AI를 호출하기위한 최소 요구 사항은 무엇입니까?

인공 지능 (AI) 용어가 오늘날 과도하게 사용되고 있다고 생각 합니다. 예를 들어 사람들은 자동 조종 장치 (예 : 자동차 또는 비행기)에 있거나 그 뒤에 간단한 알고리즘이 있어도 무언가가 스스로 움직이며 AI라고 부릅니다.

AI라고 말할 수있는 최소 일반 요구 사항은 무엇입니까?

이 용어가 유행어가되었으며 현재 혼동의 지점으로 널리 사용되는 것은 사실입니다. 그러나 Stuart Russell과 Peter Norvig가 제공 한 정의를 보면 다음과 같이 씁니다.

우리는 AI를 환경으로부터 지각 을 받고 행동을 수행하는 에이전트의 연구로 정의 합니다. 이러한 각 에이전트는 지각 시퀀스를 동작에 매핑하는 기능을 구현하며, 반응 에이전트, 실시간 플래너 및 의사 결정 이론 시스템과 같은 이러한 기능을 나타내는 다양한 방법을 다룹니다. 우리 는 디자이너의 접근 범위를 알 수없는 환경 으로 확장하는 것으로 학습 의 역할을 설명하고 , 그 역할이 에이전트 설계를 어떻게 제한하여 명백한 지식 표현과 추론을 선호하는지 보여줍니다 .

인공 지능 : 현대적인 접근-스튜어트 러셀과 피터 노비 그

따라서 "자동차 / 비행기 용 자동 조종 장치"라고 인용 한 예는 실제로 알려지지 않은 환경과 상황을 처리하기 위해 지식 표현 형식 을 사용해야하기 때문에 실제로 (유명한) AI 형식입니다 . 궁극적으로 이러한 시스템은 데이터를 수집하여 지식 표현을 업데이트 된 새로운 입력을 처리하도록 업데이트 할 수 있습니다. 그들은 항상 자동차에 대한 자동 조종 장치 로이 작업을 수행

따라서, 귀하의 질문에 직접적으로, "AI를 가짐"으로 간주되는 것을 위해서는 목표 / 목표를 달성하고 새로운 학습을 제공하는 방식으로 지식을 제공 하기 위해 알려지지 않은 환경 / 상황을 처리 할 수 ​​있어야합니다 / 정보를 쉽게 추가 할 수 있습니다. 널리 사용되는 신경망 에서 베이지안 네트워크 (믿음 네트워크) 와 같은 확률 론적 모델에 이르기까지 잘 정의 된 지식 표현 방법에는 여러 가지 유형이 있지만, 기본적으로 시스템의 행동은 선택한 지식 표현에서 파생되어야합니다. AI로 간주됩니다.

AI에 대해 이미 말한 것 외에도 다음을 추가해야합니다. "AI"는 원래 퍼셉트론 으로 거슬러 올라간 역사를 가지고 있습니다. Marvin Minsky는 1969 년에 XOR 문제와 선형 적으로 분리 할 수없는 문제를 해결할 수 없다는 이유로 Perceptron을 비난했습니다. 따라서 "Artistical Intelligence"는 한동안 더러운 단어가되어 1980 년대에 다시 관심을 얻었습니다. 그 동안 신경망이 되살아 났고, 훈련에 사용 된 역 전파가 개발되었고, 컴퓨터 기술이 기하 급수적으로 성장함에 따라 "AI"도 가능해졌습니다.

오늘날, 음성 인식과 같이 10 년 또는 15 년 전에 "AI"로 간주되었던 많은 것들이 당연한 것으로 여겨지고 있습니다. 저는 70 년대 후반에 "AI"음성 인식을 시작했습니다. 그곳에서 한 사람의 스피커를 이해하기 위해 음성 모델을 훈련시켜야했습니다. 예를 들어 현재 Google 앱을 사용하여 음성 인식을 고려하고 있으며 사전 교육이 필요하지 않습니다. 그러나이 기술은 최소한 일반 사용자에게는 더 이상 "AI"로 간주되지 않습니다.

그렇다면 "최소 요구 사항"은 무엇입니까? 그것은 당신이 누구에게 물어 보느냐에 달려 있습니다. 그리고 몇시에. 이 용어는 "최첨단 기술"에만 적용되는 것으로 보입니다. 일단 개발되고 평범 해지면 더 이상 AI라고 부르지 않습니다. 이것은 현재 데이터 과학에서 지배적이지만 "머신 러닝 (machine learning)"이라고하는 신경망에서도 마찬가지입니다.

Quora 에 대한 활발한 토론도 확인하십시오 .

이것은 Kaiesh 의 탁월한 답변 의 핵심에 대한 "인간 언어"(비 기술적) 시놉시스입니다 .

가장 기본적인 의미에서, 모든 의사 결정 알고리즘은 인공 지능의 한 형태로 간주 될 수 있습니다.

인공 지능 의 역사 위키 는 꽤 좋은 개요를 제공합니다. 현장의 뿌리는 일반적으로 상징적 인공 지능 에 속하지만 배비지 까지 거슬러 올라갈 수 있습니다 . "분석 엔진"형태의 제 1 기능성 게임 AI는 Nimatron ( 1940 ) 일 수있다 . 최근에는 신경망 및 유전자 알고리즘을 포함한 다양한 형태의 기계 학습이 흥미로운 결과를 제공했습니다. 베이지안 네트워크 는 확률 적 AI의 또 다른 형태입니다.

알고리즘의 지능 정도 를 평가하는 수단 인 유틸리티 는 메커니즘과 별개입니다.

AI는 약하거나 강할 수 있습니다. 강력 함은 경쟁 적인 합리적 에이전트 , 일반적으로 인간 보다 작업에서 더 나은 성능을 의미 합니다. ( "인간은 모든 것의 척도입니다." Protagoras ) AI와 관련하여 강력한 용어는 전통적으로 인공 일반 지능 ( Turing Test 참조) 을 의미 하는 것으로 여겨졌 지만, 현재 알고리즘 지능은 "거의 강하다".

지능은 스펙트럼입니다.

AI의 최소 요구 사항은 결정의 품질에 관계없이 알고리즘이 데이터를 기반으로 결정을 내리는 것입니다.

도있다 AI 효과 가 잘 이해되면, 즉, 경향은 AI 뭔가를 고려하지합니다. 예를 들어 신경망은 아직 완전히 이해되지 않았기 때문에 사람들은 여전히 ​​AI라고 부르는 경향이 있습니다. 신경망과 그 내부 동작에 대한 모든 세부 사항을 정확히 알고 나면 계산 만 고려할 수 있습니다 . 이것은 오래된 유명한 철학적 주제로 적어도 유명한 Jacques de Vaucanson의 배설물 오리 와 자동 직기 로 돌아갑니다 .

시스템이 지능을 갖기 위해서는 목표 영역을 둘러싸는 결과 일치 기준을 일관되게 생성 할 수 있어야합니다. 이 기능은 복잡한 환경에서 다양한 변화 조건에 걸쳐 지속되어야합니다.

인간이 지능적 일 때, 인간은 목표를 향한 다양한 도전이 나타날 때에도 목표를 반복적으로 달성 할 것입니다. 인간은 한 종 내의 지역화 된 유기체 컬렉션이 세대에 걸쳐 환경 변화에 적응하는 방식을 조정하지만, 인간의 마음은 유기체 컬렉션 내의 개인을 제거하는 대신 접근법 (솔루션 아이디어)을 제거함으로써 빠르게 적응합니다.

인공 지능이라는 용어는 인간이 기계에 설계하거나 프로그래밍 한 지능을 의미합니다. 기계에 지능을 설계하는 것이 가능하다면, 마음은 (일부 제안한 바와 같이) 단지 생물학적 기계 일 가능성이 높다. 따라서 인공 지능과 동일한 정의를 적용하면 교과서에서 강의하는 학생과 일부 강의도 인공적이어야합니다. 교육은 인간에 의해 생물학적 기계에 프로그램 된 일련의 능력 일 것입니다.

어쨌든 수정 자 ARTIFICIAL은 의미가 없습니다. 인간 (또는 기계)이 문해력과 교육없이 지능적으로 행동 할 수 있다는 가정은 순수한 환상입니다. 그러한 것은 문명화 된 생각의 복잡하고 점진적인 상승을 거부하는 것입니다.

따라서 인공 지능에 대한 최소 요구 사항은 용어가 주장하는 경우 지능에 대한 최소 요구 사항과 동일합니다. 이를 위해이 답변의 첫 번째 단락으로 돌아가십시오.

" 2030 년의 인공 지능과 삶 : 인공 지능에 관한 100 년 연구 ":

실제로 AI 분야는 머신 인텔리전스의 최전선을 향한 지속적인 노력입니다. 아이러니하게도 AI는 인수에 대한 주장을 잃어버린 다년간의 운명을 겪게되는데, 결국 AI는 "AI effect"또는 "odd paradox"로 알려진 반복되는 패턴으로 인해 결국에는 프론티어 내부로 끌어 당겨집니다. , 사람들은이 기술에 익숙해지고 AI로 간주되는 것을 멈추고 새로운 기술이 등장합니다.

결과적으로, 우리는 AI로 간주 될 무언가에 대한 고정 된 요구 사항을 선택할 수 없다고 생각합니다. 오히려, 역사상 주어진 순간에 AI는 일반적으로 인간 만이 해결할 수있는 것으로 생각되었던 것을 성취 할 수있는 일련의 프로그램입니다. 기술이 발전함에 따라 경계가 계속 밀려 나고 막대가 높아집니다. 체스 게임을 고려하십시오. 일단 체스 엔진이 AI의 정점 중 하나로 여겨졌지만, 오늘날 그러한 프로그램은 "맹목적 검색"으로 인식되고 실제로는 지능적이지 않습니다.

래리 테 슬러를 인용하자면 인텔리전스는 아직 수행하지 않은 기계 입니다.

아마도 그 용어가 질문에서 알 수 있듯이 과용되었을 것입니다. 그러나 용어가 잘 사용되지 않을 수도 있습니다.

• 최소 요구 사항이 특정 도메인에서 인적 성능을 초과해야하는 경우 고속 메일 분류기는 AI입니다.
• 최소 요구 사항이 인간 공동체에 살 수 있고 적응할 수 있어야하는 경우 현재 존재하는 것은 AI이거나 원격에 가깝습니다.

나는 정의를 제안하는 것에 대해 생각했지만, 인센티브는 오늘날 자신의 정의를 발명하는 것이며, 이미 존재하는 개념적 혼란에 기여하고 싶지 않다고 생각합니다.

이러한 용어와 같은 다른 용어입니다.

• 힘
• 애정
• 탐닉
• 재정적 독립
• 행복

실무자만큼 AI에 대한 많은 정의가 있습니다. 다른 모든 용어와 동일합니다.