Problem ein wenig zu modifizieren, anstatt zu streiten, was Gedächtnis und Lernen sein könnten. Die wichtigere Frage ist, wie man Spiele erstellt. Ein Spiel ist ein maschinenlesbares Regelsystem, das die Realität simuliert. Zum Beispiel ist "Pong" eine Simulation von Tennis, während "Sim City" einen Hausbau simuliert. Zwischen einem Spiel und einer erfolgreichen Strategie im Spiel besteht ein Unterschied. Es ist möglich, in einem Spiel eine schwache Punktzahl zu erzielen.
Die Erfindung des Computers kann auch als Realisierung von Intelligenz bezeichnet werden. Die meisten theoretischen Informatiker sind sich einig, dass ein Turing-fähiger Computer jedes Problem lösen kann. Alles, was er braucht, ist ein Algorithmus, der eine Abfolge von Schritten ist. Das heißt, aus Sicht der Fähigkeiten kann ein Computer als intelligent bezeichnet werden, weil er einen Algorithmus ausführen kann. Dies beantwortet nicht die Frage, wie der konkrete Algorithmus aussehen wird, aber theoretisch kann ein Computer alles tun, was Menschen tun können.
Dies ist eine wichtige Frage für die KI - vielleicht die wichtigste von allen - für das Forschungsgebiet der künstlichen Intelligenz . Ich meine, wenn KI Wissenschaft ist, dann sind ihre Experimente empirisch überprüfbar. Es muss eine Möglichkeit geben, über Bestehen oder Nichtbestehen zu entscheiden. Was sind die Tests für Intelligenz? Bevor Sie überhaupt einen Test entwerfen, benötigen Sie eine klare Vorstellung davon, was Intelligenz bedeutet. Wie können Sie sonst einen kompetenten Test dafür entwerfen?
Sicher, ich bin Teil des Forschungs- und Entwicklungsprojekts, das als Bau wasserdichter U-Boote bekannt ist, und ich bin absolut zuversichtlich, dass mein U-Boot wasserdicht ist, aber ich habe keine Ahnung, wie ich testen soll, ob es ist oder nicht, weil ich es nicht weiß was "wasserdicht" bedeutet. Diese ganze Idee ist absurd. Aber fragen Sie AI, was "Intelligenz" bedeutet. Die Antworten, die Sie bei der Analyse erhalten, sind fast die gleichen wie im U-Boot-Beispiel.
Basisantwort - Verhalten
Das Wort (Idee, Konzept) "Intelligenz" wird normalerweise von der KI in Bezug auf das Verhalten definiert. Dh der Turing-Testansatz. Eine Maschine ist intelligent, wenn sie sich so verhält, dass, wenn sich ein Mensch genauso verhält, der Mensch eine Handlung ausführt, die menschliche Intelligenz erfordert.
Problem 1 : Klaviere sind intelligent. Das Spielen einer Scott Joplin-Melodie erfordert offensichtlich Intelligenz bei einem Menschen.
Problem 2 . Wenn eine Maschine den Test besteht, zeigt dies nur, dass die Maschine für das getestete Verhalten "intelligent" ist. Was ist mit ungetesteten Verhaltensweisen? Dies ist heute ein Problem auf Leben und Tod bei selbstfahrenden Fahrzeug-KI-Steuerungssystemen. Die KI-Systeme sind akzeptabel darin, ein Auto (was offensichtlich menschliche Intelligenz erfordert) in bestimmten Umgebungen zu fahren, z. B. Autobahnen mit gut markierten Fahrspuren, keinen engen Kurven und einer mittleren Barriere, die die beiden Richtungen trennt. Aber die Systeme gehen in "Randfällen" - ungewöhnlichen Situationen - katastrophal schief.
Problem 3 . Wer würde sein Kind in einen Schulbus setzen, der von einem Roboter gefahren wird, der den Turing-Test für das Fahren von Schulbussen bestanden hat? Was ist mit einem Sturm, wenn eine Stromleitung über die Straße fällt? Oder kommt ein Twister in der Ferne auf diesen Weg? Was ist mit tausend anderen ungetesteten Möglichkeiten? Ein verantwortungsbewusster Elternteil möchte wissen, (a) was die Prinzipien der internen Prozesse und Strukturen der menschlichen Intelligenz sind und (b) dass der digitale Busfahrer ausreichend ähnliche interne Prozesse und Strukturen hat - dh nicht Verhalten, sondern die richtigen inneren Elemente , die richtige innere Ursache.
Gewünschte Antwort - innere Prinzipien
Ich möchte wissen, dass auf der Maschine die richtigen inneren Prozesse ausgeführt wurden und dass diese Prozesse (Algorithmen) auf den richtigen inneren (Speicher-) Strukturen ausgeführt wurden. Das Problem ist, niemand scheint zu wissen, was die richtigen inneren Prozesse und Strukturen der menschlichen Intelligenz sind. (Ein großes Problem, um sicher zu sein - aber eines, das die KI nicht zurückgehalten hat - oder selbstfahrende Systementwickler - ein bisschen.) Dies impliziert, dass die KI jetzt herausfinden sollte, was die inneren Prozesse sind und Strukturen der menschlichen Intelligenz. Aber es tut dies nicht, sondern es kommerzialisiert seine fehlerhafte Technologie.
Elemente einer Definition - 1. Verallgemeinerung
Wir wissen einige Dinge über die menschliche Intelligenz. Einige Tests testen wirklich, ob eine Maschine bestimmte Eigenschaften des menschlichen Geistes hat. Eine dieser Eigenschaften ist die Verallgemeinerung. In seiner Arbeit von 1950 gab Turing als eine Art Witz ein wirklich gutes Beispiel für die Verallgemeinerung von Gesprächen: (Der Zeuge ist die Maschine.)
"Vernehmer: In der ersten Zeile Ihres Sonetts mit der Aufschrift" Soll ich dich mit einem Sommertag vergleichen "würde" ein Frühlingstag "nicht genauso gut oder besser sein?
Zeuge: Es würde nicht scannen.
Vernehmer: Wie wäre es mit einem Wintertag?
Zeuge: Ja, aber niemand möchte mit einem Wintertag verglichen werden.
Vernehmer: Würden Sie sagen, dass Mr. Pickwick Sie an Weihnachten erinnert hat?
Zeuge: In gewisser Weise.
Vernehmer: Weihnachten ist jedoch ein Wintertag, und ich glaube nicht, dass Mr. Pickwick den Vergleich stören würde.
Zeuge: Ich glaube nicht, dass Sie es ernst meinen. Mit Winterschale meint man eher einen typischen Wintertag als einen besonderen wie Weihnachten. "
Die gegenwärtige KI hat nichts, was auch nur annähernd in der Lage wäre, so zu verallgemeinern. Das Versagen der Verallgemeinerung wird als das vielleicht größte Versagen der gegenwärtigen KI angesehen. Die Fähigkeit zur Verallgemeinerung wäre ein Teil einer angemessenen Definition von "Intelligenz". Aber was Verallgemeinerung bedeutet, müsste erklärt werden.
Das Problem der Verallgemeinerung steckt auch hinter mehreren schwerwiegenden philosophischen Einwänden gegen die KI-Theorie, einschließlich des Rahmenproblems, des Problems des gesunden Menschenverstandes und des Problems der kombinatorischen Explosion.
Elemente einer Definition - 2. Wahrnehmung
Die sensorische Wahrnehmung ist für das menschliche Lernen und die Intelligenz offensichtlich von grundlegender Bedeutung. Daten (in irgendeiner Form) werden von den menschlichen Sinnen ausgegeben und dann vom zentralen System verarbeitet. Im Computer verlassen Binärwerte den digitalen Sensor und gelangen zur Maschine. Nichts in den Werten selbst zeigt jedoch an, was erfasst wurde. Der Computer erhält jedoch nur die Binärwerte. Wie konnte die Maschine jemals erfahren, was wahrgenommen wird? (Das klassische chinesische Raumargumentproblem.)
Ein weiteres Element menschlicher Intelligenz ist die Fähigkeit, menschlich wahrzunehmen. Was "menschlich" bedeutet, ist, dass die Maschine sensorische Eingaben nach denselben Prinzipien verarbeitet, die auch für die menschliche Wahrnehmung gelten. Das Problem ist, dass niemand zu wissen scheint, wie eine Semantik (Wissen) aus den von digitalen Sensoren (oder organischen Sinnen) emittierten Daten aufgebaut werden kann. Dennoch muss die menschenähnliche Wahrnehmung ein Element einer angemessenen Definition von "Intelligenz" sein.
Sobald AI diese beiden Themen wird aussortiert - Verallgemeinerung und Wahrnehmung - dann wird es wahrscheinlich, hoffentlich , werden auch auf dem Weg sein ursprüngliches Ziel von fast 70 Jahren zu realisieren Vergangenheit - den Aufbau einer Maschine mit (oder das könnte erwerben) eine menschenähnliche generelle Intelligenz. Und vielleicht sind die Prinzipien der Verallgemeinerung und die Prinzipien der Wahrnehmung ein und dasselbe. Und vielleicht gibt es tatsächlich nur ein Prinzip. Es ist nicht davon auszugehen, dass die Antworten komplex sind. Manchmal sind die am schwersten zu verstehenden Dinge die einfachsten.
Die Frage "Was meinen wir mit" Intelligenz "? Ist für die KI wirklich wichtig. Und die Schlussfolgerung ist, dass die KI ihre derzeitige Verhaltensdefinition von" Intelligenz "durch eine ersetzen sollte, die die menschlichen Elemente der Verallgemeinerung und Wahrnehmung enthält. Und dann machen Sie weiter und versuchen Sie, die Funktionsprinzipien oder Prinzipien von beiden herauszufinden.
Intelligenz ist die Fähigkeit, verschiedene Konzepte und Assoziationen zu einem sinnvollen Ganzen zu verweben. verschiedene Ideen aus persönlichem Wissen und Erfahrung entsprechend filtern, hinzufügen und ablehnen. Anschließend werden diese Ideen effektiv an einen Fragesteller zurückgespiegelt, um das Verständnis und das Verständnis zu bestätigen, sodass ein Gespräch effektiv zu einem für beide Seiten vorteilhaften Ergebnis führen kann.
Die allgemeinste Definition des Begriffs Intelligenz, die sowohl knapp als auch genau ist, ist diese.
Die Sammlung von Verhaltensmerkmalen, die in einem Unternehmen ansässig sind, in dem das Unternehmen bei bestimmten Aktivitäten nachhaltig erfolgreich ist, während bestimmte Verluste in einem bestimmten Bereich von Umweltbedingungen vermieden werden.
Dies sind Beispiele für Fehler bei der Darstellung von Intelligenz gemäß der obigen Definition, die die Wichtigkeit jeder Phrase demonstrieren.
Beachten Sie vier Dinge in dieser Definition.
Intelligenz ist ein Zustand, in dem jeder Kontext in allen Aspekten beschafft wird, um Tugend daraus zu ziehen und zu handeln. Dies kann in menschliche und künstliche Aspekte der Wahrnehmung verzweigt werden. Fähigkeit, den Kontext zu erfassen und in verschiedenen Perspektiven zu analysieren, um ein Objekt im wirklichen Leben zu erfassen, so dass es eine effiziente Lösung gibt.
Intelligenz sollte als ein allgemeiner Pool betrachtet werden, in dem verschiedene mentale Figuren wie Logik, Kreativität, Problemlösung usw. einbezogen werden. Diese können sowohl in menschlicher als auch in künstlicher Programmperspektive trainiert werden.