Source: http://www.ucs.louisiana.edu/~isb9112/dept/phil341/wisai/WhatisAI.html
Со
Иштван С. Н. Беркли Др.
([email protected])
Филозофија,
На Универзитетот во Луизијана во Лафајет
Историска перспектива: Сето тоа звучи толку добро ….
Веројатно секој има слушнато за Вештачка интелигенција (AI за кратко), но релативно малку луѓе имаат многу добра идеја за она што навистина значи овој термин. За повеќето луѓе, АИ е поврзан со артефакти како Хал 9000 компјутери во филмот 2001: Вселенска одисеја. Такви слики се производ на Холивуд, а не вид на нешто што всушност се случува во лаборатории за истражување на светот денес. Мојата цел тука е да се воведе неколку од основните идеи зад АИ, и да се обиде и да понудат начини на кои луѓето можат да дојдат во костец со моменталната состојба на уметноста во оваа област.
Грубо кажано, Вештачка интелигенција е проучување на вештачки компјутерската уреди и системи кои може да се направи за да се однесуваат на начин кој ќе биде склон да се јавите интелигентни. Раѓањето на полето може да се проследи наназад до почетокот на 1950 година. Веројатно, првиот значаен настан во историјата на АИ беше објавувањето на документот “компјутери машини и разузнавање” од страна на британски математичар Алан Туринг. Во овој труд, Тјуринг тврди дека ако една машина може минатото една одредена тест (кој стана познат како “Туринг тест”), тогаш ќе имаме основа да се каже дека компјутерот е интелигентен. тест Тјуринг вклучува човечко суштество (познат како “судија”) поставување на прашања преку компјутерски терминал на две други лица, од кои еден е човечко суштество, а другиот што е компјутер. Ако судијата редовно не успеа да направи разлика правилно компјутерот од човечки, а потоа на компјутерот, беше речено да имаат положено тест. Во овој труд Тјуринг, исто така, смета дека голем број на аргументи за и приговори, идејата дека компјутерите може да ги изложат интелигенција.
Тоа најчесто се верува дека АИ е роден како дисциплина на конференција наречена “На истражувачки проект Дартмут лето на вештачката интелигенција“, во организација меѓу другото, Џон Мекарти и Марвин Мински. На оваа конференција систем познат како логика теоретичар е докажано од страна на Алан Невел и Херб Симон. ЛОГИКА теоретичар беше систем кој откриени докази за теореми во симболичката логика. Значењето на овој систем е тоа што, според зборовите на Feigenbaum и Фелдман (1963 год. Стр 108) ЛОГИКА теоретичар беше “… прв обид од страна на вештачка интелигенција во висок ред интелектуални процеси.” Овој почетен успех беше брзо проследено со голем број на други системи кои може да се изврши очигледно интелигентни задачи. На пример, системот познат како “DENDRAL” беше во можност да се механизација аспекти на научната размислување се најде во органската хемија. Друга програма, позната како “MYCIN“, беше во можност интерактивно да се дијагностицира заразни болести.
Основните стратегија која стои зад сите овие успеси доведе до предлог на она што се нарекува просторно Симбол системи хипотезата, со Newell и Симон во 1976 година просторно Симбол систем хипотезата изнесува дестилација на теоријата која се крие зад голем дел од работата кои отишле на до тој датум, а беше предложен како општо, научната хипотеза. Newell и Симон (1976 год. Стр 41) напиша;
“Системот физички симбол има потребните и доволни средства за општа интелигентни акција.”
Иако има голема доза на контроверзност за точно како треба да се толкува оваа хипотеза, постојат две важни заклучоци кои се подготвени од него. Првиот заклучок е дека компјутерите се физички системи симбол, во соодветните смисла, а со тоа и постојат основи (треба хипотезата биде точно) да се верува дека тие треба да бидат во можност да ги изложат интелигенција. Вториот заклучок е дека, како и ние, луѓето, исто така, се интелигентни, ние исто така мора да биде физички системи симбол и на тој начин се во значителен смисла, слични на компјутери.
Сегашната перспектива: проблемите и успесите
Со сите овие очигледно позитивни резултати и интересни теоретска работа, прилично очигледно прашање се чини дека да се биде “Каде се интелигентни машини, како HAL 9000”? Иако имало многу импресивни успеси во областа, исто така, имаше голем број на значајни проблеми кои АИ истражување работи во. Како што сепак, не постои HAL 9000 и реално, тоа ќе биде добро време пред таквите системи ќе станат достапни, ако воопшто некогаш се докаже да биде можно на сите.
Раните успеси во АИ доведе истражувачи во областа да биде диво оптимистички. За жал, оптимизмот е малку погрешно. На пример, во 1957 година Симон предвидува дека ќе бидат потребни само десет години за компјутер да биде шампион во шах во светот. Се разбира, овој подвиг не е постигнато до оваа година, од страна на Deep Blue систем. Постојат подлабоките проблеми кои АИ наиде сепак.
За повеќето луѓе, ако тие знаат дека претседателот Клинтон е во Вашингтон, тогаш тие исто така знаат дека десното колено на претседателот Клинтон, исто така, во Вашингтон. Ова можеби изгледа како тривијален факт, и тоа навистина е за луѓето, но тоа не е тривијална кога станува збор за АИ системи. Всушност, ова е пример на она што се познати како “здрав разум Проблем знаење”. Компјутерската систем само знае што е експлицитно кажано. Не е важно што на капацитетите на компјутерската систем, ако тој систем знае дека претседателот Клинтон беше во Вашингтон, но не знае дека левото колено е таму, тогаш системот нема да се појави да биде премногу паметен. Се разбира, тоа е сосема можно да се каже компјутер што ако некое лице е на едно место, потоа левото колено е на истото место, но ова е само почеток на проблемот. Постојат голем број на слични факти кои ќе треба, исто така, да се програмираат. На пример, ние исто така знаеме дека ако претседателот Клинтон е во Вашингтон, а потоа неговата коса е, исто така, во Вашингтон, усните се во Вашингтон и така натаму. Тешкотијата, од гледна точка на АИ, е да се најде начин за снимање на сите овие факти. Проблемот на здрав разум Знаењето е една од главните причини зошто не треба да се уште на интелигентни компјутери предвидено од страна на научна фантастика, како HAL 9000.
Проблемот на здрав разум Знаењето оди многу длабоко во АИ. На пример, тоа ќе биде многу тешко за компјутер да го положат тестот Turing, ако тоа немаше вид на знаење што е опишано погоре. Точка може да се илустрира со оглед на случај на Елиза. Елиза е систем АИ дизајниран од страна на Weizenbaum во 1966 година, со кој требаше да се емулира психотерапевт. Постојат многу варијанти на овој софтвер, овие денови, неколку од кои може да се симне. Иако во некои сетила ELIZA може да бидат доста импресивен, тоа не презема многу за да системот збунети или во погрешна насока. Станува јасно многу брзо дека системот е далеку од интелигентни.
Имало голем број на одговори на проблемот со здрав разум знаење во рамките на истражувачката заедница на АИ. Една стратегија е да се обиде да се изгради системи кои се дизајнирани да работи само во ограничени области. Ова е стратегија која се крие зад Лебнер награда, модерен ден конкуренција врз основа на ограничена верзија на Туринг тест. Некои од последните записи во овој натпревар, како што Типс систем на совети се навистина импресивен, кога во споредба со Елиза.
Уште еден амбициозна стратегија е усвоен од страна на АИ истражувач Даг Ленат. Ленат и неговите колеги се работи за голем број на години на систем кој е познат како CYC. Целта на проектот CYC е да се развие голем компјутерската база на податоци и пребарување алатки кои им овозможува на АИ системи за пристап до сите на знаење која го здравиот разум. Проектот CYC се обидува да одговори на проблемот на главата здрав разум Познавање на. Во овие моменти, резултатите на проектот се само почнуваат да се појавуваат. Тоа се уште не е јасно дали големи напори е успех.
Други истражувачи донесе поинаква тактика за да се обиде и да се справат со проблемот. Тие се причина што човекот има здрав разум, поради огромното богатство на искуства кои ги имаме како што растат и учат. Тие сакаат да се обиде да се справи со проблемот на здрав разум со донесување на стратегија за машинско учење. Можеби, ако компјутерот би можеле да научат, на начин сличен на човечкото суштество, тоа исто така ќе се развие здрав разум. Оваа стратегија се уште се води и тоа е премногу рано да се каже дали ќе биде успешна.
Уште еден проблем што АИ истражувања работат во е дека задачите кои е тешко за луѓето, како математика, или играње шах, да испаднат да биде доста лесен за компјутери. Од друга страна, задачи кои човечките суштества се најде лесно, како учење да се движите низ соба полна со мебел, или препознавање на лица, компјутери најде релативно тешко да се направи. Ова беше инспирација за некои истражувачи да се обиде и да развијат системи кои имаат (барем површно) мозокот како својства. Истражувањето врз основа на оваа стратегија се познати како од областа на вештачки невронски мрежи (исто така наречени Connectionism), и во моментов е една од главните специјалист под-области во рамките на АИ. На интересен аспект на вештачки невронски мрежи е дека многу од овие системи, исто така, да научат, а со тоа инкорпорирање на некои од предностите на стратегијата на машина за учење за решавање на здрав разум Проблем знаење. Вештачки Neural Network системи биле успешни во решавање на многу проблеми, како што се оние кои се однесуваат Препознавање на моделот, кој се покажа дека е тешко за другите приоди.
Тоа е важно да сфатат дека иако не секој ги прифаќа простории кои АИ истражувачки работи под. Целиот проект на АИ се најде под остри критики од време на време. Еден добро познат критичар е Херберт Драјфус. Тој тврдеше на различни основа на тоа дека целото претпријатие на ВИ е осуден на неуспех, како што тоа го прави претпоставки за светот и умови кои не се возможни, кога критички оценува. Друг добро познат критичар на АИ е Джон Серле. Серле предложи аргумент врз основа на експеримент, познат како Кинески аргумент соба. Овој аргумент се настојува да се покаже дека целта за градење на интелигентни машини не е можно. Иако овој аргумент првично беше објавен во 1980 година, тоа е уште една жешка тема на дискусија на интернет дискусиони групи, како што се comp.ai.philosophy.
Дали критичарите на АИ се точни или не, само времето ќе покаже. Сепак, имало две важни групи на последиците што ќе настанат од почетната почетокот на оваа област. Првиот од овие е раѓањето на нови и возбудливи академска дисциплина која дојде да биде познат како “когнитивните науки“. Когнитивните науки акции со AI фундаментална премиса дека, во некоја смисла, ментална активност е компјутерската во природата. Целта на когнитивните науки, иако е различна од онаа на АИ. Когнитивни научниците се постави за цел да разрешница на тајните на човечкиот ум. Ова не е мала задача, со оглед дека човечкиот мозок е најкомплицираниот уред познат на човештвото. На пример, дури и кога се направени разни поедноставување на претпоставки, се чини многу веројатно дека бројот на различни можни состојби на еден човечки мозок е всушност поголем од бројот на атоми на вселената! Сепак, научените лекции и напредокот во остварувањето на целта на АИ, заедно со напредокот во други дисциплини, како да покажуваат дека проектот на когнитивните науки е остварлива, иако е тешко да се постигне.
Вториот сет на последиците што ќе настанат од студијата на АИ се можеби малку помалку очигледни. Постојат многу програми и системи во денес кои го прават користењето на плодовите на АИ истражување. И покрај тоа што немаат HAL 9000 како досега, многу од првите цели на АИ се постигнати, иако не во еден гренд систем. Можеби најтажната работа иако е тоа што АИ ретко добива кредит за нејзиниот придонес во други области. Постои изрека во академските кругови дека “најдоброто овошје на АИ, да стане обичен стар компјутерски науки”. Како што дознаваме, да се направи повеќе и повеќе, она што некогаш беше речиси чудесно, станува досаден. Сега дека целта на многу фини шах играње на компјутерски се реализира, тоа е веројатно дека и тоа веќе нема возбуда или да не изненади. Сепак, се уште има многу предизвик и возбудлив граници да се освои во АИ. Исто така, постојат голем број на горливите прашања кои треба да се размисли. Во статии кои следат овој, јас ќе се обидам и да се воведат некои од фасцинантен работа што се прави во АИ, така што придонесот на оваа програма за истражување на светот каков што го знаеме ќе биде подобро позната и разбрана.
© Иштван С. Н. Беркли д-р 1997 Сите права се задржани.
Предлози за натамошно читање
Кембел, Ј (1989), Невозможното машина, Симон и Шустер (Њујорк).
Коупленд, J. (1993), Вештачка интелигенција, Blackwells (Оксфорд).
CHURCHLAND, П. (1988), Материјата и свеста, MIT Press (Cambridge, MA).
Haugeland, J. (1985), Вештачка интелигенција: самата идеја, MIT Press (Кембриџ р).
Библиографија
Feigenbaum, Е. и Фелдман, J. (1963), Компјутери и мисла, McGraw-Hill (Њујорк).
Haugeland, J. (1981) Ум дизајн, MIT Press (Cambridge, MA).
Newell, А и Симон, Х., (1976), “компјутерски науки, како емпириското истражување: Симболи и Search” препечатени во Haugeland (1981: стр. 35-66).