人工知能はどのように機能しますか？

今日、さまざまな形態の人工知能（AI）があります。 それは何を人工知能と呼ぶべきか、単にソフトウェアプログラムと呼ぶべきかという難しい質問です。 ソフトウェアには、かつて「AI」と呼ばれていたものが成熟して技術的背景に組み込まれると、もはやAIと呼ばれなくなる傾向があります。 1950年代のプログラマーは、私たちの世界にある多数の組み込みソフトウェアを「人工知能」と呼びます。たとえば、燃料噴射を調整する車のマイクロチップ、すべての売上の記録を保存するスーパーマーケットのデータベース、Google検索エンジンなどです。

しかし、「人工知能」と呼ばれる分野は、「ソフトウェア開発者全般」のはるかに大きなグループとはわずかに異なる傾向があります。 AIの研究者は、より複雑で、適応性があり、能力のある、またはあいまいな人間のような形式のソフトウェアを検討する傾向があります。 人工知能の労働者は、公式統計、神経科学、進化心理学、機械学習、および決定理論を含むが、これらに限定されない、典型的なプログラマーとは無関係の科学と数学の分野で学際的で精通している傾向があります。

人工知能の分野には、NeatsとScruffiesの2つの主要なキャンプがあります。 AIが1956年にフィールドとして設立されて以来、この部門は事実上開催されてきました。きちんとしたものは、応用統計などの正式な方法を支持しています。 彼らは、彼らのプログラムがきちんと組織化され、証明可能で、具体的な理論に基づいて動作し、自由に編集可能であることを好みます。 アダプティブニューラルネットワークなどの厄介なアプローチのようなスクラブは、ハッカーと見なされ、機能しているように見える限りは何でもまとめます。 どちらのアプローチも過去に目覚しい成功を収めており、2つのテーマのハイブリッドもあります。

定義上、人工知能は知能の一部を模倣することであるため、すべての人工知能の設計は、少なくとも表面的には人間の脳からインスピレーションを受けています。 AIは、操作または操作するものの概念を構築し、それらの概念をデータの塊として保存する必要があります。 これらのチャンクは動的で頻繁に更新され、静的な場合もあります。 一般に、AIはデータ間の関係を利用して何らかの目標を達成することに関心があります。

多くの場合、目標はユーティリティに基づいて割り当てられます。 AIシステムは、目標が提示されると、サブゴールを生成し、これらのサブゴールのユーティリティ値を、プライマリゴールへの予測寄与に基づいて割り当てることができます。 AIは、主要な目標が達成されるまでサブゴールを追求します。 その後、新しい（ただし頻繁に似ている）主な目標に自由に進むことができます。 AIの間で大きく異なるのは、これらすべてのダイナミクスの実装方法です。