Hvordan fungerer kunstig intelligens?
Der er forskellige former for kunstig intelligens (AI) derude i dag. Det er et hårdt spørgsmål, hvad man endda kalder en kunstig intelligens, og hvad man blot kalder et softwareprogram. Der er en tendens inden for software, hvor når noget, der plejede kaldes "AI", modnes og integrerer sig i det teknologiske baggrund, bliver det ikke mere kaldet AI. Programmerne fra 1950'erne kalder muligvis talrige indlejrede software i vores verden "kunstig intelligens" - for eksempel mikrochippen i din bil, der regulerer brændstofinjektion, eller databasen i supermarkedet, der gemmer poster over alt salg eller Google-søgemaskinen.
Men det felt, der kalder sig selv "Kunstig intelligens", har en tendens til at være lidt anderledes end den meget større gruppe af "softwareudviklere generelt". AI-forskere har en tendens til at se på mere komplekse, tilpasningsdygtige, dygtige eller endda vagt menneskelige former for software. Arbejdere inden for kunstig intelligens har også en tendens til at være tværfaglige og velbevandrede inden for naturvidenskab og matematik, der er fremmed for den typiske programmerer, herunder men ikke begrænset til: formel statistik, neurovidenskab, evolutionær psykologi, maskinlæring og beslutningsteori.
Inden for kunstig intelligens er der to vigtigste lejre: de Neat og Scruffies. Opdelingen har holdt praktisk talt siden AI blev grundlagt som et felt i 1956. De pæne er fortalere for formelle metoder såsom anvendt statistik. De kan lide, at deres programmer er velorganiserede, beviseligt sunde, fungerer baseret på konkrete teorier og frit redigerbare. Scruffies kan lide rodet tilgange, såsom adaptive neurale netværk, og betragter sig som hackere og kaster noget sammen, så længe det ser ud til at fungere. Begge fremgangsmåder har haft imponerende succeser i fortiden, og der er også hybrider af de to temaer.
Alle design af kunstig intelligens er i det mindste overfladisk inspireret af den menneskelige hjerne, da kunstig intelligens pr. Definition handler om at efterligne et eller andet aspekt af intelligens. AI'er skal bygge koncepter for de ting, de manipulerer eller arbejde med, og opbevare disse koncepter som stykker af data. Undertiden er disse bidder dynamiske og ofte opdaterede, undertiden statiske. Generelt er en AI optaget af at udnytte forholdet mellem data for at nå et eller andet mål.
Mål tildeles ofte baseret på værktøj. Når det præsenteres for et mål, kan et AI-system generere subgoaler, og tildele disse subgoals-værdier baseret på deres forudsagte bidrag til det primære mål. AI fortsætter med at forfølge subgoals indtil det primære mål er nået. Derefter er det frit at gå videre til et nyt (men ofte lignende) primære mål. Hvad der adskiller sig vidt mellem AI er, hvordan alle disse dynamikker implementeres.