Jak działa sztuczna inteligencja?
Obecnie istnieją różne formy sztucznej inteligencji (AI). Trudne pytanie, jak nazwać sztuczną inteligencję, a co tylko nazwać programem. Oprogramowanie ma tendencję do tego, że kiedy coś, co kiedyś nazywało się „AI”, dojrzewa i integruje się z zapleczem technologicznym, przestaje być nazywane AI. Programiści z lat 50. XX wieku mogą nazwać liczne wbudowane oprogramowanie w naszym świecie „sztuczną inteligencją” - na przykład mikroczip w twoim samochodzie, który reguluje wtrysk paliwa, lub baza danych w supermarkecie, która przechowuje dane dotyczące całej sprzedaży, lub wyszukiwarka Google.
Ale dziedzina, która nazywa się „sztuczną inteligencją”, jest nieco inna niż znacznie większa grupa „twórców oprogramowania”. Badacze AI zwykle patrzą na bardziej złożone, adaptacyjne, zdolne, a nawet niejasno ludzkie formy oprogramowania. Pracownicy sztucznej inteligencji są również interdyscyplinarni i dobrze zorientowani w dziedzinie nauki i matematyki obcy dla typowego programisty, w tym między innymi: statystyki formalne, neuronaukę, psychologię ewolucyjną, uczenie maszynowe i teorię decyzji.
W dziedzinie sztucznej inteligencji istnieją dwa główne obozy: Neats i Scruffies. Podział funkcjonuje praktycznie od momentu utworzenia AI jako pola w 1956 r. Zręczni są zwolennikami metod formalnych, takich jak statystyki stosowane. Lubią, aby ich programy były dobrze zorganizowane, dające się udowodnić, działające w oparciu o konkretne teorie i swobodnie edytowalne. Niechlujstwa takie jak niechlujne podejścia, takie jak adaptacyjne sieci neuronowe, uważają się za hakerów, łącząc wszystko razem, o ile wydaje się, że działa. Oba podejścia odniosły w przeszłości imponujące sukcesy, istnieją też hybrydy dwóch tematów.
Wszystkie projekty sztucznej inteligencji są przynajmniej powierzchownie inspirowane ludzkim mózgiem, ponieważ z definicji sztuczna inteligencja polega na naśladowaniu jakiegoś aspektu inteligencji. AI muszą budować koncepcje rzeczy, którymi manipulują lub z którymi pracują, i przechowywać te koncepcje jako fragmenty danych. Czasami te fragmenty są dynamiczne i często aktualizowane, czasem statyczne. Zasadniczo sztuczna inteligencja zajmuje się wykorzystaniem relacji między danymi w celu osiągnięcia pewnego celu.
Cele są często przypisywane na podstawie użyteczności. Po przedstawieniu celu system AI może generować podzadania i przypisywać te wartości użytkowe podzadań na podstawie ich przewidywanego wkładu w główny cel. AI kontynuuje dążenie do poddań, dopóki główny cel nie zostanie osiągnięty. Następnie można przejść do nowego (ale często podobnego) celu głównego. To, co różni się znacznie między sztuczną inteligencją, to sposób implementacji całej tej dynamiki.