В области искусственного интеллекта самые сложные задачи неофициально известны как AI-complete или AI-hard . компьютеры, такие же умные, как люди, или сильный ИИ . [1] Назвать проблему ИИ-полной означает, что ее нельзя решить с помощью простого конкретного алгоритма.
Предполагается, что полные проблемы с ИИ включают компьютерное зрение , понимание естественного языка и работу с непредвиденными обстоятельствами при решении любой реальной проблемы. [2]
В настоящее время задачи, связанные с ИИ, не могут быть решены только с помощью современных компьютерных технологий, для этого также потребуются человеческие вычисления . Это свойство может быть полезно, например, для проверки присутствия людей, как это делается с помощью CAPTCHA , а также для обеспечения компьютерной безопасности для обхода атак грубой силы . [3] [4]
Термин введён Фаней Монтальво по аналогии с NP-полными и NP-трудными в теории сложности , что формально описывает наиболее известный класс сложных задач. [5] Раннее использование этого термина встречается в докторской диссертации Эрика Мюллера 1987 года [6] и в Жаргонном файле Эрика Рэймонда 1991 года . [7]
Для точного перевода машина должна понимать текст. Он должен быть в состоянии следовать аргументам автора, поэтому он должен иметь некоторую способность рассуждать . Он должен обладать обширными знаниями о мире , чтобы понимать, о чем идет речь, — он должен, по крайней мере, быть знаком со всеми теми фактами здравого смысла, которые знает средний человек-переводчик. Некоторые из этих знаний представлены в форме фактов, которые могут быть представлены в явном виде, но некоторые знания бессознательны и тесно связаны с человеческим телом: например, машине может потребоваться понять, как океан заставляет человека чувствовать себя .точно перевести конкретную метафору в тексте. Он также должен моделировать цели, намерения и эмоциональные состояния авторов, чтобы точно воспроизвести их на новом языке. Короче говоря, машина должна обладать широким спектром человеческих интеллектуальных навыков, включая разум , здравый смысл и интуицию, лежащую в основе движений и манипуляций , восприятия и социального интеллекта . Таким образом, машинный перевод считается завершенным с помощью ИИ: для его выполнения может потребоваться сильный ИИ так же хорошо, как это могут сделать люди.
Существующие системы ИИ могут решать очень простые и/или ограниченные версии полных ИИ задач, но никогда не могут решать их в полной мере. Когда исследователи ИИ пытаются «расширить» свои системы, чтобы справляться с более сложными реальными ситуациями, программы, как правило, становятся чрезмерно хрупкими без знания здравого смысла.или рудиментарное понимание ситуации: они терпят неудачу, поскольку начинают появляться неожиданные обстоятельства, выходящие за рамки исходного проблемного контекста. Когда люди имеют дело с новыми ситуациями в мире, им очень помогает тот факт, что они знают, чего ожидать: они знают, что такое все окружающие их вещи, почему они здесь, что они могут делать и так далее. Они могут распознавать необычные ситуации и приспосабливаться к ним соответствующим образом. У машины без сильного ИИ нет других навыков, на которые можно было бы опереться. [9]