Yapay zeka'nin tanımı nedir?
"yapay zekanın" nasıl tanımlanacağını muhtemelen bilmiyoruz çünkü "zekanın" nasıl tanımlanacağını bilmiyoruz.
Yıllar boyunca, birçok insan yapay zekayı tanımlamaya çalıştı. Bu tanımların çoğu Stuart Russell ve Peter Norvig tarafından Yapay Zeka - Modern Bir Yaklaşım adlı kitaplarında özetlenmiştir.
AI tanımları aşağıdaki kategorilere ayrılıyor olarak özetlenebilir:
Düşünce sürecine ve muhakemeye hitap edenler (bir AI nasıl düşünüyor / nedenleri)
Davranışa hitap edenler (bildikleri bir yapay zeka nasıl davranır)
Ayrıca, yukarıdaki 2 kategori ayrıca aşağıdaki tanımlara ayrılmıştır:
I. bir AI'nin başarısını (yukarıdakileri yapmak için) insan performansını çoğaltma yeteneğine dayanarak değerlendirmek
II. veya 'rasyonellik' adı verilen ideal bir performans ölçüsünü çoğaltma yeteneği (bildiklerine dayanarak 'doğru' şeyi yapıyor mu?)
Yukarıdaki kategorilerin her birine uyan tanımlardan bahsedeceğim:
1.I. "İnsan düşüncesiyle ilişkilendirdiğimiz [otomasyon] faaliyetleri, karar verme, problem çözme, öğrenme gibi etkinlikler .." - Bellman 1978
1.II. "Algılamayı, akıl yürütmeyi ve eyleme geçmeyi mümkün kılan hesaplamaların incelenmesi." - Winston, 1992
2.I. "Bilgisayarların şu anda insanların daha iyi yaptığı şeyleri nasıl yapacağına dair çalışma" - Rich and Knight, 1991
2.II. "Akıllı ajanların tasarımı çalışması" - Poole ve ark., 1998
Özetle, AI, rasyonel kararlar alabilen ve rasyonel eylemler gerçekleştirebilen akıllı ve rasyonel makinelerin oluşturulmasına ayrılmıştır.
Alan Turing'in bir bilgisayarın akıllı olup olmadığını test etmeyi önerdiği Turing testini okumanızı öneririm. Bununla birlikte, Turing testinin birkaç sorunu vardır, çünkü antropomorfiktir.
Havacılık mühendisleri uçağı yarattıklarında, uçakların tam olarak kuşlar gibi uçmaları gerektiği hedefini belirlemediler, aksine aerodinamik çalışmalarına dayanarak asansör kuvvetlerinin nasıl üretildiğini öğrenmeye başladılar. Bu bilgiyi kullanarak uçaklar yarattılar.
Benzer şekilde, AI dünyasındaki insanlar IMHO'yu, insan zekasını çabalamak için standart olarak koymamalı, daha ziyade, rasyonaliteyi standart olarak (diğerleri arasında) kullanabiliriz.
— Ömer K
İkili açıklamalarınızı gerçekten seviyorum. Güç, AI imo için bir gereklilik değildir - sadece otomatikleştirilmeli ve karar vermelidir.
Listelenen tanımların çoğu YZ'nin kendisi değil, yirminci yüzyıl akademik faaliyetidir. İlerlemeden bağımsız değildirler veya ölçülebilir sistem kapasitesine dayanırlar. Bellman's, bir sistem için geçerli olan işlevsel bir tanıma en yakın olanıdır, ancak son derece yetersizdir. Bir kişi hangi piyango bileti alacağına karar verebilir, uzun çim problemini biçerek çözebilir veya posta kutularının etrafına yönlendirmeyi öğrenebilir, ancak bunlar akıllı etiketli bir sistem için yetersiz gereksinimlerdir. Hiçbiri artımlı iyileşme, uyarlanabilirlik veya yaratıcılıktan bahsetmez.
@ DukeZhou, güç, katılıyorum, beyinleri veya simülasyonları için bir gereklilik değildir. Hidrolik ve yaylar gibi kaslar ve bunların simülasyonları için bir gerekliliktir. Yine de, bazı makalelerin güç dediği şey gerçekten ÖRNEKTİR. Birisi Dewey sistemi tarafından bir kitap rafında kitap sipariş edebilseydi, ancak DVD'lerini alfabetikleştiremeseydi, aptal olup olmadıklarını merak ederdik. "En azından ikisinden birini yapabilmek için ne kadar akıllı olduklarını" söylemeyeceğiz. Akıllı telefonların ve arabaların herhangi bir insan kadar akıllı olmasını istemiyoruz. Kendimiz yapmaktan çok yorulduğumuz veya yapamayacağımız şeyleri yapmalılar.
@FauChristian Güçlü AI'daki gibi, Alan Turing'in Turing testinin istihbaratla ilgili önerisini çürütmek için Çin'deki oda denemesini tanıtan filozof John Searle'ın çalışmalarından geliyor. Searle, sadece sembolleri manipüle eden bir bilgisayarın gerçekten anlamadığını, tıpkı Çince konuşmayan bir adamın Çince konuşmacıları kandırabildiği gibi, cevapları oluşturmak için bir el kitabı kullanarak sembolleri eşleştirerek Çince'yi kavrayabildiğini savundu. Searle, güçlü yapay zekanın, bir makine sadece akıllıca hareket
ve sorun da tam olarak bu. Titiz felsefi temeller olmadan, temel olarak bilimsel yöntemi temelini kullanan her araştırma gibi, AI her zaman tanım sorununun ardında gizlenecektir. İlk AI araştırmacıları, tıpkı kombinatoryal patlamayı erken ele almayı reddettikleri gibi (neredeyse AI araştırmalarının sona ermesine yol açtı) eldeki felsefi meselelere adım attılar. Felsefi temellerde gerçek bir sapma olmadan, birçok şey söylediğiniz her şeyin sadece AI hakkındaki duygularınız olduğunu iddia eder.
Yazıda Evrensel İstihbarat: Makine İstihbarat bir tanımı aşağıdaki şekilde (2007), Legg ve Hutter, oldukça ciddi bir araştırma sonrasında gayri istihbarat tanımlamak
İstihbarat, bir acentenin çok çeşitli ortamlarda hedeflere ulaşma yeteneğini ölçer
Aynı makalede, bu tanımı da resmileştiriyorlar. Daha fazla ayrıntı için makaleye bakabilirsiniz, ancak birkaç kelimeyle, bu tanımın ortaya çıkması için, yıllar boyunca insanlar tarafından verilen zekanın çoklu tanımlarına bakmışlar ve anahtarı özetlemeye çalışmışlardır. tüm bu tanımların noktaları. Ayrıca istihbarat testleri ve bunların zekanın tanımıyla ilişkisi gibi konuları tartışırlar: yani zekayı tanımlamak için yeterli bir zeka testi mi yoksa zeka testi ve zekanın farklı kavramlarının tanımı mı? Ayrıca bu tanım ve AIXI arasındaki ilişkiyi de işaret ediyorlar .
Makalede Yapay zeka nedir? (2007), John McCarthy de ifade icat yapay zeka kurucularından ve yapay zeka , yazıyor
Yapay zeka, akıllı makineler, özellikle de akıllı bilgisayar programları yapma bilim ve mühendisliğidir. İnsan zekasını anlamak için bilgisayar kullanmadaki benzer görevle ilgilidir, ancak AI, biyolojik olarak gözlemlenebilir yöntemlerle sınırlamak zorunda değildir.
Bununla birlikte, bu tanım insan zekası ile ilgilidir, bu nedenle herkes bu tanıma katılmayacaktır.
Zeka, dünyadaki hedeflere ulaşma yeteneğinin hesapsal bir parçasıdır. Değişen çeşitler ve zeka dereceleri insanlarda, birçok hayvanda ve bazı makinelerde meydana gelir.
Yapay zeka alanı 1956'daki Dartmouth konferansındaki resmi anlayışından bu yana gelişti , bu nedenle yapay zekanın tanımı da gelişecek. Konferanstan daha önce, sibernetik gibi birkaç ilgili alan ve ifade vardı.
Gelebileceğim en kısa cevap şöyle olabilir; yine de doğal zeka hakkında hala çok şey bilmediğimiz için bir tuz tanesi ile al:
Doğal zekanın ne olduğu, soyut kavramları sınırlı gözlemlerden, yeni bir görevi çözmek için kullanma niyeti ile öğrenme süreci olarak görülebilir. Bu süreç, yeni, varsayımsal olarak doğru senaryoları / teorileri hayal etmek ve bunları olasılıkların muazzam hipotez alanını azaltmak ve önceden herhangi bir veri gözlemlemeden yeni durumlara genelleme sağlamak için anlamlı bir şekilde birleştirmek için bu kavramları kullanmayı içerir. Yapay zeka , doğal zekanın yaptıklarını makinelere getirmektir.
Çoğu insanın üzerinde anlaştığı resmi bir tanım yoktur. İşte veri bilimi / makine öğrenimi danışmanı olarak düşündüğüm şey:
Bir araştırma alanı olarak yapay zeka , bir ortamda bağımsız olarak algılayan ve hareket eden ve eylemleriyle bazı metriklere göre durumlarını iyileştiren ajanların incelenmesidir.
Terimi sevmiyorum, çünkü çok geniş / belirsiz. Bunun yerine, Tom Mitchell'in makine öğrenmesinin tanımına bakın:
Bir bilgisayar programının, 'T' ile ölçülen 'T' deki görevlerdeki performansı E deneyimiyle iyileşirse, bazı görev sınıfları 'T' ve performans ölçüsü 'P' ile ilgili olarak 'E' deneyiminden ders aldığı söylenir.
Makine öğrenimi yapay zekanın önemli bir parçasıdır, fakat tek değil. Arama algoritmaları, SLAM, kısıtlı optimizasyon, bilgi tabanları ve otomatik çıkarım da kesinlikle AI'nın bir parçasıdır.
Yapay zeka araştırmacıları şüphesiz kendi disiplin alanları için kullanılan terimi tanımlamakla ilgilenmektedirler ve yapay terimde çok az belirsizlik vardır . Sorun, zeka kelimesinin tarihsel olarak gerçek sayı miktarından ziyade nitel bir tanım olmasıydı.
Birinin zekası diğerinin zekasıyla nasıl karşılaştırılabilir? IQ testi, ortalama üniversite kurulu test kategorileri, net değer, Satranç ve Go turnuvası zaferi, yanlış karar oranları, çeşitli entelektüel hız yarışları, değerlendirme panoları ve paneller, zihinsel yeteneklerin arkasındaki matematiksel teoriye katılanlar için ağrısız yetersiz bir dizi küme olmuştur. zeka diyoruz.
Sadece bir asır önce, istihbarat, akademi, iş dünyası ve kişisel yaşamdaki sorunlara çözüm bulma yeteneği ile ilişkili niteliksel bir terimdi. Kültür, bir zamanlar yalnızca niteliksel olan şeylere nicel bir muamele aramaya başladığında, zihinsel yeteneğin bir kişinin yaşına ve çevresel fırsatlarına bağımlılığı bir zorluk yarattı. İstihbarat bölümü (IQ) fikri, yaş ve fırsattan bağımsız olarak zihinsel potansiyeli ölçme arzusundan doğdu.
Bazıları, matematik ve dile uygulandıklarında temel bilişsel becerilerin standart testini yaparak çevresel faktörleri en aza indirmeye çalıştı.
Üretim sistemi ve bulanık mantık kapları (kural tabanlı), derin öğrenme (yapay ağ tabanlı), genetik algoritmalar ve diğer AI araştırma biçimleri, insanlar için tasarlanmış standart testlerde iyi puan verebilecek makineler üretmedi. Yine de makinelerde doğal dil yetenekleri, mekanik koordinasyon, planlama mükemmelliği ve net ve doğrulanabilir akıl yürütmeye dayanan sonuçların çıkarılması araştırılmaya devam etmektedir.
Aşağıda, ölçüm yöntemleri, kullanım mimarisi ve erken umut vadeden sonuçlar ve sürekli iyileştirme sağlayan araştırma türleri ile ayırt edilen zihinsel yetenek kategorileri bulunmaktadır.
Diyalog - Alan Turing'in önerilen taklit oyunu ve sistem otomasyonu, kişisel asistanlar ve mobil sohbet botlarının cevap verebilme özelliği ile ölçülmüştür
Mekanik kontrol - hem taşımacılık sektörü akıllı otomasyon kullanımı durumunda hem sistem kararlılık kriterleri hem de olay maliyeti oranı ve can kaybında azalma ile ölçülür
İş zekası - öncelikle manuel planlama ve operasyonel kontrolden önceki veya eşzamanlı olarak trendlerle ilgili olarak karlılıktaki artış veya azalma ile ölçülür
En uygun araçların matematiksel ifadesine dayanan karmaşık bir işlev için en olası ve en uygun parametrelendirmenin keşfi, yukarıda kasıtlı olarak listelenmemiştir. Makine öğrenimi cihazlarının merkezi faaliyeti nedir, tarihsel olarak zeka olarak adlandırılan kategorilere tam olarak uymuyor ve olması gerekmiyor. Veri setlerinin tahmine dayalı olarak istatistiksel olarak ele alınması entelektüel anlamda öğrenme değildir. Yüzey uydurmadır. Makine öğrenimi, günümüzde diğer zeka araçları gibi gücünü artırmak için insan zekası tarafından kullanılacak bir araçtır.
Makine öğrenimi üzerindeki bu kısıtlama, gelecekte aşılabilir. Yapay ağların yukarıda listelenen kategorilerde biliş, mantık, önemi tanıma yeteneği ve etkili yetenek gösterip göstermeyeceği ve ne zaman gösterileceği bilinmemektedir.
nnben∈ Rnben∈R,nn = 1n=1
Dilbilimsel zeka (“akıllı kelime”)
Mantıksal-matematiksel zeka (“sayı / akıl yürütme”)
Mekansal zeka (“akıllı resim”)
Bedensel Kinestetik zeka (“beden akıllı”)
Müzik zekası (“akıllı müzik”)
Kişilerarası zeka (“akıllı insanlar”)
Kişilerarası zeka (“kendini akıllı”)
Doğalcı zeka (Armstrong'un eki)
Varoluşçu zeka (Armstrong'un eki)
Ahlaki zeka (John Bradshaw, Ph.D., ek)
Bunların hepsinin, eğitim veya diğer eğitim nedeniyle değişen etkinliklerde ifade edilen tek bir zeka yeteneğinin tezahürü olduğu iddiası, bilişsel bilim, genetik ve biyoinformatik alanlarında kanıta dayalı keşifle sistematik olarak zayıflamıştır.
Genetikte, zekâya en az yirmi iki bağımsız genetik bileşen tanımlanmıştır ve bu sayı muhtemelen artmaktadır. İnsan DNA'sındaki bu bağımsız anahtarların hepsi beyindeki aynı nöral kontrolleri etkilemez ve g faktörü ideolojisinin kanıta dayalı zayıflığını gösterir.
İnsan zekası ve DNA ifade biçimlerinin bazılarının zamanla keşfedilecek karmaşık yollarla eşleşmesi ve bu eşlemenin zaman içinde tamamen g faktörü basitleştirmesinin yerini alması muhtemeldir.
Yapay Zeka terimi , İnsan Zekâsının Form ve İfadelerinin Simülasyonları olarak daha iyi ifade edilebilir ve sadece AI olarak kısaltılabilir. Ancak bu bir tanım değildir. Bu kaba bir tanımdır. Tek terim altında gevşek bir şekilde grupladığımız tüm boyutlar için asla tek bir kesin tanım olmayabilir. İnsan zekası için durum buysa, yapay zeka için de geçerli kalabilir.
Kişinin tüm akıllı tepkiler hakkında listeleyebileceği bazı ortak özellikler vardır.
İstihbarat sadece belirli bir çevresel koşul ve bazı amaç veya hedefler bağlamında ölçülebilir ve faydalı olabilir. Hedeflere örnek olarak, hayatta kalmak, bir derece elde etmek, bir çatışmanın ortasında ateşkes müzakere etmek veya varlıkları ya da bir işi büyütmek verilebilir.
Zeka, deneyim yoluyla öğrenilenlere dayanarak beklenmedik koşullara adapte olmayı içerir, bu nedenle öğrenilenleri uygulama yeteneği olmadan öğrenmek zeka değildir ve öğrenilen ve basitçe bir süreci kontrol eden bir veya birkaç şeye aktarılan bir süreç uygulamak da değildir. zeka olarak kabul edilir.
İnsan zekası, eşzamanlı bir şekilde öğrenebilir ve uygulayabilir. Bunun ötesinde, daha az formda özyineleme olarak önerilen temel insan zihinsel yeteneklerinden bahsetmeden zekaya çalışan bir tanımı tartışmak yanlış olur, ancak özyineleme veya kompozisyonun bu zihinsel özellikleri üreteceğine dair kanıt mevcut değildir.
Eşzamanlı öğrenme ve öğrenilenlerin kullanımı
Artan iyileştirme için yeni mekanizmalar icat edebilme
Beklenmedik koşullara uyumluluk
Şu anda öğrenilen alanların dışında yapı icat edebilme
Akıllı makineler için gelecekteki gereksinimler bunları içerebilir ve şimdi bunları dahil etmek için bazı bilgelik olabilir.
Senaryolar, planlar, hedefler ve anlayış: İnsan bilgi yapıları üzerine bir araştırma , Schank, Abelson, 2013, alıntı 16.689 makale, T&F alıntısı: 1971 yazında, psikoloji, yapay zeka ve dilbilim. On beş katılımcı çeşitli şekillerde büyük bilgi veya inanç sistemlerinin temsil edilmesiyle ilgileniyordu.
Gemimizi Anlamak - Aranıyor: Zekanın Tanımı , Michael Warner, 2002
Zeka Kavramı ve Yaşam Boyu Öğrenme ve Başarıdaki Rolü , Robert J. Sternberg, Yale Üniversitesi, 1997
Yapay Zeka Açısından Bazı Felsefi Sorunlar , John McCarthy ve Patrick J. Hayes, Stanford Üniversitesi, 1981
Duygusal Zekayı Anlamak ve Geliştirmek , Olivier Serrat, Bilgi Çözümleri, ss 329-339, 2017
Zihin Çerçeveleri: Çoklu Zeka Kuramı , 2011, Howard Gardner
7 (Yedi) Akıllı Çeşit: Birden Çok Zekanızı Belirleme ve Geliştirme , 1999, Thomas Armstrong
78.308 kişinin genom çapında dernek meta-analizi, insan zekasını etkileyen yeni lokusları ve genleri tanımlar , Suzanne Sniekers et. al., 2017
İstihbaratın bu tanımı, insan DNA'sında bulunan bilimsel bir arka plana odaklanır. Eksik olan, sihirli hileler icat etmenin sosyal bileşenidir. Robotiklerin ilk örneği, yanlış oyuncu Wolfgang von Kempelen tarafından yapılan Automaton olarak adlandırıldı. Fikir insanları aldatmaktı. At yarışlarına (Ada Lovelace) bahis yapmak, bok oyunları ve insan beynindeki hızlı hesaplamalar illüzyonist tarafından yapılan hile olarak görülebilir .
Belirli bir görev veya bir dizi görev ile ilgili olarak, bir karar verici ajanın diğer karar verici ajanlara göre gücünün ölçüsü. Ortam ilgisizdir - zeka hem organik hem de kasıtlı olarak yaratılmış mekanizmalar tarafından sergilenir. Çözülmüş bir oyunda olduğu gibi, bir sorunu çözme yeteneği de olabilir .
Kasıtlı olarak yaratılmış bir şey olan eser terimi ile ilgilidir . Tipik olarak bu terim fiziksel nesneleri ifade etmek için kullanılmıştır, ancak insanlar tarafından oluşturulan algoritmalar da yapay olarak kabul edilir.
Etimoloji, ars ve faciō Latince sözcüklerinden türetilmiştir : " Ustalıkla inşa etmek" veya "yapma sanatı".
Ustalıkla (kasıtlı olarak) oluşturulmuş herhangi bir karar verici ajan.
EK: "Zeka" nın anlamı
"İstihbarat" ın orijinal anlamı Hint-Avrupa'ya geri dönmek gibi görünüyor. Bakınız: zeka (etimoloji) ; * Bacak / * leh₂w-
OED 1. zeka tanımı yanlış değil, yetenek kazanma anlamını genişletir (kanıtlanabilir fayda), sadece ikinci tanım daha eski ve temeldir: "[Stratejik] değerin bilgi toplanması; 2.3 (arkaik) Genel Haberler."
Evreni , bilginin aldığı her hangi bir biçimden (madde, enerji, durumlar, bağıl pozisyonlar, vb.) Bilgiden ibaret olarak kabul edebilirsiniz . Algoritma açısından, bu, evreni ölçmek zorunda oldukları tek araç, algılar .
Düz bir metin dosyası alın. Bu sadece veri olabilir, ancak çalışmayı deneyebilirsiniz. Eğer gerçekten çalışıyorsa, bazı görevlerde fayda gösterebilir. (Örneğin, bir minimax algoritmasıysa.)
"Fayda ölçüsü olarak zeka", bilgi anlamında, özellikle de zekayı bir göreve ya da diğer zekâlara göre bir dereceye kadar ölçtüğümüz bilginin kendisi olan "zekadır".
Bu, Russell & Norvig'in istihbarata dayalı temel zeka tanımına da işaret ediyor. Sans faydası, zekanın anlamlı bir tanımı yoktur, en azından somut veya pratik olma anlamında değildir.
AI temel olarak insan zekasını makinede uygulama eylemidir. Bu, insan zekasını uygulayan çeşitli algoritmalar aracılığıyla yapılır.
AI, karmaşık kararları tahmin etmek için hesaplama tekniklerini kullanan bir alandır.
"Yaklaşık" kullanımınızı açıklayabilir misiniz? (Açıklamaya değer olduğunu düşündüğüm ilginç bir seçim!)
Daha Konvansiyonel: Daha önce hiç görmediği keyfi girişler için çıkışları hesaplayabilen, girişler ve çıkışlar (örn. Etki alanı ve aralık ) arasında açık bir ilişki olan veya sağlanmayan bir bilgisayar programı (çoğunlukla ). Google Arama, Alexa, Siri, Cortana, IBM Watson ... Tanım hepsi için geçerlidir; Genel Amaçlı Yapay Zeka için bile
Bir adım daha ileri gidiyorum ( tartışmalı! ). İnsan olmayan bir varlığı ilk tanımdan kaldırırsanız , bu benim için insan zekasının tanımıdır. Örneğin, RMB'ler denetimsiz ön eğitim sırasında verilerden bazı gizli soyut anlamlar çıkarabilir. Bunu intuitionbizim için arayabiliriz , ama görünüşe göre insanlar için benzersiz değil. ( Geoffrey Hinton'un kedi tanıma deneyi iyi bir örnektir, ancak bir bağlantı bulamadı ). RBM'ler de hayal edebilir . Yani Belkineredeyse doğaüstü bir fenomen gibi algıladığımız insan zekası, ne kadar karmaşık olursa olsun, matematiksel bir modelle modellenebilir. Bu nedenle, AI'yı bir işlev bileşimine (kabaca konuşursak) indirgemeden önce, insan zekası argümanımı yargılayın. İşte konu hakkında Geoffrey Hinton'un bir videosu
Makine Öğrenimi: Makine Öğrenimi, belirli girdiler ve çıktılar için bir işlevin parametrelerini optimize etme işlemidir, böylece yeni girdiler için yeni çıktılar hesaplayabilir. Doğrusal Regresyon bile bir tür makine öğrenimidir ve Derin Sinir Ağı aslında bir işlevdir. Yapay zeka ile dönüşümlü olarak kullanılır, ancak aynı anlama gelmez. AI cevap NE Makine Öğrenimi cevaplar ise NASIL . (Tam olarak değil, yakın)
AI ve ML farkını açıklığa kavuşturmak için size bazı örnekler vereyim.
Derin Öğrenme yapay zeka değildir. ML.
Amazon'un Alexa'sı bir AI.
Genetik Algoritmayı (GA) optimize etmek ML'dir. Bu GA parametrelerini kullanarak Yılan oyunu oynayan bir bot bir AI.
NOT: Ancak, şu anda AI oluşturmak için kullandığımız tüm yöntem ve yapılar Makine Öğrenimi terimi altındadır. Dolayısıyla Yapay Zeka oluşturmak için Makine Öğrenimi kullandığımızı söylemek doğrudur.
Özetleyeyim: AI, IPO modelindeki “işlem” kutusuna benzer şekilde giriş ve çıkış arasındaki kara kutudur . Ve işlem kutusundaki hesaplama makine öğrenimi ile yapılır. İlk bakışta, bu açıklama kısa ve kesindir, ancak AI'nın ne olduğunu açıklamaz, sadece klasik programlamayı tanımlar. IPO modeli programcıların ne yaptığını belirlemek için kullanılır. Girdiyi çıktıya dönüştürme kurallarını tanımlarlar. İşlem modelindeki bir tür kara kutu yapay zekaya eşitse, neden her yıl binlerce makale konu hakkında yazılıyor?
@ManuelRodriguez "neden her yıl binlerce makale konu hakkında yazılıyor?" Buna nasıl cevap vereceğimi bilmiyorum. Sorunuzu farklı sorabilir misiniz?
AI'nın giriş ve çıkış değerleri arasındaki doğrusal regresyon işlevine eşit olduğunu varsayalım. Yapay zeka çözümü makine öğrenimi ile yapılabilir, yani algoritma bir eşleme bulacaktır. Bu varsayımın çok kolay olduğuna inanıyorum, çünkü iki ayaklı yürüme, insan vizyonu ve anlambilimsel anlayış gibi makine dışı öğrenme konuları hakkında birçok akademik makale yazılmıştır. Yapay zeka, makine öğreniminin dışında yer alıyor ve bilginin kendisiyle ilgili görünüyor.
@ManuelRodriguez AI'nın daha soyut bir kavram olduğunu kabul ediyorum. AI to ML, Turing Machine to Real Computer gibidir. Uygulama ve metodoloji içinde bulunduğu kavramı içeremez. BTW, yapay zekanın bir işlev olduğunu söylemedim. Makine Öğreniminin bir fonksiyonun optimizasyonu olduğunu söyledim. Yani Derin Sinir Ağı aslında bir işlevdir. Ve küresel minimum bulmak için bir DNN yetiştirmek son derece zordur. Dahası, küresel minimumun NP-Hard olduğunu tespit edip etmediğimizi kontrol etmek neredeyse imkansız.
@ManuelRodriguez Cevabımı daha kötüsü için düzenledim =) okumak isteyebilirsiniz.
Algoritmalar tarafından yönlendirilen insanlar tarafından değil, makine düzeyinde bir zeka.