人工知能の最新動向を把握する方法

人工知能(AI)は急速に進化している。AIの現状を理解するためには、この分野の最新の研究を勉強することが重要である。

人工知能とチューリングが間違っていると私が考える理由

人工知能とは? Tom Holt の小説 "Almost Human" からの抜粋を考えてみましょう。他のすべてに優先する法律は、どんなに真実であっても、必然的に 5/8 インチのホイットワース スパナで口を叩かれるようなことをロボットが言ってはならないというものでした。 「もちろんです、ボス」

人工知能」とは、機械の思考能力がプログラミングを無効にできるポイントなのか、それとも単なるルール/プログラミングを適用してさまざまな問題への答えを提供するというより劣ったテストなのか?

現在、人工知能を作成するための私たちの最善の努力は、文字 Y が「はい」を意味し、文字 N が「いいえ」を意味することを理解するコンピューター プログラムの驚くべき人間のような能力にすぎません。 . これは少し実用的に見えるかもしれませんが、皮肉なことに、これは状況の真実からそう遠くない.人間に当てはめてみると、これは「飛行」という言葉を使用して、鳥 (生物学的) と航空機 (技術的) の両方の形態のヒーバーを空中飛行よりも説明するのと同じようなものではないことが明らかになります.

研究分野人工知能の可能性に入るには、必然的に合成が可能であると仮定します「知性」の条件を満足するものを求めても、人工知能は失敗する運命にあるとさまざまな理由で主張する批評家によって時々嘲笑される、人間の認知能力と演繹システムに関する現在の推定を誰もが受け入れるわけではありません。そのような哲学の良い例はテスラーの法則として知られており、人工知能を「機械ができないこと」と定義しています。これは、人工知能の可能性は不可能であり、直感などの概念と属性は人間に固有の能力であることを意味します。

この時点で、チューリング テストでの尋問に基づく仮説的な手順で推論される人工知能の違いを描きたいと思います。チューリング テストは、事実上、システムが人間を模倣する能力の単なるテストです。 -プログラミングによるパフォーマンスのスケーリング。これは、一方では望ましい効果のシミュレーションであり、自然言語を学習、管理、操作する、または自由意志を示すシステムの知的能力です。

たとえば、チューリング テストをモデルとして使用すると、コンピューターが決定を下す能力を示した場合、人間が下した場合に直感の使用が示される場合、システムは次の理由でパスします。それは人間規模のパフォーマンスのテストではなく、入力に対する純粋な刺激応答応答のプロセスに反応する能力をテストしているだけであるという事実 (それ自体の行動ではない)。

人工知能の研究は、人間の象徴的推論 (既知の事実からの新しい事実の導出) の概念と完全に区別できない人間規模のパフォーマンスを導入するという目標に主に関係するコンピューター サイエンスのサブフィールドです。

推論の例は、すべての人間が死ぬこと、そしてソクラテスが人間であることを考えると、ソクラテスが死ぬことを推論することは些細なステップです。これは人間の推論の基本的な部分であるため、人間はこれらの概念を象徴的に表現できます。このように、人工知能は人間の思考の側面をモデル化する試みと見なすことができ、これが人工知能研究の根底にあるアプローチです.

議論のために「インテリジェントな」プロセスを仮定する場合バイナリ表現の計算システムに還元可能であるため、人間の推論をシミュレートするような方法でコンピュータが最終的に動作するのを潜在的に妨げる可能性のある基本的なものはコンピュータには何もないという人工知能の権威の間の一般的なコンセンサスは論理的です.しかし、これは必然的に、実用的な日常の推論は人間の思考の最適な形ではなく、演繹的、数学的、論理的な推論だけが「知的な」ために必要なすべてであると仮定しています.

しかし、知性は相互に排他的な存在ではなく、むしろ論理的演繹または数学的推論以外の特性の収束であるという議論。たとえば、思考、意思決定、および創造性において集合的な役割を果たす感情的特性などであり、人間の知性の最大の部分です。は計算的ではないため、正確ではなく、純粋なバイナリ ロジックの現在のモデルに基づく人工知能の開発は、人間の思考の正確な形式のみがシミュレートされる可能性があります。

多くの研究が行われています。皮肉なことに、プロセスを通じて人間の知性について学習するのにより多くの用途がある推論メカニズムとニューラルまたは神経ネットワークで行われましたその逆ではなく、マシンでインテリジェンスをシミュレートすることです。しかし、そのような研究は、私たち自身の思考プロセスに関する不確実性を生み出しました.

そのような概念は、多くの興味深い異常を明らかにすることを必要とします.心、意識、知性などの現象を理解するには、本質的な存在と脳との関係を理解する必要がありますが、現時点では真の理論はまったくありません.

当面は.コンピューターは最も難しい数学的問題を簡単に解くことができますが、現在、人間が本能的に解いて人工的に解くことができない多くの問題があり、高度なヒューリスティック ルールと概念ネットワークは、大量のコンテキスト情報と常識的な知識が必要と思われるために崩壊しています。たとえば、自然言語処理や、「何を着たらいいですか?」などです。

それは、私たちの最も控えめな仕事で必要とされる共有理解のレベルです。個人が複雑な共有知識を仮定することを必然的に必要とする社会的相互作用の .

正確な規則に似た論理的に演繹的な知識の構造と近似値の数学的尺度を置き換えることにより、高い、低い、暑い、暖かい、または非常に近いなどの不正確な概念を処理する能力をコンピューターに与える必要があります。

少なくとも、人間の精神プロセスをシミュレートするように機械をプログラムするには、これらのプロセスがどのように機能するかを理解し、明確にする必要があります。

「知性とは何かという定義がないのに、どうやって知性を生み出すことができるのか?」という疑問が残ります。そして「あなたがそれをしたことをどうやって知ることができますか?」科学としての人工知能を事実上無効にするような問題に直面して、まだ証明できない仮定があるため、fie Turing Test が考案されました。しかし、これは、機械が 1 人の人間の推論能力をよりよくシミュレートできるようになるにつれて、よりインテリジェントになることができることを示しているようです。知性を発揮する動物や昆虫の生命とそこからの働き。知的で原始的なものを特定するプロセスは、達成しようとしているもののパラメーターを設定するのに役立ちます。

例.会話を続ける能力は、知性の真のテストなのか、それとも単なる人間の知性なのか - おそらく無関係な副次的問題?これは 1950 年以来のチューリング テストの現実でしたが、袋小路に私たちを導きましたか?余分な感覚によってコミュニケーションをとる宇宙人の架空の種族を考えてみましょう。彼らが話す必要がないという事実が彼らの知性を低下させることはありません。おそらく、彼らの脳が無駄なプロセスに使われることが少なくなるためです.

< p>これをさらに進めて、人類は無秩序な思考プロセスに何らかの秩序、したがって知性を与えるために音声を必要とするが、機械の知性は本質的に計算的で正確であるため、コンピューターのより論理的な構造はその必要性を排除すると述べることができますそして、AI が自分自身のメリットで達成したいことに集中する必要があります。それは、自分自身の不適切な特性を模倣することに制限するのではなく、巧妙なプログラミングの結果ではなく、AI が独自のアクションを開始できるアプローチです。 、反応だけでなく、そのプログラミングを調整するだけでなくオーバーライドすることもできます。その理由は、インターネットと人間の脳内の分散接続との間の類似点を実現することによって、まだ考案されていません.

インターネットに保存されている知識は非常に多様であり、その結果さまざまなレベルの人間の知性と経験により、実際には、最も困難な部分をすでに達成している可能性があります。私たちが今必要としているのは、その「意識」を整理し、アクセスし、処理する機械の能力だけです。これにより、どんな問題に対しても機械が与える答えは常に文脈に関連したものになり、私たちは人工知能に非常に近づいています.現時点では、単一のマシンが計算とメモリの属性を思いもよらないものにするまで、開発は膠着したままになると思われます。反対ではなく、エキスパートマシンのように考えてください。それでも、これを関連性を維持するのは、世界中の人間による継続的な、明らかに無関係な入力ですが、それは、私たち全員が誕生以来経験してきた意識の流れとほとんど変わらず、私たち自身の日々の意思決定に影響を与えています.< /p>

次に残るのは創造性の問題です。反応するだけでなく行動する能力、命令に従うだけでなく開始する能力、自己改善する能力、そして私たちを出発点に戻す能力です。状況によって真実が十分でない場合に嘘をつく能力。

? Michael Hart (http://www.michaelohart.net )

記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Michael_Hart/8499



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