Kunsmatige intelligensie

Kunsmatige intelligensie (KI) is die intelligensie wat 'n masjien of sagteware tentoonstel. Dit is 'n akademiese studieveld wat poog om menslike intelligensie kunsmatig te skep. KI-navorsers en -handboeke definieer dit as "die studie en ontwerp van intelligente agente",[1] waar 'n intelligente agent 'n stelsel is wat sy omgewing waarneem en aksies neem wat sy kanse op sukses vergroot. John McCarthy, wat die term in 1955 geskep het, definieer dit as "die wetenskap van die skep van intelligente masjiene".[2]Meer in detail, definieer Andreas Kaplan en Michael Haenlein kunsmatige intelligensie as "die vermoë van 'n stelsel om eksterne data korrek te interpreteer, om uit hierdie data te leer en om hierdie lesse te gebruik om spesifieke doelstellings en take te bereik deur buigsame aanpassing."[3]

KI-navorsing is hoogs tegnies en gespesialiseerd, en is diep in onderafdelings verdeel, wat dikwels nie met mekaar kommunikeer nie.[4] In sommige gevalle kan die verdeeldheid aan sosiale en kulturele faktore toegeskryf word, soos werk wat by 'n bepaalde instelling of deur individuele navorsers gedoen word. KI-navorsing word ook deur verskeie tegniese kwessies geraak. Sekere subvelde fokus op die oplos van spesifieke probleme. Ander fokus weer op een van verskeie moontlike benaderings, of die gebruik van 'n bepaalde hulpmiddel, of ter vervulling van spesifieke toepassings.

Die sentrale probleme (of doelwitte) van KI-navorsing sluit in: redenasie, kennis, beplanning, leer, natuurliketaalverwerking (kommunikasie), persepsie en die vermoë om te beweeg en voorwerpe te manipuleer.[5] algemene kunsmatige intelligensie word as een van die veld se langtermyn doelwitte beskou.[6]

'n Redelik algemeen aanvaarde toets vir kunsmatige intelligensie is die turingstoets, geformuleer deur die Engelse wiskundige Alan Turing, een van die vaders van rekenaarwetenskap. Dit kom daarop neer dat as 'n rekenaar iemand kan mislei en laat glo dat hy 'n mens is, die rekenaar intelligent moet wees.

Tegnieke soos neurale netwerke en genetiese algoritmes toon dat die KI ook inspirasie put uit die biologie. Baie takke van wetenskap hou verband met die KI. Kunsmatige intelligensie kan dus ook gesien word as 'n brug tussen verskillende dissiplines.

TuringtoetsWysig

Die turingtoets beteken dat as 'n rekenaar iemand kan mislei en laat glo dat hy 'n mens is, die rekenaar intelligent moet wees. Vir so 'n toets moet die omstandighede sodanig gemaak word dat die proefpersoon nie kan sien met wie hy praat nie, byvoorbeeld deur met iemand in 'n ander vertrek via 'n toetsbord en netwerk te gesels. Volgens die John McCarthy-definisie van 1955 is dit "toelaat dat 'n masjien so optree dat ons intelligente gedrag sou noem as iemand sou optree" in sy "Proposal for the Dartmouth Summer Research Project On Artificial Intelligence" (1955), waarin die term kunsmatige intelligensie die eerste keer verskyn.

Die Chinese kamerargumentWysig

Om 'n voorstelling te kan maak dat dit nie nodig is om 'n opdrag inhoudelik te begryp nie en tog so 'n taak wesenlik te kan uitvoer word deur John Searle en sy Chinese kamerdenkeksperiment voorgestel. Volgens die eksperiment moet jy jou voorstel dat jy in 'n afgeslote kamer is en dat jy volgens 'n formele instruksieprogram 'n uitset moet genereer aan die hand van 'n inset. Die feit dat jy nie die insette hiervoor hoef te verstaan nie, word bewys deur die feit dat hierdie insette en uitsette in die vorm van Chinese karakters plaasvind, sonder dat jy enige kennis van Chinees het. Die feit dat die uitset danksy die program nog steeds korrek is, word aangetoon deur die feit dat die Chinese sprekers die inhoud betekenisvol vind. In die eksperiment word vrae wat in Chinees geskryf is, aangebied vir insette. Die antwoorde wat verkry word deur die instruksies blindelings te volg, is so goed dat die onderwerp nie besef dat die antwoorde wat gegee word gegenereer is deur iemand wat glad nie Chinees verstaan nie.

Searle wil bewys dat dit nie intelligensie is nie: jy verstaan self niks van die uitset nie. Volgens Searle kan 'n rekenaar dus die turingstoets slaag, maar dit kan nog steeds nie intelligent wees nie.

'n Voor die hand liggende teenargument is dat dit in hierdie voorbeeld byna sielkundig onvermydelik is dat jy jouself identifiseer met die 'persoon' in die kamer wat nie Chinees verstaan nie, maar dat dit verkeerd is, getuig deur die feit dat die totale stelsel (die kamer plus inhoud, uitvoerende persoon plus program), wel Chinees verstaan.

VerwysingsWysig

  1. Poole, David; Mackworth, Alan; Goebel, Randy (1998). Computational Intelligence: A Logical Approach. New York: Oxford University Press. ISBN 0-19-510270-3.
  2. Andreas Kaplan; Michael Haenlein (2019) Siri, Siri in my Hand, who's the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations and Implications of Artificial Intelligence, Business Horizons, 62(1), 15-25
  3. Kaplan Andreas; Michael Haenlein (2018) Siri, Siri in my Hand, who's the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations and Implications of Artificial Intelligence, Business Horizons, 62(1)
  4. McCorduck, Pamela (2004), Machines Who Think (2nd ed.), Natick, MA: A. K. Peters, Ltd., ISBN 1-56881-205-1.
  5. Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2003), Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd ed.), Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, ISBN 0-13-790395-2.
  6. Kurzweil, Ray (1999). The Age of Spiritual Machines. Penguin Books. ISBN 0-670-88217-8.

Verdere leeswerkWysig

  • DH Author, ‘Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation’ (2015) 29(3) Journal of Economic Perspectives 3.
  • Boden, Margaret, Mind As Machine, Oxford University Press, 2006.
  • Cukier, Kenneth, "Ready for Robots? How to Think about the Future of AI", Foreign Affairs, vol. 98, no. 4 (July/August 2019), pp. 192–98.
  • Domingos, Pedro, "Our Digital Doubles: AI will serve our species, not control it", Scientific American, vol. 319, no. 3 (September 2018), bl. 88–93.
  • Gopnik, Alison, "Making AI More Human: Artificial intelligence has staged a revival by starting to incorporate what we know about how children learn", Scientific American, vol. 316, no. 6 (Junie 2017), bl. 60–65.
  • Johnston, John (2008) The Allure of Machinic Life: Cybernetics, Artificial Life, and the New AI, MIT Press.
  • Koch, Christof, "Proust among the Machines", Scientific American, vol. 321, no. 6 (Desember 2019), bl. 46–49.
  • Marcus, Gary, "Am I Human?: Researchers need new ways to distinguish artificial intelligence from the natural kind", Scientific American, vol. 316, no. 3 (Maart 2017), bl. 58–63.
  • E McGaughey, 'Will Robots Automate Your Job Away? Full Employment, Basic Income, and Economic Democracy' (2018) SSRN, part 2(3).
  • George Musser, "Artificial Imagination: How machines could learn creativity and common sense, among other human qualities", Scientific American, vol. 320, no. 5 (May 2019), pp. 58–63.
  • Myers, Courtney Boyd ed. (2009). "The AI Report". Forbes June 2009
  • Raphael, Bertram (1976). The Thinking Computer. W.H.Freeman and Company. ISBN 978-0-7167-0723-3.
  • Scharre, Paul, "Killer Apps: The Real Dangers of an AI Arms Race", Foreign Affairs, vol. 98, no. 3 (Mei/Junie 2019), bl. 135–44.
  • (2010) “The development of an AI journal ranking based on the revealed preference approach”. Journal of Informetrics 4 (4): 447–459. doi:10.1016/j.joi.2010.04.001.
  • (2011) “Comparing the expert survey and citation impact journal ranking methods: Example from the field of Artificial Intelligence”. Journal of Informetrics 5 (4): 629–649. doi:10.1016/j.joi.2011.06.002.
  • Sun, R. & Bookman, L. (eds.), Computational Architectures: Integrating Neural and Symbolic Processes. Kluwer Academic Publishers, Needham, MA. 1994.
  • Tom Simonite (29 December 2014). "2014 in Computing: Breakthroughs in Artificial Intelligence". MIT Technology Review.
  • Tooze, Adam, "Democracy and Its Discontents", The New York Review of Books, vol. LXVI, no. 10 (6 Junie 2019), bl. 52–53, 56–57.

Eksterne skakelsWysig