Josh Worth는 인공 지능이라고 하는 Stop 인공 지능 이라는 용어에 인공 지능 이라는 용어를 사용하는 것에 대한 비판을 제공합니다. 하지만, 용어의 치료에 몇 가지주의 사항이있다. 하나는 URL 경로의 오타입니다.
인공 지능 이라는 용어가 아닙니다 가 문제 . 그것은 매체와 때로는 학술 문헌에서 수집됩니다.
IS 인공 명확하지?
인공 이라는 용어 는 특히 모호하거나 부정확하지 않습니다. 인공은 가치가 제안한 것처럼 가짜를 의미하지 않습니다. 그것은 단순히 자연 과정에서 발생하지 않았다는 것을 의미합니다. 고급 인공 꽃은 자란 것처럼 느끼고 냄새가납니다. 인공 비행은 이제 비행이라고합니다. 우리는 더 이상 조류를 독점 비행 조종사로 보지 않기 때문에 비행이라는 단어가 항공기라는 인공물을 포함하도록 변경되었습니다.
사람들은 일반적으로 인간의 능력과 함께 형용사를 인공적 으로 배치하는 실수를 저 지르지 않기 때문에, 잘못을 범하는 경향이 없습니다. 인공 지능 이라는 용어를 사용하는 데 문제가 있습니다 . 그 전반적인 진술에서 가치가 있습니다. 이 용어의 오용에는 두 가지 포크가있을 수 있습니다.
지능 정의
한 가지 문제는 지능 이라는 용어 입니다. 우리가 본 정의는 상당히 문제가 있습니다. 일부는 잘못 표시되어 있으며 많은 예를 들어서 증명할 수 있습니다. 더욱이, 정의는 질적이며 정량화가 불가능하지는 않지만 어렵다.
일부는 지능을 정량화하기 위해 표준화 된 학계 시험을 제안합니다. 우리가 그 정의의 g- 인수 지지자들로부터 그 단어의 정의를 사용한다면, 인공 지능은 목표 아이디어이며 그것을 근사화하는 데는 아무것도 없습니다. 대학 보드 시험에서 높은 점수를 바탕으로 한 주요 대학에는 아직 컴퓨터 시스템이 인정되지 않았습니다.
우리가 표준으로 학습하는 능력을 사용한다면, 파리는 자극적 인 사람에 의해 찌그러지는 것을 피하기 위해 하나의 기동 전략 변경에서 자주 배우기 때문에 지능적입니다. 학습 자체가 인간 지능의 적절한 특성화가 아닌 다른 이유는 수천 가지가 있습니다. 크랙 중독자는 직업을 가지지 않고 구매하는 방법을 배울 수 있습니다. 우리는 그것을 지능으로 묘사하지 않고 오히려 기능 장애로 묘사 할 것입니다.
용어를 지나치게 포괄적으로 사용
다른 문제는 다양성에서 발생합니다. 유리한 기술 확장으로 인식되는 분야에서 전문가로 등장하기 위해 주제에 대한 개념이없는 일부 사람들은 때로는 동료 검토 사실처럼 추측을 제시합니다. 이것은 수세기 동안 일반적인 주제였습니다. 공개적으로 사용 가능한 정보의 작은 부분까지도 처리 할 수있는 피어 검증 대역폭이 부족한 경우가 종종 있습니다. 웹 발행물은이 문제를 개선했습니다.
이러한 전문가 평판의 탐사로 인해 인공 지능 이라는 이름 으로 지적 되지 않은 많은 것들이 수집되고 있습니다.
- 다차원 제어 시스템
- 순열의 무차별 대입
- 표본 데이터를 통계적으로 분석하여 결정
- 정의 된 최적 행동으로 수렴되는 매개 변수화 된 기능 네트워크
의 구성 요소가없는 위의 것
- 인식,
- 이해,
- 이러한 모델의 복잡한 모델링 및 사용
- 시맨틱 매핑,
- 합리적인 추론,
- 또는 명확하고 독특하고 광범위한 다른 형태의 적응
진정한 인공 지능 을 나타내는 기술에는 포함되어서는 안됩니다 . 그러나 제어 시스템 이론, 검색, 매개 변수화 된 기능 수렴 및 해당 이론을 사용하는 통계 또는 작업 시스템 개발 이론은 인공적인 것이 아니라 지능적입니다.
위의 네 개는 생물학 영역 밖에서 진정한 지능 시스템과 구별되는 용어를 가지고있을 수 있습니다.
- MDC — 다차원 제어
- BSS — 무차별 대입
- NBL — 네트워크 기반 학습
- SDS — 통계 결정 시스템
세 단어를 갖고 별개의 두문자어를 갖는 용어는 점점 더 길어질 것으로 보인다.