Ugrás a tartalomhoz

Szerkesztő:Szalai.laci/Mesterséges intelligencia

A Wikipédiából, a szabad enciklopédiából

Mesterséges P. A fogalmat legtöbbször a számítógépekkel társítjuk, ellentétbe helyezve az emberek és egyéb állatok természetes intelligenciájával. A számítástechnika az MI kutatását az „intelligens ágensek” tanulmányozásaként határozza meg, beleértve minden olyan eszközt, amely érzékeli a környezetét, és olyan aktivitást fejt ki, amely maximalizálja annak lehetőségét, hogy sikeresen elérje céljait. [1] Konkrétabban, Kaplan és Haenlein az MI-t úgy definiálják, mint „egy rendszer azon képességét, hogy helyesen értelmez külső adatokat, tanul ezekből az adatokból, és hogy amit megtanult, azt konkrét célok és feladatok megvalósítása érdekében rugalmas adaptáció segítségével felhasználja”.[2] Köznyelvben PPPP. [3]

Az MI alkalmazási köre vitatott: miközben a gépeket tovább fejlesztjük, egyre kevesebb feladatot nevezünk "intelligenciát" igénylő feladatnak. Ezt a jelenséget MI-hatásnak nevezzük, ami Tesler szellemes elméletéhez vezet, "A mesterséges intelligencia bármi ami még nem valósult meg."[4] Például az optikai karakterfelismerést gyakran kizárjuk a "mesterséges intelligencia" képességei közül, mivel már rutin technológiának számít.[5] A modern gépi képességek, amelyek általában MI-nek minősülnek, magukban foglalják az emberi beszéd sikeres megértését,[6] a legkiválóbb versenyzést stratégiai játékrendszerekben (például Sakk és Go), [7] az önvezető autók működését és az intelligens útválasztást tartalomszolgáltatási hálózatokban és a katonai szimulációkban.

Kaplan és Haenlein az MI rendszereknek három típusát állapítja meg: analitikus, emberi ihletésű és humanizált mesterséges intelligencia.[2] Az analitikus MI csak a kognitív intelligenciával összhangban álló jellemzőkkel rendelkezik, ami a világ kognitív reprezentációját eredményezi, és a múltbeli tapasztalatokon alapuló tanulást használja mint a jövőbeli döntések információforrását. Az emberi ihletésű MI a kognitív és az érzelmi intelligenciát felhasználva értelmezi a kognitív elemek mellett az emberi érzelmeket is, melyeket egyaránt figyelembe vesz a döntéshozatal során. A humanizált MI már magában hordozza minden kompetencia jellegzetességeit (azaz a kognitív, érzelmi és társadalmi intelligenciát), így képes az éntudatra és ön-tudatra másokkal való kölcsönhatásban.

A mesterséges intelligenciát mint akadémiai tantárgyat 1956-ban hozták létre. Azóta több hullámban jelentkezett optimizmus,[8] [9] amit csalódás és a finanszírozás elvesztése követett (az úgynevezett "MI tele")[10] [11] majd az új megközelítések sikernek és megújított anyagi támogatásnak örvendtek.[9] [12] Az MI kutatómunka az idők során nagyrészt olyan kutatási ágazatokra osztva folyt, amelyek gyakran nem kommunikálnak egymással.[13] Ez a felosztás olyan technikai szempontokon alapul, mint például bizonyos célok (pl. robotika vagy gépi tanulás),[14] egyes eszközök használata (logika vagy mesterséges neurális hálózatok), vagy mély filozófiai különbségek.[15] [16] [17] A kutatási ágazatok társadalmi tényezőkön (egyes intézmények vagy egyes kutatók munkája) is alapultak.[13]

Az MI-kutatás hagyományos problémái (vagy céljai) az érvelés, a tudásképzés, a tervezés, a tanulás, a természetes nyelvfeldolgozás, az értelmezés és a tárgyak mozgatásának és manipulálásának képessége.[14] Az általános intelligencia elérése a terület hosszú távú céljai közé tartozik.[18] A megközelítések közé tartoznak a statisztikai módszerek, a számítási intelligencia és a hagyományos szimbolikus MI. Számos eszközt használnak az MI-ben, beleértve a keresési és matematikai optimalizálás változatait, a mesterséges neurális hálózatokat és a statisztikán, valószínűségen és gazdaságosságon alapuló módszereket. Az MI mező a számítástudományra, a számítástechnikára, a matematikára, a pszichológiára, a nyelvészetre, a filozófiára és számos más területre épül.

A mező azon állítás alapján jött létre, miszerint az emberi intelligencia "annyira pontosan leírható, hogy egy gépet alkothatnánk, amely képes szimulálni azt".[19] Ez filozófiai vitát vet fel az elme természetéről és az emberi jellegű intelligenciával ellátott mesterséges lények megteremtésének etikájáról, amely kérdések a mítosz, a fikció és a filozófia által az ókor óta foglalkoztatják az embert.[20] Vannak, akik az MI-t veszélyesnek tartják az emberiségre nézve, ha fejlődését nem állítjuk le.[21] Mások úgy vélik, hogy az MI - a korábbi technológiai forradalmaktól eltérően - a tömeges munkanélküliség kockázatát hozza magával.[22]

A 21. században az MI technikák újjáéledést tapasztaltak a számítógépes teljesítmény, a nagy adatmennyiség és az elméleti megértés párhuzamos fejlődése során. Az MI technikák a technológiai ipar lényeges részévé váltak, és segítettek számos kihívást jelentő probléma megoldásában a számítástechnika, a szoftverfejlesztés és az operációkutatás terén.[23] [12]

Története

[szerkesztés]

Gondolkodni képes mesterséges lények már az ókorban megjelentek mesebeli elemekként,[24] és azóta is gyakran szerepelnek fiktív történetekben, mint Mary Shelley Frankenstein-ja vagy Karel Čapek R.U.R.-je (Rossum univerzális robotjai).[25] Ezek a karakterek és sorsaik sok olyan problémát vetettek fel, amelyeket most a mesterséges intelligencia etikájaként tárgyalnak.[20]

A mechanikai vagy "formális" érvelés tanulmányozását az ókori filozófusok és matematikusok kezdték. A matematikai logika tanulmányozása közvetlenül Alan Turing számítási elméletéhez vezetett, mely szerint egy gép, olyan egyszerű jelek váltakozásával mint "0" és "1", képes lehet bármely elképzelhető matematikai következtetés szimulálására. Ezt Church–Turing-tézisnek nevezzük.[26] E tézis mellett a neurobiológia , az információelmélet és a kibernetika újabb felfedezéseire alapozva a kutatók egy elektronikus agy megépítésének lehetőségét vetették fel. Turing szerint „ha egy ember nem tud különbséget tenni egy gép és egy ember válaszai között, akkor a gép „intelligensnek” tekinthető.”[27] P: 1943-ban Warren McCulloch és Walter Pitts kiadják Az idegi működés logikai alapjai (A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity) című művüket, amellyel megalapítják a neuronhálózatok elméletét.[28]

Az MI mint kutatási terület 1956-ban született a Dartmouth Főiskolán tartott kutatóműhely alkalmával.[29] Fő résztvevői, Allen Newell (Carnegie Mellon Egyetem/CMU), Herbert Simon (CMU), John McCarthy (MIT), Marvin Minsky (MIT) és Arthur Samuel (IBM), az MI kutatás alapítói és vezetői lettek.[30] Ők és diákjaik olyan programokat állítottak elő, amelyeket a sajtó „megdöbbentőnek” nevezett:[31] a számítógépek dámajáték-stratégiákat tanultak (1954 körül),[32] (1959-ben pedig már jobban játszottak, mint az átlagos ember),[33] algebrafeladatokat oldottak meg, logikai elméleteket vezettek le (Logic Theorist program 1956 körül) és beszélni is tudtak angolul.[34] Az 1960-as évek közepére az USA-ban a kutatást erősen finanszírozta a Védelmi Minisztérium[35] és laboratóriumok jöttek létre világszerte.[36] Az MI alapítói optimizmussal tekintettek a jövőbe: Herbert Simon azt jósolta, hogy "a gépek húsz éven belül képesek lesznek bármilyen munkát elvégezni, amit az ember végez". Marvin Minsky ezzel egyetértőleg írja: "a 'mesterséges intelligencia' létrehozásának problémája lényegében megoldásra kerül ... egy generáción belül." [8]

Akkor még nem ismerték fel, mennyire nehezek a hátramaradt feladatok. A haladás lelassult, és 1974-ben, Sir James Lighthill kritikáinak köszönhetően[37] és az amerikai kongresszus folyamatos nyomására, hogy produktívabb projekteket finanszírozzanak, mind az Egyesült Államokban, mind Nagy-Britanniában a kormány megszakította az MI kutatómunkát. Az elkövetkező éveket később az "MI telének" nevezték[10], mivel ebben a korszakban az MI projektek finanszírozását nehezen lehetett kieszközölni.

Az 1980-as évek elején az MI kutatás újjáéledt a szakértői rendszerek kereskedelmi sikereinek köszönhetően.[38] Ezek az MI programnak olyan formái, amelyek szimulálták az emberi szakértők tudását és elemzési képességeit. 1985-re az MI piaca több mint egy milliárd dollárra rúgott. Ugyanakkor a japán ötödik generációs számítógépes projekt arra ösztönözte az Egyesült Államokat és Angliát, hogy állítsák vissza a tudományos kutatás támogatását.[9] A Lisp-gépek piacának 1987-es összeomlásától kezdve azonban az MI körül ismét kételyek keletkeztek, és egy második, hosszabb ideig tartó szünet vette elejét.[11]

Az 1990-es évek végén és a 21. század elején az MI-t logisztikai, adatbányászati, orvosi diagnosztikai és egyéb területeken kezdték el használni.[23] A siker okai az egyre növekvő számítási teljesítmény (lásd Moore törvénye), a konkrét problémák megoldására fektetett hangsúly, az MI és más területek (pl. statisztika, közgazdaságtan és matematika) közötti új kapcsolatok, valamint a kutatóknak a matematikai módszerek és tudományos szabványok mellett való elkötelezettsége.[39] Deep Blue lett az első számítógépes sakk- játékrendszer, amely 1997 május 11-én megdöntött egy többszörös világbajnokot, Garri Kaszparovot.[40]

2011-ben egy "Jeopardy! kvíz show" mérkőzés alkalmával az IBM kérdésekre válaszoló rendszere, Watson, legyőzte a két legnagyobb Jeopardy! bajnokot, Brad Ruttert és Ken Jenningst, jelentős fölénnyel.[41] Gyorsabb számítógépek , algoritmikus fejlesztések és a nagy mennyiségű adathoz való hozzáférés lehetővé tette a gépi tanulás és az percepció fejlődését; 2012-ben az adat-éhes mély tanulási (deep learning) módszerek kezdtek dominálni a pontossági referenciaértékeken.[42] A Kinect , amely 3D-s testmozgási érzékelőt biztosít az Xbox 360 és az Xbox One játékkonzolokhoz, olyan hosszadalmas kutatásokból származó algoritmusokat használ[43], amelyekre az okostelefonok intelligens személyi asszisztensei is épülnek.[44] 2016 márciusában AlphaGo megnyert 5-ből 4 Go játszmát Lee Se-dol bajnok ellen, így ez lett az első számítógépes Go-játszó rendszer amely megvert egy profi Go-játékost előnykő nélkül.[7][45] A 2017-es Future of Go csúcstalálkozón az AlphaGo egy háromjátékos mérkőzésen nyert Ke Jie-vel szemben,[46] aki már két éve tartotta a világbajnoki címet.[47] [48] Ez jelentõs mérföldkövet jelentett a mesterséges intelligencia fejlesztésében, mivel a Go egy rendkívül összetett játék, nem úgy mint a sakk.

Bloomberg Jack Clark szerint a 2015-ös év volt a mesterséges intelligencia mérföldköve, és a Google-ban az AI-t használó szoftverprojektek száma „sporadikus használatból” 2012-ben több mint 2700 projektre nőtt. Clark tényadatokat is bemutat, amelyek azt mutatják, hogy a képfeldolgozási feladatokban a hibaarányok 2011 óta jelentősen csökkentek [49] Ezt a megfizethető neurális hálózatok növekedésének tulajdonítja, a felhőalapú számítástechnikai infrastruktúra növekedése és a kutatási eszközök és adatállományok növekedése miatt. [12] További példák a Microsoft által kifejlesztett Skype-rendszer, amely automatikusan lefordíthat egy nyelvről a másikra, és a Facebook rendszerét, amely képes a képeket a vakoknak leírni. [49] Egy 2017-es felmérésben minden ötödik vállalat egy-egy jelentést tett arról, hogy „felajánlotta az AI-t egyes ajánlatokba vagy folyamatokba”. [50] [51] 2016-ban Kína jelentősen felgyorsította kormányzati finanszírozását; Tekintettel a nagy adatszolgáltatásra és a gyorsan növekvő kutatási teljesítményre, egyes megfigyelők úgy vélik, hogy "AI szuperhatalom" lesz a pályán. [52] [53]

[[Kategória:Feltörekvő technológiák]] [[Kategória:Mesterséges intelligencia]] [[Kategória:Webarchive sablon Wayback Machine linkkel]] [[Kategória:Lapok ellenőrizetlen fordításokkal]]

  1. ↑ Az AI meghatározása, mint az intelligens ügynökök tanulmányozása:
  2. ↑ a b Kaplan Andreas; Michael Haenlein (2018) Siri, Siri a kezemben, aki a legtisztább a földön? A mesterséges intelligencia, üzleti horizontok, 62 (1) értelmezéseiről, illusztrációiról és következményeiről
  3. ↑ Russell & Norvig 2009, 2. o.
  4. ↑ Maloof: Artificial Intelligence: An Introduction, p. 37. georgetown.edu
  5. ↑ Schank, Roger C.. Where's the AI (1991) 
  6. ↑ Russell & Norvig 2009.
  7. ↑ a b AlphaGo – Google DeepMind. [2016. március 10-i dátummal az eredetiből archiválva].
  8. ↑ a b A korai AI optimizmusa:
  9. ↑ a b c Az 1980-as évek boomja: szakértői rendszerek felemelkedése, ötödik generációs projekt , Alvey , MCC , SCI :
  10. ↑ a b Első AI Winter , Mansfield módosítás , Lighthill-jelentés
  11. ↑ a b Második AI tél :
  12. ↑ a b c Az AI a 21. század elején rendkívül sikeres lesz
  13. ↑ a b Pamela McCorduck (2004 , pp.   424) "írja az AI durva összetörését az almezőkben - látás, természetes nyelv, döntéselmélet, genetikai algoritmusok, robotika"   ... és ezek saját al-almezővel - ami aligha lenne mondanivalója egymásnak.
  14. ↑ a b Ez az intelligens tulajdonságok listája a főbb AI tankönyvek által lefedett témákon alapul, többek között:
  15. ↑ Biológiai intelligencia és intelligencia általában:
  16. ↑ Neats vs scruffies :
  17. ↑ Szimbolikus és szubbolimikus AI:
  18. ↑ Az általános intelligenciát ( erős AI ) az AI népszerű bemutatásaiban tárgyalják:
  19. ↑ Lásd a Dartmouth javaslatát , a Filozófia alatt.
  20. ↑ a b Ez egy központi gondolata Pamela McCorduck „s készülékek, akik úgy gondolják. Azt írja: "Szeretem a mesterséges intelligenciát, mint egy tiszteletreméltó kulturális hagyomány tudományos apotheosisát." ( McCorduck 2004 , p.   34) „A mesterséges intelligencia egy vagy másik formája egy olyan elképzelés, amely áthatolt a nyugati szellemi történelemre, egy álomra, amely sürgősen megvalósítható.” ( McCorduck 2004 , p.   xviii) „Történelmünk tele van kísérletekkel - keserű, kegyetlen, komikus, komoly, legendás és valódi - mesterséges intelligenciák megteremtése, a lényegünk megismétlése - a szokásos eszközök megkerülése. a műhelyeinket nem tudtuk biztosítani, hosszú időn keresztül foglalkozunk ebben a páratlan formában az önreprodukcióban. " ( McCorduck 2004 , p.   3) Visszatér a hellenisztikus gyökereihez, és arra készteti, hogy „az Isteneket kovácsolja”. ( McCorduck 2004 , pp.   340-400)
  21. ↑ Stephen Hawking believes AI could be mankind's last accomplishment. BetaNews, 2016. október 21. [2017. augusztus 28-i dátummal az eredetiből archiválva].
  22. ↑ Ford. „Will robots create more jobs than they destroy?”, The Guardian, 2015. szeptember 6. (Hozzáférés: 2018. január 13.) 
  23. ↑ a b A jelenetek mögött széles körben használt AI alkalmazások:
  24. ↑ AI a mítoszban:
  25. ↑ AI a korai tudományos sci-fiben.
  26. ↑ Formális érvelés:
  27. ↑ "Mesterséges intelligencia." Emerging Industries Encyclopedia, szerkesztette: Lynn M. Pearce, 6. kiadás, Gale, 2011, 73–80. Oldal. Gale Virtual Reference Library, http://go.galegroup.com/ps/anonymous?id=GALECX1930200017 . Hozzáférés 2018. március 31-ig.
  28. ↑ Russell & Norvig 2009, 16. o.
  29. ↑ Dartmouth konferencia :
  30. ↑ A Dartmouth konferencia résztvevőinek hegemónia:
  31. ↑ Russell & Norvig 2003, 18. o.
  32. ↑ Schaeffer J. (2009) Nem Samuel megoldotta ezt a játékot? In: One Jump Ahead. Springer, Boston, MA
  33. ↑ Samuel (1959. július 1.). „Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers”. IBM Journal of Research and Development 3 (3), 210–229. o. DOI:10.1147/rd.33.0210. 
  34. ↑ AI " Aranyév " (sikeres szimbolikus érvelési programok 1956–1973):
  35. ↑ A DARPA az 1960-as években az AI-re irányuló, nem irányított tiszta kutatásba tölti a pénzt:
  36. ↑ AI Angliában:
  37. ↑ Lighthill 1973.
  38. ↑ Szakértői rendszerek:
  39. ↑ A formális módszerek most előnyös ( „Győzelem a neats ”):
  40. ↑ McCorduck 2004, 480–483. o.
  41. ↑ Markoff 2011.
  42. ↑ Ask the AI experts: What's driving today's progress in AI? (angol nyelven). McKinsey & Company. (Hozzáférés: 2018. április 13.)
  43. ↑ Administrator: Kinect's AI breakthrough explained. i-programmer.info. [2016. február 1-i dátummal az eredetiből archiválva].
  44. ↑ Rowinski, Dan: Virtual Personal Assistants & The Future Of Your Smartphone [Infographic]. ReadWrite, 2013. január 15. [2015. december 22-i dátummal az eredetiből archiválva].
  45. ↑ „Artificial intelligence: Google's AlphaGo beats Go master Lee Se-dol”, BBC News, 2016. március 12.. [2016. augusztus 26-i dátummal az eredetiből archiválva] (Hozzáférés: 2016. október 1.) 
  46. ↑ (2017. május 27.) „After Win in China, AlphaGo's Designers Explore New AI”. Wired. [2017. június 2-i dátummal az eredetiből archiválva]. 
  47. ↑ World's Go Player Ratings, 2017. május 1. [2017. április 1-i dátummal az eredetiből archiválva].
  48. ↑ 柯洁迎19岁生日 雄踞人类世界排名第一已两年 (chinese nyelven), 2017. május 1. [2017. augusztus 11-i dátummal az eredetiből archiválva].
  49. ↑ a b Clark: Why 2015 Was a Breakthrough Year in Artificial Intelligence. Bloomberg News, 2015. december 8. [2016. november 23-i dátummal az eredetiből archiválva]. (Hozzáférés: 2016. november 23.) „After a half-decade of quiet breakthroughs in artificial intelligence, 2015 has been a landmark year. Computers are smarter and learning faster than ever.”
  50. ↑ Reshaping Business With Artificial Intelligence (angol nyelven). MIT Sloan Management Review. (Hozzáférés: 2018. május 2.)
  51. ↑ Lorica: The state of AI adoption (angol nyelven). O'Reilly Media, 2017. december 18. (Hozzáférés: 2018. május 2.)
  52. ↑ „Who's afraid of artificial intelligence in China? | DW | 18.09.2018”, DW.COM, 2018. szeptember 1. (Hozzáférés: 2018. november 4.) (angol nyelvű) 
  53. ↑ „Review | How two AI superpowers – the U.S. and China – battle for supremacy in the field”, Washington Post, 2018. november 2. (Hozzáférés: 2018. november 4.) (angol nyelvű) 
A lap eredeti címe: „https://hu.wikipedia.org/w/index.php?title=Szerkesztő:Szalai.laci/Mesterséges_intelligencia&oldid=22045584”