Jak funguje umělá inteligence?

Dnes existují různé formy umělé inteligence (AI). Je to těžká otázka, co dokonce nazvat umělou inteligenci a co pouze nazvat softwarovým programem. Existuje tendence v softwaru, kdy když něco, co se dříve nazývalo „AI“, dozrává a integruje se do technologického pozadí, už se to nevolá AI. Programátoři padesátých let mohou v našem světě „umělou inteligenci“ - například mikročip ve vašem vozidle, který reguluje vstřikování paliva, nebo v databázi v supermarketu, který ukládá záznamy o veškerém prodeji, nebo v oblasti, která se nazývá vstřikování paliva, ale v oblasti, která se nazývá „umělecká inteligence“, by však mohla zaznamenat četný zabudovaný software. Vědci AI mají tendenci se dívat na složitější, adaptivnější, schopnější nebo dokonce vágně lidské formy softwaru. Pracovníci v umělé inteligenci také bývají interdisciplinární a welL-vzorované v oblastech vědy a matematiky cizí pro typický programátor, včetně, ale nejen: formální statistika, neurověda, evoluční psychologie, strojové učení a teorie rozhodování.

V oblasti umělé inteligence jsou dva hlavní tábory: úhledné a šarňety. Divize se koná prakticky od doby, kdy byla AI založena jako pole v roce 1956. Úhledy jsou obhájci formálních metod, jako jsou aplikované statistiky. Líbí se jim, aby jejich programy byly dobře organizované, prokazatelně zdravé, fungují na základě konkrétních teorií a svobodně upravitelné. Scruffies jako chaotické přístupy, jako jsou adaptivní neuronové sítě, a považují se za hackery, házejí cokoli, pokud se zdá, že to funguje. Oba přístupy měly v minulosti působivé úspěchy a existují také hybridy obou témat.

Všechny návrhy umělé inteligence jsou alespoň povrchníY inspirovaný lidským mozkem, protože podle definice je umělá inteligence podle definice o napodobování některých aspektů inteligence. AIS musí vytvářet koncepty věcí, s nimiž manipulují nebo s nimi pracují, a tyto koncepty ukládat jako kousky dat. Někdy jsou tyto kousky dynamické a často aktualizované, někdy statické. Obecně se AI týká využití vztahů mezi daty k dosažení určitého cíle.

Cíle

jsou často přiřazovány na základě užitečnosti. Když je systém AI prezentován s cílem, může systém AI generovat subgoals a přiřadit tyto subgoals užitečné hodnoty na základě jejich předpokládaného příspěvku k primárnímu cíli. AI pokračuje v pronásledování subgoalů, dokud nebude dosaženo primárního cíle. Pak je zdarma přejít k novému (ale často podobnému) primárnímu cíli. Mezi umělou inteligencí se velmi liší, jak jsou implementovány všechny tyto dynamiky.