Искусственный интеллект ( ИИ ) - это интеллект, демонстрируемый машинами , в отличие от естественного интеллекта, демонстрируемого людьми или животными . Ведущие учебники по ИИ определяют эту область как исследование « интеллектуальных агентов »: любой системы, которая воспринимает окружающую среду и предпринимает действия, которые увеличивают ее шансы на достижение поставленных целей. [a] Некоторые популярные источники используют термин «искусственный интеллект» для описания машин, которые имитируют «когнитивные» функции, которые люди связывают с человеческим разумом , такие как «обучение» и «решение проблем». [b]
Приложения AI включают расширенные поисковые системы в Интернете, системы рекомендаций (используемые YouTube , Amazon и Netflix ), понимание человеческой речи (например, Siri или Alexa ), беспилотные автомобили (например, Tesla ) и участие в соревнованиях на высшем уровне в стратегических игровых системах. (например, шахматы и го ), [2] По мере того, как машины становятся все более способными, задачи, требующие «интеллекта», часто исключаются из определения ИИ, явление, известное как эффект ИИ . [3] Например, оптическое распознавание символов часто исключается из вещей, которые считаются искусственным интеллектом [4] , став обычной технологией. [5]
Искусственный интеллект был основан как академическая дисциплина в 1956 году и с тех пор испытал несколько волн оптимизма [6] [7], за которыми последовало разочарование и потеря финансирования (известная как « зима искусственного интеллекта »), [8] [9], за которыми последовали новые подходы, успех и возобновление финансирования. [7] [10] В ходе исследований в области искусственного интеллекта были опробованы и отброшены многие различные подходы , включая моделирование мозга , моделирование решения человеческих проблем, формальную логику, большие базы данных знаний и имитацию поведения животных. В первые десятилетия 21-го века в этой области доминировало математическое статистическое машинное обучение , и этот метод оказался весьма успешным, помогая решать множество сложных проблем в промышленности и научных кругах. [11] [10]
Различные суб-области исследований ИИ сосредоточены вокруг конкретных целей и использования определенных инструментов. Традиционные цели исследований ИИ включают рассуждение , представление знаний , планирование , обучение , обработку естественного языка , восприятие и способность перемещать объекты и манипулировать ими. [12] Общий интеллект (способность решать произвольные задачи) входит в число долгосрочных целей этой области. [13] Для решения этих проблем исследователи ИИ используют варианты поисковой и математической оптимизации, формальной логики, искусственных нейронных сетей и методов, основанных на статистике , вероятности и экономике . AI также использует информатику , психологию , лингвистику , философию и многие другие области.
Эта область была основана на предположении, что человеческий интеллект «можно так точно описать, что можно создать машину для его моделирования». [14] Это поднимает философские аргументы относительно разума и этики создания искусственных существ, наделенных интеллектом, подобным человеческому. Эти вопросы исследуются мифами , художественной литературой и философией с древних времен . [15] [c] Некоторые люди также считают ИИ опасностью для человечества, если он не ослабевает. [20] [21] Другие считают, что ИИ, в отличие от предыдущих технологических революций, создаст риск массовой безработицы . [22]
История
Способные к мысли искусственные существа появились как устройства для повествования в древности [23] и были обычным явлением в художественной литературе, например, в « Франкенштейне» Мэри Шелли или « RUR» Карла Чапека [24]. Эти персонажи и их судьбы подняли сегодня многие из тех же проблем. обсуждается в этике искусственного интеллекта . [c]
Изучение механических или «формальных» рассуждений началось с древних философов и математиков. Изучение математической логики непосредственно привело к Alan Turing «s теории вычислений , который предположил , что машина, путем перестановки символов так просто , как„0“и„1“, может имитировать любой мыслимый акт математической дедукции. Понимание того, что цифровые компьютеры могут моделировать любой процесс формального рассуждения, известно как тезис Черча-Тьюринга . [25] Наряду с одновременными открытиями в нейробиологии , теории информации и кибернетике , это побудило исследователей рассмотреть возможность создания электронного мозга. Тьюринг предложил изменить вопрос с того, была ли машина разумной, на «может ли машина демонстрировать разумное поведение». [26] Первой работой, которая теперь общепризнана как ИИ, была формальная разработка Маккаллача и Питтса 1943 года для "искусственных нейронов", полностью соответствующих Тьюрингу . [27]
Область исследований ИИ зародилась на семинаре в Дартмутском колледже в 1956 году [28], где термин «искусственный интеллект» был придуман Джоном Маккарти, чтобы отличить эту область от кибернетики и избежать влияния кибернетика Норберта Винера . [29] Участники Аллен Ньюэлл ( CMU ), Герберт Саймон (CMU), Джон Маккарти ( MIT ), Марвин Мински (MIT) и Артур Сэмюэл ( IBM ) стали основателями и руководителями исследований в области ИИ. [30] Они и их ученики создали программы, которые пресса назвала «удивительными»: [31] компьютеры изучали стратегии игры в шашки (около 1954 г.) [32] (и к 1959 г., как сообщается, они играли лучше, чем средний человек), [33] ] решение словесных задач в алгебре, доказательство логических теорем ( Logic Theorist , первый запуск c. 1956) и говорение по-английски. [34] К середине 1960-х исследования в США в значительной степени финансировались Министерством обороны [35], и лаборатории были созданы по всему миру. [36] Основатели ИИ с оптимизмом смотрели в будущее: Герберт Саймон предсказал, что «в течение двадцати лет машины будут способны выполнять любую работу, которую может выполнять человек». Марвин Мински согласился, написав: «В течение одного поколения ... проблема создания« искусственного интеллекта »будет существенно решена». [6] [37]
Они не осознавали сложности некоторых оставшихся задач. Прогресс замедлился, и в 1974 году в ответ на критику сэра Джеймса Лайтхилла [38] и продолжающееся давление со стороны Конгресса США с целью финансирования более продуктивных проектов правительства США и Великобритании прекратили исследовательские исследования в области ИИ. Следующие несколько лет позже будут названы « зимой искусственного интеллекта » [8], период, когда получение финансирования для проектов искусственного интеллекта было трудным.
В начале 1980 - х годов исследование ИИ был возрожден коммерческий успех экспертных систем , [39] это форма программы ИИ , который имитировал знания и аналитические навыки человеческих экспертов. К 1985 году рынок ИИ превысил миллиард долларов. В то же время компьютерный проект пятого поколения в Японии вдохновил правительства США и Великобритании на восстановление финансирования академических исследований . [7] Однако, начиная с краха рынка машин Лисп в 1987 году, ИИ снова потерял репутацию, и началась вторая, более продолжительная зима. [9]
ИИ постепенно восстановил свою репутацию в конце 1990-х и начале 21 века, находя конкретные решения конкретных проблем, таких как логистика, интеллектуальный анализ данных или медицинская диагностика . К 2000 году решения ИИ стали широко использоваться за кулисами. [11] Узкая направленность исследования позволила исследователям получать поддающиеся проверке результаты, использовать больше математических методов и сотрудничать с другими областями (такими как статистика , экономика и математика ). [40]
Более быстрые компьютеры , алгоритмические улучшения и доступ к большим объемам данных позволили добиться прогресса в области машинного обучения и восприятия; данные голодный глубокие обучения методы начали доминировать точность тесты примерно в 2012 году . [41] По словам Джека Кларка из Bloomberg , 2015 год стал знаковым для искусственного интеллекта: количество программных проектов, использующих ИИ в Google, увеличилось с «спорадического использования» в 2012 году до более чем 2700 проектов. Кларк также представляет фактические данные, указывающие на улучшения ИИ с 2012 года, поддерживаемые более низким уровнем ошибок в задачах обработки изображений. [42] Он объясняет это увеличением числа доступных нейронных сетей из-за роста инфраструктуры облачных вычислений и увеличения исследовательских инструментов и наборов данных. [10] В опросе 2017 года каждая пятая компания сообщила, что «включила ИИ в некоторые предложения или процессы». [43] [44]
Цели
Общая проблема моделирования (или создания) интеллекта была разбита на подзадачи. Они состоят из определенных черт или способностей, которые исследователи ожидают от интеллектуальной системы. Черты, описанные ниже, привлекли наибольшее внимание. [12]
Рассуждение, решение проблем
Ранние исследователи разработали алгоритмы, имитирующие пошаговые рассуждения, которые люди используют при решении головоломок или логических выводах. [45] К концу 1980-х и 1990-х годах в исследованиях искусственного интеллекта были разработаны методы работы с неопределенной или неполной информацией с использованием концепций вероятности и экономики . [46]
Этих алгоритмов оказалось недостаточно для решения больших задач рассуждения, потому что они испытали «комбинаторный взрыв»: они становились экспоненциально медленнее по мере того, как проблемы росли. [47] Даже люди редко используют пошаговые выводы, которые могли смоделировать ранние исследования ИИ. Они решают большинство своих проблем, используя быстрые, интуитивные суждения. [48]
Представление знаний
![](http://wikiimg.tojsiabtv.com/wikipedia/commons/thumb/9/9e/GFO_taxonomy_tree.png/220px-GFO_taxonomy_tree.png)
Представление знаний [49] и инженерия знаний [50] занимают центральное место в классических исследованиях искусственного интеллекта. Некоторые «экспертные системы» пытаются собрать явные знания, которыми обладают эксперты в какой-то узкой области. Кроме того, некоторые проекты пытаются собрать «здравые знания», известные обычному человеку, в базу данных, содержащую обширные знания о мире.
Среди вещей, которые может содержать исчерпывающая база здравого смысла, следующие: объекты, свойства, категории и отношения между объектами; [51] ситуации, события, состояния и время; [52] причины и следствия; [53] знание о знаниях (то, что мы знаем о том, что знают другие люди); [54] и многие другие, менее изученные области.
Представление «того, что существует» - это онтология : набор объектов, отношений, концепций и свойств, формально описанных так, чтобы программные агенты могли их интерпретировать. Их семантика фиксируется в виде концепций логики описания , ролей и индивидов и обычно реализуется как классы, свойства и индивиды на языке веб-онтологий . [55] Наиболее общие онтологии называются верхними онтологиями , которые пытаются обеспечить основу для всех других знаний [56] , выступая в качестве посредников между онтологиями предметной области, которые охватывают конкретные знания о конкретной области знаний (области интересов или области интересов). . Такие формальные представления знаний могут использоваться в индексировании и поиске на основе содержимого, [57] интерпретации сцены, [58] поддержке клинических решений, [59] открытии знаний (извлечение «интересных» и действенных выводов из больших баз данных), [60] и другие области. [61]
К наиболее сложным проблемам представления знаний относятся:
- Обоснование дефолта и проблема квалификации
- Многие из вещей, которые люди знают, принимают форму «рабочих предположений». Например, если в разговоре появляется птица, люди обычно представляют себе животное размером с кулак, которое поет и летает. Но все это не относится ко всем птицам. Джон Маккарти определил эту проблему в 1969 году [62] как проблему квалификации: для любого правила здравого смысла, которое исследователи ИИ стараются представить, как правило, существует огромное количество исключений. Практически нет ничего просто истинного или ложного в том смысле, в котором этого требует абстрактная логика. В ходе исследования искусственного интеллекта был изучен ряд решений этой проблемы. [63]
- Широта здравого смысла
- Число элементарных фактов, которые знает средний человек, очень велико. Исследовательские проекты, которые пытаются построить полную базу знаний здравого смысла (например, Cyc ), требуют огромного количества кропотливой онтологической инженерии - они должны быть построены вручную, по одной сложной концепции за раз. [64]
- Подсимволическая форма некоторого здравого смысла
- Многое из того, что люди знают, не представлено в виде «фактов» или «утверждений», которые они могли бы выразить устно. Например, шахматный мастер будет избегать определенной шахматной позиции, потому что она «чувствует себя слишком открытой» [65], или искусствовед может взглянуть на статую и понять, что это подделка. [66] Это бессознательные и субсимволические интуиции или тенденции человеческого мозга. [67] Подобное знание информирует, поддерживает и обеспечивает контекст для символического, сознательного знания.
Планирование
![](http://wikiimg.tojsiabtv.com/wikipedia/commons/thumb/7/76/Hierarchical-control-system.svg/220px-Hierarchical-control-system.svg.png)
Интеллектуальные агенты должны уметь ставить цели и достигать их. [68] Им нужен способ визуализировать будущее - представление о состоянии мира и уметь делать прогнозы о том, как их действия изменят его, - и уметь делать выбор, который максимизирует полезность (или «ценность»). доступных вариантов. [69]
В классических задачах планирования агент может предположить, что это единственная система, действующая в мире, позволяющая агенту быть уверенным в последствиях своих действий. [70] Однако, если агент - не единственный действующий субъект, тогда требуется, чтобы агент мог рассуждать в условиях неопределенности. Для этого нужен агент, который может не только оценивать свое окружение и делать прогнозы, но также оценивать свои прогнозы и адаптироваться на основе своей оценки. [71]
Многоагентное планирование использует сотрудничество и конкуренцию многих агентов для достижения поставленной цели. Такое эмерджентное поведение используется эволюционными алгоритмами и интеллектом роя . [72]
Обучение
Машинное обучение (ML) - фундаментальная концепция исследований искусственного интеллекта с момента зарождения этой области [d] - это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются благодаря опыту. [e] [75]
Обучение без учителя - это способность находить закономерности в потоке входных данных, не требуя от человека предварительной маркировки входных данных. Контролируемое обучение включает в себя как классификацию, так и числовую регрессию , что требует, чтобы человек сначала пометил входные данные. Классификация используется, чтобы определить, к какой категории что-то принадлежит, и происходит после того, как программа видит несколько примеров вещей из нескольких категорий. Регрессия - это попытка создать функцию, которая описывает взаимосвязь между входами и выходами и предсказывает, как выходы должны изменяться по мере изменения входных данных. [75] И классификаторы, и учащиеся регрессии могут рассматриваться как «аппроксиматоры функций», пытающиеся изучить неизвестную (возможно, неявную) функцию; например, классификатор спама можно рассматривать как обучающую функцию, которая сопоставляет текст электронного письма с одной из двух категорий: «спам» или «не спам». Теория вычислительного обучения может оценивать учащихся по вычислительной сложности , по сложности выборки (сколько данных требуется) или по другим понятиям оптимизации . [76] В обучении с подкреплением [77] агент награждается за хорошие ответы и наказывается за плохие. Агент использует эту последовательность вознаграждений и наказаний, чтобы сформировать стратегию действий в своем проблемном пространстве.
Обработка естественного языка
![](http://wikiimg.tojsiabtv.com/wikipedia/commons/thumb/6/6e/ParseTree.svg/220px-ParseTree.svg.png)
Обработка естественного языка [78] (NLP) позволяет машинам читать и понимать человеческий язык. Достаточно мощная система обработки естественного языка позволила бы создавать пользовательские интерфейсы на естественном языке и получать знания непосредственно из источников, написанных людьми, таких как тексты новостной ленты. Некоторые простые приложения обработки естественного языка включают поиск информации , интеллектуальный анализ текста , ответы на вопросы и машинный перевод . [79] Многие современные подходы используют частоту совпадения слов для построения синтаксических представлений текста. Стратегии "определения ключевых слов" для поиска популярны и масштабируемы, но неуместны; поисковый запрос "собака" может соответствовать только документам со словом "собака" и пропускать документ со словом "пудель". Стратегии «лексической близости» используют вхождение таких слов, как «случайность», для оценки тональности документа. Современные статистические подходы НЛП могут комбинировать все эти стратегии, а также другие, и часто обеспечивают приемлемую точность на уровне страницы или абзаца. Помимо семантического НЛП, конечная цель «повествовательного» НЛП - воплотить полное понимание здравого смысла. [80] К 2019 году архитектуры глубокого обучения на основе трансформаторов смогут генерировать связный текст. [81]
Восприятие
![](http://wikiimg.tojsiabtv.com/wikipedia/commons/thumb/2/20/%C3%84%C3%A4retuvastuse_n%C3%A4ide.png/330px-%C3%84%C3%A4retuvastuse_n%C3%A4ide.png)
Машинное восприятие [82] - это способность использовать входные данные от датчиков (таких как камеры (видимый спектр или инфракрасный), микрофоны, беспроводные сигналы и активные лидары , гидролокаторы, радары и тактильные датчики ) для определения аспектов мира. Приложения включают распознавание речи , [83] распознавание лиц и распознавание объектов . [84] Компьютерное зрение - это способность анализировать визуальный ввод. Такой ввод обычно неоднозначен; гигантский пешеход пятидесятиметрового роста, находящийся далеко, может воспроизводить те же пиксели, что и ближайший пешеход нормального размера, требуя, чтобы ИИ оценивал относительную вероятность и разумность различных интерпретаций, например, используя свою «объектную модель» для оценки этого пятидесятиметровых пешеходов не бывает. [85]
Движение и манипуляции
ИИ широко используется в робототехнике. [86] Усовершенствованные роботы-манипуляторы и другие промышленные роботы , широко используемые на современных предприятиях, могут на собственном опыте научиться эффективно двигаться, несмотря на наличие трения и проскальзывания шестерен. [87] Современный мобильный робот в небольшой, статичной и видимой среде может легко определить свое местоположение и нанести на карту свое окружение; однако динамическая среда, такая как (в эндоскопии ) внутренняя часть дышащего тела пациента, представляет большую проблему. Планирование движения - это процесс разбиения задачи движения на «примитивы», такие как отдельные совместные движения. Такое движение часто включает в себя податливое движение, процесс, при котором движение требует поддержания физического контакта с объектом. [88] [89] [90] Парадокс Моравека обобщает, что низкоуровневые сенсомоторные навыки, которые люди принимают как должное, нелегко запрограммировать в роботе; парадокс назван в честь Ганса Моравека , который заявил в 1988 году, что «сравнительно легко заставить компьютеры показывать производительность на уровне взрослых в тестах интеллекта или игре в шашки, и трудно или невозможно дать им навыки годовалого ребенка, когда он приходит к восприятию и подвижности ». [91] [92] Это объясняется тем фактом, что, в отличие от шашек, физическая ловкость была прямой целью естественного отбора в течение миллионов лет. [93]
Социальный интеллект
Аффективные вычисления - это междисциплинарный зонтик, включающий системы, которые распознают, интерпретируют, обрабатывают или моделируют человеческие аффекты . [95] [96] [97] Например, некоторые виртуальные помощники запрограммированы на разговорный разговор или даже шутливое подшучивание; это заставляет их казаться более чувствительными к эмоциональной динамике человеческого взаимодействия или иным образом облегчает взаимодействие человека с компьютером . [98] Однако это, как правило, дает наивным пользователям нереалистичное представление о том, насколько разумны существующие компьютерные агенты на самом деле. [99] Умеренные успехи, связанные с аффективными вычислениями, включают текстовый анализ тональности и, в последнее время, мультимодальный анализ эмоций (см. Мультимодальный анализ тональности ), в котором ИИ классифицирует аффекты, отображаемые записанным на видео субъектом. [100]
Общий интеллект
Общий интеллект - это способность решать любую произвольную задачу. Текущие исследования искусственного интеллекта, по большей части, создали только программы, которые могут решить только одну проблему. Многие исследователи предсказывают, что такая «узкая работа ИИ» в различных отдельных областях в конечном итоге будет включена в машину с общим интеллектом, сочетающую большинство узких навыков, упомянутых в этой статье, и в какой-то момент даже превзойдет человеческие способности в большинстве или во всех этих областях. [13] [101] Подполе из искусственного общего интеллекта (или «СВД») исследования общего интеллекта исключительно. [102]
Подходы
На протяжении большей части своей истории исследованиями в области ИИ не руководствовалась ни одна устоявшаяся объединяющая теория или парадигма . [f] Исследования ИИ разделены на конкурирующие области, которые часто не взаимодействуют друг с другом. [g] Некоторые из этих подполей основаны на технических соображениях, таких как конкретные цели (например, « робототехника » или « машинное обучение »), [12] использование определенных инструментов (« логика » или искусственные нейронные сети ) или социальные факторы (например, отдельные учреждения или исследователи), но они также произошли из-за глубоких философских различий, которые привели к очень разным подходам к ИИ.
Беспрецедентный успех статистического машинного обучения в 2010-х годах затмил все другие подходы, настолько, что некоторые источники (особенно в деловом мире) используют термин «искусственный интеллект» для обозначения «машинного обучения с нейронными сетями». Однако вопросы, которые исторически разделяли исследования ИИ, остались без ответа и, возможно, придется вернуться к ним в будущих исследованиях. [105] [106] Вот некоторые из наиболее давних вопросов, которые остались без ответа:
- Должен ли искусственный интеллект имитировать естественный интеллект, изучая психологию или нейробиологию ? Или биология человека так же не имеет отношения к исследованиям искусственного интеллекта, как биология птиц для авиационной техники ? [час]
- Можно ли описать разумное поведение с помощью простых элегантных принципов (таких как логика или оптимизация )? Или обязательно требует решения большого количества не связанных между собой проблем? [109]
- Можем ли мы писать программы, которые находят доказуемо правильные решения данной проблемы (например, используя символическую логику и знания)? Или мы используем алгоритмы, которые могут дать нам только «разумное» решение (например, вероятностные методы), но могут стать жертвой тех же непостижимых ошибок, которые допускает человеческая интуиция? [110] [105]
- Должен ли ИИ напрямую преследовать цели общего искусственного интеллекта и суперинтеллекта ? Или лучше решить как можно больше конкретных проблем и надеяться, что эти решения косвенно приведут к долгосрочным целям области? [102] [13] [101]
Кибернетика и моделирование мозга
В 1940-х и 1950-х годах ряд исследователей исследовали связь между нейробиологией , теорией информации и кибернетикой . [111] К 1960 году от этого подхода в значительной степени отказались, хотя некоторые его элементы будут возрождены в 1980-х годах.
Символический
Когда в середине 1950-х годов стал возможен доступ к цифровым компьютерам, исследования искусственного интеллекта начали изучать возможность того, что человеческий интеллект можно свести к манипулированию символами. Исследование проводилось в трех учреждениях: Университете Карнеги-Меллона , Стэнфорде и Массачусетском технологическом институте , и, как описано ниже, каждый разработал свой собственный стиль исследования. Джон Хогеланд назвал эти символические подходы к ИИ «старомодным добрым ИИ» или « GOFAI ». [112] В течение 1960-х годов символические подходы достигли большого успеха в моделировании высокоуровневого «мышления» в небольших демонстрационных программах, а к 1980-м годам они достигли большого успеха с экспертными системами . [39] От подходов, основанных на кибернетике или искусственных нейронных сетях, отказались или отодвинули на второй план. Исследователи в 1960-х и 1970-х годах были убеждены, что символические подходы в конечном итоге позволят создать машину с общим искусственным интеллектом, и считали это целью своей области.
Ранний субсимволический
К 1980-м годам казалось, что прогресс в области символического ИИ остановился, и многие считали, что символические системы никогда не смогут имитировать все процессы человеческого познания, особенно восприятие , робототехнику, обучение и распознавание образов . Ряд исследователей начали изучать «субсимвольные» подходы к конкретным проблемам ИИ. [113] Субсимвольные методы позволяют приблизиться к интеллекту без конкретных представлений знаний.
- Воплощенный интеллект
Исследователи из смежной области робототехники, такие как Родни Брукс , отвергли символический ИИ и сосредоточились на основных инженерных проблемах, которые позволили бы роботам двигаться, выживать и изучать окружающую среду. Они называли свою работу несколькими именами: например, воплощенная , ситуативная , основанная на поведении или развивающаяся . [i] Их работа возродила несимволическую точку зрения первых исследователей кибернетики 1950-х годов. Это совпало с развитием тезиса о воплощенном разуме в смежной области когнитивной науки : идеи о том, что аспекты тела (такие как движение, восприятие и визуализация) необходимы для более высокого интеллекта.
- Мягкие вычисления
Мягкие вычисления находят решения проблем, которые не могут быть решены с полной логической уверенностью, и для которых часто достаточно приблизительного решения. Подходы мягких вычислений к ИИ включают нейронные сети , нечеткие системы , теорию систем Грея , эволюционные вычисления и многие инструменты, взятые из статистики или математической оптимизации . Интерес к нейронным сетям и « коннекционизму » возродили Джеффри Хинтон , Дэвид Румелхарт и другие в середине 1980-х годов. [114] Применение мягких вычислений в искусственном интеллекте находится в центре внимания области вычислительного интеллекта . [110] Современный статистический ИИ также является разновидностью мягких вычислений.
Статистическая
В 1990-х годах исследователи ИИ использовали сложные математические инструменты, такие как скрытые марковские модели (HMM), теорию информации и нормативную байесовскую теорию принятия решений, чтобы сравнить или объединить конкурирующие архитектуры. Общий математический язык позволил на высоком уровне сотрудничать с более устоявшимися областями (такими как математика , экономика или исследования операций ). [j] По сравнению с GOFAI, новые методы «статистического обучения», такие как HMM и нейронные сети, достигли более высокого уровня точности во многих практических областях, таких как интеллектуальный анализ данных , без необходимости получения семантического понимания наборов данных. Рост успеха с реальными данными привел к усилению акцента на сравнении различных подходов с общими тестовыми данными, чтобы увидеть, какой подход работает лучше всего в более широком контексте, чем тот, который предоставляется идиосинкразическими игрушечными моделями; Исследования ИИ становились все более научными . В настоящее время результаты экспериментов часто строго поддаются измерению, а иногда (с трудом) воспроизводятся. [40] [115] Различные методы статистического обучения имеют разные ограничения; например, базовый HMM не может моделировать бесконечное количество возможных комбинаций естественного языка. [116]
Критики (такие как Ноам Хомски ) отмечают, что переход от GOFAI к статистическому обучению часто также является отходом от объяснимого ИИ . В исследованиях AGI некоторые ученые предостерегают от чрезмерной зависимости от статистического обучения и утверждают, что продолжение исследований GOFAI по-прежнему будет необходимо для достижения общего интеллекта. [105] [106] у
Общий искусственный интеллект (AGI)
Бернард Гетц и другие были обеспокоены тем, что ИИ больше не преследовал первоначальную цель создания универсальных, полностью интеллектуальных машин. Статистический ИИ в подавляющем большинстве используется для решения конкретных задач, даже для очень успешных методов, таких как глубокое обучение . Они основали подразделение искусственного общего интеллекта (или «AGI»), которое к 2010-м годам имело несколько хорошо финансируемых организаций. [102] [13] [101]
Инструменты
Приложения
AI актуален для любой интеллектуальной задачи. [117] Современные методы искусственного интеллекта широко распространены [118], и их слишком много, чтобы перечислять их здесь. Часто, когда техника получает широкое распространение, она перестает считаться искусственным интеллектом; это явление описывается как эффект ИИ . [119]
Яркие примеры ИИ включают автономные транспортные средства (например, дроны и автомобили с автоматическим управлением ), медицинскую диагностику, создание произведений искусства (например, стихов), доказательство математических теорем, игры (например, шахматы или го), поисковые системы (например, Google Search ), онлайн-помощники (такие как Siri ), распознавание изображений на фотографиях, фильтрация спама, прогнозирование задержки рейсов, [120] прогнозирование судебных решений, [121] таргетинг интернет-рекламы, [117] [122] [123] и энергия хранилище [124]
Поскольку сайты социальных сетей превзошли телевидение в качестве источника новостей для молодежи, а новостные организации все больше полагаются на платформы социальных сетей для распространения, [125] крупные издатели теперь используют технологию искусственного интеллекта (ИИ) для более эффективной публикации историй и создания большего количества публикаций. движение. [126]
AI также может создавать Deepfakes , технологию, изменяющую контент. ZDNet сообщает: «Это представляет собой нечто, чего на самом деле не было». Хотя 88% американцев считают, что Deepfakes может причинить больше вреда, чем пользы, только 47% из них считают, что они могут стать мишенью. Бум года выборов также открывает общественный дискурс угрозам видео фальсифицированных политических СМИ. [127]
Философия и этика
Есть три философских вопроса, связанных с ИИ: [128]
- Возможен ли общий искусственный интеллект ; может ли машина решить любую проблему, которую человек может решить с помощью интеллекта, или существуют жесткие ограничения на то, что машина может выполнить.
- Опасны ли интеллектуальные машины; как люди могут гарантировать этичное поведение машин и этичное использование.
- Может ли машина иметь разум , сознание и психические состояния в том же смысле, что и люди; если машина может быть разумной и, таким образом, заслуживает определенных прав - и если машина может намеренно причинить вред.
Пределы общего искусственного интеллекта
- "Вежливое соглашение" Алана Тьюринга
- Не нужно решать, может ли машина «думать»; нужно только решить, может ли машина действовать так же разумно, как человек. Такой подход к философским проблемам, связанным с искусственным интеллектом, лежит в основе теста Тьюринга . [129]
- Предложение Дартмута
- «Каждый аспект обучения или любая другая особенность интеллекта может быть описана с такой точностью, что можно создать машину для его моделирования». Эта гипотеза была напечатана в предложении Дартмутской конференции 1956 г. [130]
- Гипотеза системы физических символов Ньюэлла и Саймона
- «Система физических символов обладает необходимыми и достаточными средствами общего разумного действия». Ньюэлл и Саймон утверждают, что интеллект состоит из формальных операций над символами. [131] Хуберт Дрейфус утверждает, что, напротив, человеческий опыт зависит от бессознательного инстинкта, а не от сознательного манипулирования символами, и от наличия «ощущения» ситуации, а не от явного символического знания. (См. Критику ИИ Дрейфусом .) [K] [133]
- Гёделевские аргументы
- Сам Гёдель , [134] Джон Лукас (в 1961 году) и Роджер Пенроуз (в более подробном аргументе, начиная с 1989 года) выдвинули весьма технические аргументы в пользу того, что математики-люди могут последовательно видеть истинность своих собственных «утверждений Гёделя» и, следовательно, обладают вычислительными способностями за пределами механических машин Тьюринга. [135] Однако некоторые люди не согласны с «гёделевскими аргументами». [136] [137] [138]
- Искусственный мозг аргумент
- Аргумент, утверждающий, что мозг может быть смоделирован машинами, и, поскольку мозг демонстрирует интеллект, эти смоделированные мозги также должны проявлять интеллект - следовательно, машины могут быть интеллектуальными. Ханс Моравек , Рэй Курцвейл и другие утверждали, что технологически возможно скопировать мозг непосредственно в аппаратное и программное обеспечение, и что такое моделирование будет по существу идентичным оригиналу. [139]
- Эффект ИИ
- Гипотеза, утверждающая, что машины уже разумны, но наблюдатели не смогли ее распознать. Например, когда Deep Blue обыграл Гарри Каспарова в шахматах, машину можно было охарактеризовать как проявление интеллекта. Однако сторонние наблюдатели обычно игнорируют поведение программы искусственного интеллекта, утверждая, что это не «настоящий» интеллект, а «настоящий» интеллект фактически определяется как то, что машины поведения не могут делать.
Этические машины
Машины с интеллектом могут использовать свой интеллект для предотвращения вреда и минимизации рисков; они могут иметь возможность использовать этическое мышление, чтобы лучше выбирать свои действия в этом мире. Таким образом, существует необходимость в разработке политики для разработки политики и регулирования искусственного интеллекта и робототехники. [140] Исследования в этой области включают в себя машинную этику , искусственные моральные агенты , дружественный ИИ, и ведутся переговоры о создании структуры прав человека . [141]
Джозеф Вайценбаум в книге « Сила компьютера и человеческий разум» писал, что приложения ИИ по определению не могут успешно имитировать подлинное человеческое сочувствие и что использование технологии ИИ в таких областях, как обслуживание клиентов или психотерапия [1], было глубоко ошибочным. Вайценбаума также беспокоило то, что исследователи ИИ (и некоторые философы) были готовы рассматривать человеческий разум как не что иное, как компьютерную программу (позиция, теперь известная как вычислительный подход ). По мнению Вайценбаума, эти моменты предполагают, что исследования искусственного интеллекта обесценивают человеческую жизнь. [143]
Искусственные моральные агенты
Венделл Уоллах представил концепцию искусственных моральных агентов (АМА) в своей книге « Моральные машины» [144]. Для Уоллаха АМА стали частью исследовательского ландшафта искусственного интеллекта, руководствуясь двумя его центральными вопросами, которые он определяет как «хочет ли человечество Компьютеры, принимающие моральные решения » [145] и« Могут ли (Ro) боты действительно быть моральными ». [146] Для Уоллаха вопрос не в том, могут ли машины демонстрировать эквивалент морального поведения, в отличие от ограничений, которые общество может наложить на разработку AMA. [147]
Машинная этика
Сфера машинной этики связана с тем, чтобы дать машинам этические принципы или процедуру для открытия способа решения этических дилемм, с которыми они могут столкнуться, позволяя им действовать этически ответственным образом посредством принятия ими собственных этических решений. [148] Эта область была очерчена на Симпозиуме по машинной этике, организованном AAAI осенью 2005 года: «Прошлые исследования, касающиеся взаимосвязи между технологией и этикой, в основном были сосредоточены на ответственном и безответственном использовании технологий людьми, при этом некоторые люди интересовались тем, как люди существа должны относиться к машинам. Во всех случаях только люди занимались этическими рассуждениями. Пришло время добавить этическое измерение по крайней мере к некоторым машинам. Признание этических разветвлений поведения, связанного с машинами, а также недавних и потенциальных Это обусловлено развитием машинной автономии. В отличие от взлома компьютеров, проблем с собственностью программного обеспечения, вопросов конфиденциальности и других тем, которые обычно приписываются компьютерной этике, машинная этика касается поведения машин по отношению к людям-пользователям и другим машинам. Исследования в области машинной этики ключ к облегчению проблем с автономными системами - можно утверждать, что понятие автономных машин без Такое измерение лежит в основе всех опасений по поводу машинного интеллекта. Кроме того, исследование машинной этики могло бы позволить выявить проблемы с текущими этическими теориями, продвинув наши взгляды на этику ». [149] Машинную этику иногда называют машинной моралью, вычислительной этикой или вычислительной моралью. можно найти в сборнике «Машинная этика» [148] , взятом из Симпозиума AAAI по машинной этике осенью 2005 г. [149]
Злобный и дружелюбный ИИ
Политолог Чарльз Т. Рубин считает, что ИИ не может быть ни спроектирован, ни гарантирован доброжелательным. [150] Он утверждает, что «любая достаточно развитая доброжелательность неотличима от недоброжелательности». Люди не должны предполагать, что машины или роботы будут относиться к нам благосклонно, потому что нет априорной причины полагать, что они будут сочувствовать нашей системе морали, которая развивалась вместе с нашей конкретной биологией (которую ИИ не разделял бы). Гиперинтеллектуальное программное обеспечение не обязательно решит поддерживать дальнейшее существование человечества, и его будет чрезвычайно трудно остановить. Эта тема также недавно стала обсуждаться в научных публикациях как реальный источник рисков для цивилизации, людей и планеты Земля.
Одно из предложений по решению этой проблемы - обеспечить, чтобы первый в целом интеллектуальный ИИ был « Дружественным ИИ » и мог управлять ИИ, создаваемыми впоследствии. Некоторые сомневаются, может ли такая проверка действительно оставаться в силе.
Ведущий исследователь ИИ Родни Брукс пишет: «Я думаю, что было бы ошибкой беспокоиться о том, что мы разрабатываем злонамеренный ИИ в любое время в ближайшие несколько сотен лет. Я думаю, что беспокойство проистекает из фундаментальной ошибки, заключающейся в том, что мы не проводим различия между очень реальными недавними достижениями. в конкретном аспекте ИИ, а также о масштабах и сложности создания разумного волевого интеллекта ». [151]
Беспокойство вызывает летальное автономное оружие . В настоящее время роботов на поле боя исследуют более 50 стран, в том числе США, Китай, Россия и Великобритания. Многие люди, обеспокоенные рисками, связанными с сверхразумным ИИ, также хотят ограничить использование искусственных солдат и дронов. [152]
Машинное сознание, разум и разум
Если система искусственного интеллекта воспроизводит все ключевые аспекты человеческого интеллекта, будет ли у нее разум, обладающий сознательным опытом ? Этот вопрос тесно связан с философской проблемой о природе человеческого сознания, которую обычно называют трудной проблемой сознания .
Сознание
Дэвид Чалмерс выделил две проблемы в понимании разума, которые он назвал «трудными» и «легкими» проблемами сознания. [153] Простая проблема - понять, как мозг обрабатывает сигналы, строит планы и контролирует поведение. Сложная проблема состоит в том, чтобы объяснить, как это ощущается или почему это вообще должно быть похоже на что-то. Обработку человеческой информации легко объяснить, однако человеческий субъективный опыт объяснить трудно.
Например, подумайте, что происходит, когда человеку показывают образец цвета и он идентифицирует его, говоря, что он красный. Простая задача требует только понимания механизмов в мозгу, которые позволяют человеку узнать, что образец цвета красный. Сложная проблема в том, что люди знают еще кое-что - они также знают, как выглядит красный цвет . (Учтите, что слепорожденный может знать, что что-то красное, не зная, как выглядит красный.) [M] Все знают, что существует субъективный опыт, потому что они делают это каждый день (например, все зрячие люди знают, как выглядит красный). Сложная проблема состоит в том, чтобы объяснить, как мозг их создает, почему он существует и чем отличается от знаний и других аспектов мозга.
Вычислительность и функционализм
Компьютационализм - это позиция в философии разума , согласно которой человеческий разум или человеческий мозг (или и то, и другое) являются системой обработки информации, а мышление - формой вычислений. [154] Вычислительный подход утверждает, что отношения между разумом и телом аналогичны или идентичны отношениям между программным обеспечением и оборудованием и, таким образом, могут быть решением проблемы разума и тела . Эта философская позиция была вдохновлена работой исследователей искусственного интеллекта и когнитивистов в 1960-х годах и первоначально была предложена философами Джерри Фодором и Хилари Патнэм .
Сильная гипотеза ИИ
Философская позиция, которую Джон Сирл назвал «сильным ИИ», гласит: «Соответственно запрограммированный компьютер с правильными входами и выходами, таким образом, будет иметь разум в том же смысле, что и человеческие существа». [n] Сирл опровергает это утверждение своим аргументом в пользу китайской комнаты , который просит нас заглянуть внутрь компьютера и попытаться найти, где может быть «разум». [156]
Права роботов
Если можно создать машину, обладающую интеллектом, сможет ли она тоже почувствовать ? Если он может чувствовать, имеет ли он те же права, что и человек? Этот вопрос, теперь известный как « права роботов », в настоящее время рассматривается, например, Калифорнийским институтом будущего , хотя многие критики считают, что обсуждение преждевременно. [157] [158] Некоторые критики трансгуманизма утверждают, что любые гипотетические права роботов лежат в спектре с правами животных и правами человека. [159] Субъект глубоко обсуждается в 2010 документальном фильме о Штекер & Pray , [160] и многих научно фантастических средствах массовой информации , таких как Star Trek следующего поколение, с характером командора данных , который дрался разборкой для исследований, и хотел " стать человеком », и роботизированные голограммы в« Вояджере ».
Будущее искусственного интеллекта
Суперинтеллект
Сверхразум, гиперинтеллект или сверхчеловеческий интеллект - это гипотетический агент, который будет обладать интеллектом, намного превосходящим интеллект самого яркого и одаренного человека. Сверхразум также может относиться к форме или степени интеллекта, которыми обладает такой агент. [101]
Технологическая особенность
Если исследования сильного ИИ позволят создать достаточно интеллектуальное программное обеспечение, оно сможет перепрограммировать и улучшить себя. Улучшенное программное обеспечение могло бы даже лучше улучшаться само, приводя к рекурсивному самосовершенствованию . [161] Таким образом, новый интеллект может расти в геометрической прогрессии и значительно превзойти человеческий. Писатель-фантаст Вернор Виндж назвал этот сценарий « сингулярностью ». [162] Технологическая сингулярность - это когда ускорение прогресса в технологиях вызовет неконтролируемый эффект, при котором искусственный интеллект превзойдет человеческий интеллектуальный потенциал и контроль, таким образом радикально изменив или даже положив конец цивилизации. Поскольку возможности такого интеллекта могут быть невозможны для понимания, технологическая сингулярность - это явление, за пределами которого события непредсказуемы или даже непостижимы. [162] [101]
Рэй Курцвейл использовал закон Мура (который описывает неуклонное экспоненциальное улучшение цифровых технологий), чтобы вычислить, что настольные компьютеры будут иметь такую же вычислительную мощность, что и человеческий мозг к 2029 году, и предсказал, что сингулярность произойдет в 2045 году [162].
Трансгуманизм
Конструктор роботов Ханс Моравек , кибернетик Кевин Уорвик и изобретатель Рэй Курцвейл предсказали, что люди и машины в будущем сольются в киборгов, которые будут более способными и мощными, чем любой другой. [163] Эта идея, называемая трансгуманизмом , восходит к Олдосу Хаксли и Роберту Эттингеру .
Эдвард Фредкин утверждает, что «искусственный интеллект - это следующий этап эволюции», идея, впервые предложенная Сэмюэлем Батлером « Дарвин среди машин » еще в 1863 году и развитая Джорджем Дайсоном в его одноименной книге. 1998. [164]
Влияние
Долгосрочные экономические эффекты ИИ неизвестны. Опрос экономистов показал разногласия по поводу того, вызовет ли растущее использование роботов и ИИ существенное увеличение длительной безработицы , но в целом они согласны с тем, что это может быть чистой выгодой, если прирост производительности будет перераспределен . [165] +2017 исследование PricewaterhouseCoopers видит Китайская Народная Республика не получает экономически наиболее из AI с 26,1% от ВВП до 2030 г. [166] февраля 2020 Европейский Союз белой бумаги искусственного интеллекта выступал искусственного интеллекта для экономического выгоды, в том числе «улучшение здравоохранения (например, более точная диагностика, более эффективная профилактика заболеваний), повышение эффективности сельского хозяйства, содействие смягчению последствий изменения климата и адаптации, [и] повышение эффективности производственных систем посредством профилактического обслуживания», признавая при этом потенциальные риски. [118]
Отношения между автоматизацией и занятостью усложняются. Автоматизация устраняет старые рабочие места, но также создает новые рабочие места за счет микроэкономических и макроэкономических эффектов. [167] В отличие от предыдущих волн автоматизации, многие рабочие места среднего класса могут быть устранены с помощью искусственного интеллекта; The Economist заявляет, что «беспокойство о том, что ИИ может сделать с рабочими местами белых воротничков то же, что паровая энергия сделала синих воротничков во время промышленной революции», «заслуживает серьезного отношения». [168] Субъективные оценки риска сильно различаются; например, Майкл Осборн и Карл Бенедикт Фрей оценивают, что 47% рабочих мест в США подвержены «высокому риску» потенциальной автоматизации, в то время как в отчете ОЭСР только 9% рабочих мест в США классифицируются как «высокорисковые». [169] [170] [171] Рабочие места с повышенным риском варьируются от помощников юриста до поваров быстрого питания, в то время как спрос на работу, вероятно, вырастет для профессий, связанных с уходом, от личного здравоохранения до духовенства. [172] Автор Мартин Форд и другие идут дальше и утверждают, что многие рабочие места рутинны, повторяемы и (для ИИ) предсказуемы; Форд предупреждает, что эти рабочие места могут быть автоматизированы в ближайшие пару десятилетий, и что многие из новых рабочих мест могут быть «недоступны для людей со средними возможностями» даже после переподготовки. Экономисты отмечают, что в прошлом технологии имели тенденцию увеличивать, а не сокращать общую занятость, но признают, что «мы на неизведанной территории» с ИИ. [22]
Потенциальные негативные последствия искусственного интеллекта и автоматизации были серьезной проблемой для Andrew Yang «s 2020 президентской кампании в Соединенных Штатах. [173] Ираклий Беридзе, глава Центра искусственного интеллекта и робототехники при ЮНИКРИ, ООН, заявил, что «я думаю, что опасными приложениями для искусственного интеллекта, с моей точки зрения, будут преступники или крупные террористические организации, использующие его для подрыва или просто причинить чистый вред. [Террористы могут причинить вред] с помощью цифровой войны, или это может быть комбинация робототехники, дронов, искусственного интеллекта и других вещей, которые могут быть действительно опасными. И, конечно же, возникают другие риски от таких вещей, как потеря работы. Если у нас будет огромное количество людей, которые потеряют работу и не найдут решения, это будет чрезвычайно опасно. Такие вещи, как летальные автономные системы оружия, должны управляться надлежащим образом - в противном случае существует огромная вероятность неправильного использования ». [174]
Риски узкого ИИ
Широкое использование искусственного интеллекта может иметь непредвиденные последствия , опасные или нежелательные. Ученые из Института будущего жизни , среди прочего, описали некоторые краткосрочные исследовательские цели, чтобы увидеть, как ИИ влияет на экономику, законы и этику, связанные с ИИ, и как минимизировать риски безопасности ИИ. В долгосрочной перспективе ученые предложили продолжить оптимизацию функций, минимизируя возможные риски безопасности, связанные с новыми технологиями. [175]
Некоторые обеспокоены алгоритмической предвзятостью , что программы ИИ могут непреднамеренно стать предвзятыми после обработки данных, которые демонстрируют предвзятость. [176] Алгоритмы уже нашли множество приложений в правовых системах. Примером этого является COMPAS , коммерческая программа, широко используемая судами США для оценки вероятности того, что ответчик станет рецидивистом . ProPublica утверждает, что средний уровень риска рецидивизма чернокожих подсудимых, установленный Компасом, значительно выше, чем средний уровень риска белых подсудимых, установленный Компасом. [177]
Риски общего ИИ
Физик Стивен Хокинг , основатель Microsoft Билл Гейтс , профессор истории Юваль Ноа Харари и основатель SpaceX Илон Маск выразили обеспокоенность по поводу возможности того, что ИИ может эволюционировать до такой степени, что люди не смогут его контролировать, при этом Хокинг предположил, что это может означать конец человеческого рода ". [178] [179] [180] [181]
Развитие полного искусственного интеллекта может означать конец человечества. Как только люди разовьют искусственный интеллект, он будет развиваться сам по себе и со все возрастающей скоростью модернизировать себя. Люди, ограниченные медленной биологической эволюцией, не могут конкурировать и будут вытеснены.
- Стивен Хокинг [182]
В своей книге « Суперинтеллект» философ Ник Бостром приводит аргумент, что искусственный интеллект представляет угрозу для человечества. Он утверждает, что достаточно интеллектуальный ИИ, если он выбирает действия, основанные на достижении какой-либо цели, будет демонстрировать конвергентное поведение, такое как получение ресурсов или защита от отключения. Если цели этого ИИ не полностью отражают цели человечества - одним из примеров является ИИ, которому приказано вычислить как можно больше цифр числа Пи - он может нанести вред человечеству, чтобы получить больше ресурсов или предотвратить отключение, в конечном итоге для лучшего достижения своей цели. . Бостром также подчеркивает сложность полной передачи человеческих ценностей передовым ИИ. Он использует гипотетический пример того, как ИИ ставит перед собой цель заставить людей улыбнуться, чтобы проиллюстрировать ошибочную попытку. Если бы ИИ в этом сценарии стал бы суперинтеллектуальным, утверждает Бостром, он мог бы прибегнуть к методам, которые большинство людей сочли бы ужасными, такими как введение «электродов в лицевые мышцы людей, чтобы вызывать постоянные сияющие ухмылки», потому что это было бы эффективным способ добиться своей цели - заставить людей улыбаться. [183] В своей книге « Совместимость с людьми» исследователь искусственного интеллекта Стюарт Дж. Рассел разделяет некоторые опасения Бострома, а также предлагает подход к разработке доказательно полезных машин, ориентированный на неуверенность и уважение к людям, [184] : 173, возможно, включающий обучение с обратным подкреплением . [184] : 191–193
Обеспокоенность рисками, связанными с искусственным интеллектом, привела к некоторым громким пожертвованиям и инвестициям. Группа выдающихся технологических титанов, в том числе Питер Тиль , Amazon Web Services и Маск, вложили 1 миллиард долларов в OpenAI , некоммерческую компанию, нацеленную на поддержку ответственной разработки ИИ. [185] Мнение экспертов в области искусственного интеллекта неоднозначно, при этом значительная часть людей обеспокоена и не обеспокоена рисками, связанными со сверхспособностями ИИ. [186] Другие лидеры технологической индустрии считают, что искусственный интеллект в его нынешней форме полезен и будет продолжать помогать людям. Генеральный директор Oracle Марк Херд заявил, что ИИ «на самом деле создаст больше рабочих мест, а не меньше», поскольку для управления системами ИИ потребуются люди. [187] Генеральный директор Facebook Марк Цукерберг считает, что искусственный интеллект «откроет огромное количество положительных вещей», таких как лечение болезней и повышение безопасности автономных автомобилей. [188] В январе 2015 года Маск пожертвовал 10 миллионов долларов Институту будущего жизни на финансирование исследований, направленных на понимание процесса принятия решений ИИ. Цель института - «вырастить мудрость, с помощью которой мы управляем» растущей мощью технологий. Маск также финансирует компании, разрабатывающие искусственный интеллект, такие как DeepMind и Vicarious, чтобы «просто следить за тем, что происходит с искусственным интеллектом [189]. Я думаю, что здесь есть потенциально опасный исход». [190] [191]
Чтобы реализовать опасность неконтролируемого продвинутого ИИ, гипотетический ИИ должен пересилить или перехитрить все человечество, что, по мнению меньшинства экспертов, является достаточно далекой возможностью в будущем, чтобы ее не исследовать. [192] [193] Другие контраргументы вращаются вокруг людей, которые обладают внутренней или конвергентной ценностью с точки зрения искусственного интеллекта. [194]
Регулирование
Регулирование искусственного интеллекта - это разработка политики и законов государственного сектора для продвижения и регулирования искусственного интеллекта (ИИ); [195] [196] поэтому это связано с более широким регулированием алгоритмов . Нормативно-правовая и политическая среда для ИИ - новая проблема в юрисдикциях по всему миру, в том числе в Европейском Союзе. [197] Регулирование считается необходимым как для поощрения ИИ, так и для управления связанными с ним рисками. [198] [199] Регулирование ИИ с помощью таких механизмов, как контрольные советы, также можно рассматривать как социальное средство решения проблемы управления ИИ . [200]
Учитывая опасения по поводу использования данных, Европейский Союз также разработал политику в области искусственного интеллекта, и рабочая группа изучает способы обеспечения уверенности в использовании искусственного интеллекта. Они были выпущены в виде двух официальных документов, которые, казалось, остались незамеченными в разгар пандемии COVID-19. Одна из политик в области искусственного интеллекта называется «Европейский подход к совершенству и доверию». [201] [202] [203]
В художественной литературе
Способные к мысли искусственные существа появились как устройства для повествования со времен античности [23] и были постоянной темой в научной фантастике .
Обычный образ в этих произведениях начался с « Франкенштейна» Мэри Шелли , где человеческое творение становится угрозой для своих хозяев. Сюда входят такие работы, как « 2001: Космическая одиссея» Артура Кларка и Стэнли Кубрика (обе 1968 г.) с HAL 9000 , смертоносным компьютером, отвечающим за космический корабль Discovery One , а также «Терминатор» (1984) и «Матрица» (1999). ). Напротив, редкие лояльные роботы, такие как Горт из «Дня, когда Земля остановилась» (1951) и Бишоп из « Чужих» (1986), менее заметны в массовой культуре. [204]
Айзек Азимов представил три закона робототехники во многих книгах и рассказах, в первую очередь в серии «Multivac» о сверхразумном компьютере с таким же названием. Законы Азимова часто упоминаются в непрофессиональных дискуссиях о машинной этике; [205] хотя почти все исследователи искусственного интеллекта знакомы с законами Азимова через массовую культуру, они обычно считают эти законы бесполезными по многим причинам, одной из которых является их двусмысленность. [206]
Трансгуманизм (слияние людей и машин) исследуется в манге « Призрак в доспехах» и научно-фантастическом сериале « Дюна» . В 1980-х годах серия «Сексуальных роботов» художника Хадзиме Сораямы была нарисована и опубликована в Японии, изображая реальную органическую человеческую форму с реалистичной мускулистой металлической кожей, а позже последовала книга «Гиноиды», которая использовалась или оказывала влияние на создателей кино, включая Джорджа Лукаса и других креативы. Сораяма никогда не считал этих органических роботов реальной частью природы, но всегда неестественным продуктом человеческого разума, фантазией, существующей в уме, даже если она реализована в реальной форме.
В нескольких работах ИИ используется, чтобы заставить нас ответить на фундаментальный вопрос о том, что делает нас людьми, показывая нам искусственных существ, которые обладают способностью чувствовать и, следовательно, страдать. Это проявляется в Карела Чапека «s руб , фильмы AI Искусственный интеллект и Ex Machina , а также роман ли андроиды Сон Electric Sheep? , Филипп К. Дик . Дик рассматривает идею о том, что наше понимание человеческой субъективности изменено технологиями, созданными с помощью искусственного интеллекта. [207]
Смотрите также
- AI Rising
- Проблема управления ИИ
- Гонка вооружений искусственного интеллекта
- Общий искусственный интеллект
- Алгоритм выбора поведения
- Автоматизация бизнес-процессов
- Рассуждения на основе прецедентов
- Гражданская наука
- Эмерджентный алгоритм
- Женский гендер в технологиях искусственного интеллекта
- Глоссарий искусственного интеллекта
- Регулирование искусственного интеллекта
- Роботизированная автоматизация процессов
- Синтетический интеллект
- Универсальный базовый доход
- Слабый ИИ
Заметки с пояснениями
- ^ Определение ИИ как исследования интеллектуальных агентов , взятое из ведущих учебников по ИИ.
- Poole, Mackworth & Goebel (1998 , стр. 1 ), где представлена версия, используемая в этой статье. Эти авторы используют термин «вычислительный интеллект» как синоним искусственного интеллекта.
- Russell & Norvig (2003 , стр. 55) (которые предпочитают термин «рациональный агент») и пишут: «Представление о целостном агенте сейчас широко распространено в этой области».
- Нильссон (1998)
- Легг и Хаттер (2007)
- ^ Стюарт Рассел и Питер Норвиг характеризуют это определение как «мышление по-человечески» и отвергают его в пользу «действия рационально». [1]
- ^ a b Это центральная идея книги Памелы МакКордак « Машины, которые думают» . Она пишет:
- «Мне нравится думать об искусственном интеллекте как об научном апофеозе почтенной культурной традиции». [16]
- «Искусственный интеллект в той или иной форме - это идея, которая пронизала западную интеллектуальную историю, мечта, которая срочно нуждается в воплощении». [17]
- «Наша история полна попыток - сумасшедших, жутких, комичных, серьезных, легендарных и реальных - создать искусственный интеллект, воспроизвести то, что является для нас сущностным, минуя обычные средства. Взад и вперед между мифом и реальностью, наше воображение дает то, что наши мастерские не могли, мы давно занимаемся этой странной формой самовоспроизведения ». [18]
- ^ Алан Тьюринг обсуждал центральную роль обучения еще в 1950 году в своей классической статье « Вычислительные машины и интеллект ». [73] В 1956 году на первоначальной летней конференции по искусственному интеллекту в Дартмуте Рэй Соломонофф написал доклад о вероятностном машинном обучении без учителя: «Машина индуктивного вывода». [74]
- ^ Это формашироко цитируемого определения машинного обучения Тома Митчелла : «Компьютерная программа должна учиться на опыте E в отношении некоторой задачи T и некоторого показателя производительности P, если ее производительность на T, измеренная с помощью P, улучшается. со стажем Э. "
- ^ Нильс Нильссон пишет: «Проще говоря, в этой области существуют большие разногласия по поводу того, что такое ИИ». [103]
- ^ Памела МакКордак пишет о «грубом разрушении ИИ в подполях - зрение, естественный язык, теория принятия решений, генетические алгоритмы, робототехника… и все это с собственным подподполем - которым вряд ли есть что сказать друг другу». [104]
- ^ Биологический интеллект против интеллекта в целом:
- Russell & Norvig 2003 , pp. 2–3, которые проводят аналогию с авиационной техникой .
- McCorduck 2004 , pp. 100–101, который пишет, что существует «две основные ветви искусственного интеллекта: одна направлена на создание разумного поведения независимо от того, как это было реализовано, а другая - на моделирование интеллектуальных процессов, встречающихся в природе, особенно человеческих. . "
- Безразличие основателя ИИ Маккарти к биологическим моделям. Колата цитирует Маккарти: «Это ИИ, поэтому нам все равно, реально ли он психологически». [107] Маккарти подтвердил свою позицию в 2006 году на конференции AI @ 50, где сказал: «Искусственный интеллект по определению не является имитацией человеческого интеллекта». [108]
- ^ Воплощенные подходы к ИИ:
- МакКордак (2004 , стр. 454–462)
- Моравец (1988)
- Новый AI: Брукс (1990)
- ИИ развития: Weng et al. (2001) , Lungarella et al. (2003) , Асада и др. (2009) Аудейер (2010)
- ^ Хотя такая «победа аккуратности» может быть следствием того, что область становится более зрелой, AIMA заявляет, что на практикев исследованиях ИИ по-прежнему необходимыкак аккуратный, так и неряшливый подходы.
- ^ Дрейфус подверг критике необходимое условиегипотезы физической системы символов , которую он назвал «психологическим допущением»: «Разум можно рассматривать как устройство, работающее с битами информации в соответствии с формальными правилами». [132]
- ↑ В начале 1970-х Кеннет Колби представил версию ELIZA Вейценбаума, известную как ДОКТОР, которую он продвигал как серьезный терапевтический инструмент. [142]
- ↑ Это основано на «Комнате Мэри» , мысленном эксперименте, впервые предложенном Фрэнком Джексоном в 1982 году.
- ^ Эта версия взята из Searle (1999) , а также цитируется у Dennett 1991 , p. 435. Первоначальная формулировка Сирла заключалась в следующем: «Соответственно запрограммированный компьютер на самом деле является разумом в том смысле, что можно буквально сказать, что компьютеры, получившие правильные программы, понимают и имеют другие когнитивные состояния». [155] Сильный ИИ определяется аналогичным образом Расселом и Норвигом (Russell & Norvig, 2003 , p. 947): «Утверждение о том, что машины могут действовать разумно (или, что лучше, действовать так, как если бы они были разумными), называется гипотезой« слабого ИИ ». философами, а утверждение, что машины, которые это делают, действительно думают (а не моделируют мышление), называется гипотезой «сильного ИИ» ».
Рекомендации
- ^ Russell & Норвиг 2009 , стр. 2.
- ^ "AlphaGo - Google DeepMind" . Архивировано 10 марта 2016 года.
- ^ McCorduck 2004 , стр. 204.
- ^ Ashok83 2019 .
- ^ Schank 1991 , стр. 38.
- ^ a b Оптимизм раннего ИИ: * Цитата Герберта Саймона : Саймон 1965 , стр. 96 цитируется по Crevier 1993 , p. 109. * Марвин Мински цитата: Минский 1967 , стр. 2 цитируется по Crevier 1993 , p. 109.
- ^ a b c Бум 1980-х: рост экспертных систем , Fifth Generation Project , Alvey , MCC , SCI : * McCorduck 2004 , стр. 426–441 * Crevier 1993 , стр. 161–162,197–203, 211, 240 * Russell И Норвиг 2003 , стр. 24 * NRC 1999 , стр. 210–211 * Newquist 1994 , стр. 235–248
- ^ a b Первый А.И. Винтер , Поправка Мэнсфилда , отчет Лайтхилла * Crevier 1993 , стр. 115–117 * Russell & Norvig 2003 , p. 22 * NRC 1999 , стр. 212–213 * Howe 1994 * Newquist 1994 , стр 189–201
- ^ a b Вторая зима искусственного интеллекта : * McCorduck 2004 , стр. 430–435 * Crevier 1993 , стр. 209–210 * NRC 1999 , стр. 214–216 * Newquist 1994 , стр. 301–318
- ^ a b c ИИ становится чрезвычайно успешным в начале 21 века * Clark 2015b
- ^ a b Приложения искусственного интеллекта, широко используемые за кадром: * Russell & Norvig 2003 , p. 28 * Курцвейл 2005 , стр. 265 * NRC 1999 , стр. 216–222 * Newquist 1994 , стр. 189–201
- ^ a b c Этот список интеллектуальных качеств основан на темах, охватываемых основными учебниками по ИИ, включая: * Russell & Norvig 2003 * Luger & Stubblefield 2004 * Poole, Mackworth & Goebel 1998 * Nilsson 1998
- ^ a b c d Общий интеллект ( сильный ИИ ) обсуждается в популярных введениях в ИИ: * Kurzweil 1999 и Kurzweil 2005
- ^ См. Предложение Дартмута в разделе « Философия» ниже.
- ^ Newquist 1994 , стр. 45-53.
- ^ McCorduck 2004 , стр. 34.
- ^ McCorduck 2004 , стр. xviii.
- ^ McCorduck 2004 , стр. 3.
- ^ McCorduck 2004 , стр. 340-400.
- ^ Spadafora 2016 .
- ^ Ломбардо, Бем и Nairz 2020 .
- ^ а б Форд, Мартин; Колвин, Джефф (6 сентября 2015 г.). «Смогут ли роботы создать больше рабочих мест, чем уничтожить?» . Хранитель . Архивировано 16 июня 2018 года . Проверено 13 января 2018 .
- ^ a b ИИ в мифе: * McCorduck 2004 , стр. 4–5 * Russell & Norvig 2003 , p. 939
- ^ AI в ранней научной фантастике. * McCorduck 2004 , стр. 17–25.
- ^ Формальные рассуждения: * Берлински, Дэвид (2000). Появление алгоритма . Книги Харкорта. ISBN 978-0-15-601391-8. OCLC 46890682 . Архивировано 26 июля 2020 года . Проверено 22 августа 2020 .
- ^ Тьюринг, Алан (1948), «Машинный интеллект», в Copeland, B. Jack (ed.), The Essential Turing: The Ideas, who have the computer age , Oxford: Oxford University Press, p. 412, ISBN 978-0-19-825080-7
- ^ Russell & Норвиг 2009 , стр. 16.
- ^ Дартмут конференции : * McCorduck 2004 . С. 111-136 * Кревьер 1993 . С. 47-49, который пишет «конференциикак правилопризнаетсякачестве официальнойрождения новой науки.» * Russell & Norvig 2003 , стр. 17, которые называют конференцию «рождением искусственного интеллекта». * NRC 1999 , стр. 200–201.
- ^ Маккарти, Джон (1988). «Обзор вопроса об искусственном интеллекте ». Анналы истории вычислительной техники . 10 (3): 224–229., собранные в Маккарти, Джон (1996). «10. Обзор вопроса об искусственном интеллекте ». Защита исследований ИИ: сборник эссе и обзоров . CSLI., п. 73, «Одна из причин изобретения термина« искусственный интеллект »заключалась в том, чтобы избежать ассоциации с« кибернетикой ». Его концентрация на аналоговой обратной связи казалась ошибочной, и я хотел избежать необходимости принимать Норберта (не Роберта) Винера. как гуру или спорить с ним ».
- ↑ Гегемония участников Дартмутской конференции: * Russell & Norvig 2003 , p. 17, которые пишут: «в течение следующих 20 лет в этой области будут доминировать эти люди и их студенты». * McCorduck 2004 , стр. 129–130.
- ^ Russell & Норвиг 2003 , стр. 18: «Было удивительно, когда компьютер делал что-то вроде умного»
- ↑ Schaeffer J. (2009) Разве Сэмюэл не решил эту игру ?. В: На прыжок вперед. Спрингер, Бостон, Массачусетс
- ^ Самуэль, А.Л. (июль 1959 г.). «Некоторые исследования машинного обучения с использованием игры в шашки». Журнал исследований и разработок IBM . 3 (3): 210–229. CiteSeerX 10.1.1.368.2254 . DOI : 10.1147 / rd.33.0210 .
- ^ " Золотые годы " ИИ (успешные программы символического мышления 1956–1973): * McCorduck 2004 , стр. 243–252 * Crevier 1993 , стр. 52–107 * Moravec 1988 , p. 9 * Russell & Норвиг 2003 , стр. 18-21 Программы описанные Артур Самуэль «программа шашек s для IBM 701 , Daniel Бобров » s СТУДЕНТ , Ньюэлл и Саймон «s Logic Теоретик и Терри Винограда » s SHRDLU .
- ^ DARPA вкладывает деньги в неориентированные чистые исследования ИИ в течение 1960-х: * McCorduck 2004 , p. 131 * Crevier 1993 , стр. 51, 64–65 * NRC 1999 , стр. 204–205
- ^ AI в Англии: * Howe 1994
- ^ Newquist 1994 , стр. 86-86
- ^ Лайтхилл 1973 .
- ^ a b Экспертные системы: * ACM 1998 , I.2.1 * Russell & Norvig 2003 , стр. 22–24 * Luger & Stubblefield 2004 , стр. 227–331 * Nilsson 1998 , гл. 17.4 * McCorduck 2004 , стр. 327–335, 434–435 * Crevier 1993 , стр. 145–62, 197–203 * Newquist 1994 , стр. 155–183
- ^ a b Теперь предпочтение отдается формальным методам («Победа аккуратных »): * Russell & Norvig 2003 , стр. 25–26 * McCorduck 2004 , стр. 486–487
- ^ «Спросите экспертов по ИИ: что движет сегодняшним прогрессом в области ИИ?» . McKinsey & Company . Архивировано 13 апреля 2018 года . Проверено 13 апреля 2018 .
- ^ Кларк 2015b . «После полувека тихих достижений в области искусственного интеллекта 2015 год стал знаковым. Компьютеры стали умнее и учатся быстрее, чем когда-либо».
- ^ «Преобразование бизнеса с помощью искусственного интеллекта» . Обзор управления MIT Sloan . Архивировано 19 мая 2018 года . Проверено 2 мая 2018 .
- ^ Лорика, Бен (18 декабря 2017 г.). «Состояние внедрения ИИ» . O'Reilly Media . Архивировано 2 мая 2018 года . Проверено 2 мая 2018 .
- ^ Решение проблем, решение головоломок, игра и дедукция: * Russell & Norvig 2003 , chpt. 3–9, * Poole, Mackworth & Goebel 1998 , гл. 2,3,7,9, * Luger & Stubblefield 2004 , гл. 3,4,6,8, * Нильссон 1998 , гл. 7–12
- ^ Неопределенное рассуждение: * Russell & Norvig 2003 , pp. 452–644, * Poole, Mackworth & Goebel 1998 , pp. 345–395, * Luger & Stubblefield 2004 , pp. 333–381, * Nilsson 1998 , chpt. 19
- ^ Несговорчивость и эффективность и комбинаторный взрыв : * Russell & Norvig 2003 , стр. 9, 21–22
- ^ Психологические доказательства субсимволических рассуждений: * Wason & Shapiro (1966) показали, что люди плохо справляются с полностью абстрактными проблемами, но если проблема переформулируется, чтобы позволить использовать интуитивный социальный интеллект , производительность резко улучшается. (См. Задание Wason отбор ) * Kahneman, Slovic & Tversky (1982) показали, что люди ужасны в элементарных задачах, связанных с неопределенными рассуждениями. (См. Список когнитивных предубеждений для нескольких примеров). * Лакофф и Нуньес (2000) спорно утверждали, что даже наши математические навыки зависят от знаний и навыков, которые исходят от «тела», то есть сенсомоторных и перцептивных навыков. (См. " Откуда пришла математика" )
- ^ Представление знаний : * ACM 1998 , I.2.4, * Russell & Norvig 2003 , стр. 320–363, * Poole, Mackworth & Goebel 1998 , стр. 23–46, 69–81, 169–196, 235–277, 281–298, 319–345, * Luger & Stubblefield 2004 , стр. 227–243, * Nilsson 1998 , гл. 18
- ^ Инженерия знаний : * Russell & Norvig 2003 , стр. 260–266, * Poole, Mackworth & Goebel 1998 , стр. 199–233, * Nilsson 1998 , chpt. ≈17,1–17,4
- ^ Представление категорий и отношений: семантические сети , логика описания , наследование (включая фреймы и сценарии ): * Russell & Norvig 2003 , стр. 349–354, * Poole, Mackworth & Goebel 1998 , стр. 174–177, * Luger & Stubblefield 2004 , стр. 248–258, * Nilsson 1998 , гл. 18,3
- ^ Представление событий и времени: ситуационное исчисление , событийное исчисление , беглое исчисление (включая решение проблемы фреймов ): * Russell & Norvig 2003 , стр. 328–341, * Poole, Mackworth & Goebel 1998 , pp. 281–298, * Nilsson 1998 , гл. 18,2
- ^ Причинное исчисление : * Poole, Mackworth & Goebel 1998 , стр. 335–337
- ^ Представление знаний о знании: исчисление убеждений, модальная логика : * Russell & Norvig 2003 , стр. 341–344, * Poole, Mackworth & Goebel 1998 , стр. 275–277
- ^ Сикос, Лесли Ф. (июнь 2017 г.). Описание логики в мультимедийных рассуждениях . Чам: Спрингер. DOI : 10.1007 / 978-3-319-54066-5 . ISBN 978-3-319-54066-5. S2CID 3180114 . Архивировано 29 августа 2017 года.
- ^ Онтология : * Russell & Норвиг 2003 ., Стр 320-328
- ^ Смоляр, Стивен В .; Чжан, Хунцзян (1994). «Индексирование и поиск видео на основе контента». IEEE Multimedia . 1 (2): 62–72. DOI : 10.1109 / 93.311653 . S2CID 32710913 .
- ^ Нойман, Бернд; Мёллер, Ральф (январь 2008 г.). «Интерпретация сцены с логикой описания». Вычисления изображений и зрения . 26 (1): 82–101. DOI : 10.1016 / j.imavis.2007.08.013 .
- ^ Куперман, ГДж; Райхли, РМ; Бейли, ТС (1 июля 2006 г.). «Использование коммерческих баз знаний для поддержки принятия клинических решений: возможности, препятствия и рекомендации» . Журнал Американской ассоциации медицинской информатики . 13 (4): 369–371. DOI : 10.1197 / jamia.M2055 . PMC 1513681 . PMID 16622160 .
- ^ МАКГАРРИ, КЕН (1 декабря 2005 г.). «Обзор показателей степени интереса к открытию знаний». Обзор инженерии знаний . 20 (1): 39–61. DOI : 10.1017 / S0269888905000408 . S2CID 14987656 .
- ^ Бертини, М; Дель Бимбо, А; Торняй, К. (2006). «Автоматическое аннотирование и семантический поиск видеопоследовательностей с использованием мультимедийных онтологий». MM '06 Материалы 14-й международной конференции ACM по мультимедиа . 14-я международная конференция ACM по мультимедиа. Санта-Барбара: ACM. С. 679–682.
- ^ Квалификационная проблема : * McCarthy & Hayes 1969 * Russell & Norvig 2003 [ необходима страница ] В то время как Маккарти в первую очередь интересовался проблемами логического представления действий, Russell & Norvig 2003 применяли этот термин к более общей проблеме рассуждения по умолчанию в обширных сеть предположений, лежащих в основе всего нашего здравого смысла.
- ^ Рассуждения по умолчанию и логика по умолчанию , немонотонная логика , ограниченность , предположение о закрытом мире , похищение (Пул и др. Относят похищение к «рассуждениям по умолчанию». Люгер и др. Относят это к «неопределенным рассуждениям»): * Russell & Norvig 2003 , стр. 354–360, * Poole, Mackworth & Goebel 1998 , стр. 248–256, 323–335, * Luger & Stubblefield 2004 , стр. 335–363, * Nilsson 1998 , ~ 18.3.3
- ^ Широта здравого смысла: * Russell & Norvig 2003 , p. 21, * Crevier 1993 , pp. 113–114, * Moravec 1988 , p. 13, * Lenat & Guha 1989 (Введение)
- Перейти ↑ Dreyfus & Dreyfus 1986 .
- Перейти ↑ Gladwell 2005 .
- ^ Экспертное знание как воплощенная интуиция: * Dreyfus & Dreyfus 1986 ( Хуберт Дрейфус - философ и критик ИИ, который был одним из первых, кто утверждал, что наиболее полезные человеческие знания закодированы субсимволически. См. Критику ИИ Дрейфусом ) * Gladwell 2005 ( Blink Гладуэлла- это популярное введение в субсимвольные рассуждения и знания.) * Hawkins & Blakeslee 2005 (Хокинс утверждает, что субсимвольные знания должны быть в центре внимания исследований ИИ.)
- ^ Планирование : * ACM 1998 , ~ I.2.8, * Russell & Norvig 2003 , стр. 375–459, * Poole, Mackworth & Goebel 1998 , стр. 281–316, * Luger & Stubblefield 2004 , стр. 314–329, * Нильссон 1998 , гл. 10.1–2, 22
- ^ Теория информационной ценности : * Russell & Norvig 2003 , стр. 600–604
- ↑ Классическое планирование: * Russell & Norvig 2003 , стр. 375–430, * Poole, Mackworth & Goebel 1998 , стр. 281–315, * Luger & Stubblefield 2004 , стр. 314–329, * Nilsson 1998 , chpt. 10.1–2, 22
- ^ Планирование и действия в недетерминированных областях: условное планирование, мониторинг выполнения, перепланирование и непрерывное планирование: * Russell & Norvig 2003 , pp. 430–449
- ^ Планирование Многоагентного и поведение эмерджентное: * Russell & Норвиг 2003 ., Стр 449-455
- ^ Тьюринг 1950 .
- ^ Соломонов 1956 .
- ^ a b Обучение : * ACM 1998 , I.2.6, * Russell & Norvig 2003 , стр. 649–788, * Poole, Mackworth & Goebel 1998 , стр. 397–438, * Luger & Stubblefield 2004 , стр. 385–542 , * Nilsson 1998 , гл. 3.3, 10.3, 17.5, 20
- ^ Иордания, Мичиган; Митчелл, TM (16 июля 2015 г.). «Машинное обучение: тенденции, перспективы и перспективы». Наука . 349 (6245): 255–260. Bibcode : 2015Sci ... 349..255J . DOI : 10.1126 / science.aaa8415 . PMID 26185243 . S2CID 677218 .
- ^ Обучение с подкреплением : * Russell & Norvig 2003 , pp. 763–788 * Luger & Stubblefield 2004 , pp. 442–449
- ^ Обработка естественного языка : * ACM 1998 , I.2.7 * Russell & Norvig 2003 , стр. 790–831 * Poole, Mackworth & Goebel 1998 , стр. 91–104 * Luger & Stubblefield 2004 , стр. 591–632
- ^ Приложения обработки естественного языка, включая поиск информации (т.е. интеллектуальный анализ текста ) и машинный перевод : * Russell & Norvig 2003 , стр. 840–857, * Luger & Stubblefield 2004 , стр. 623–630
- ^ Камбрия, Эрик; Белый, Бебо (май 2014 г.). «Скачкообразные кривые НЛП: обзор исследований в области обработки естественного языка [обзорная статья]». Журнал IEEE Computational Intelligence Magazine . 9 (2): 48–57. DOI : 10,1109 / MCI.2014.2307227 . S2CID 206451986 .
- ^ Винсент, Джеймс (7 ноября 2019 г.). «OpenAI опубликовал ИИ, генерирующий текст, который, по его словам, был слишком опасен для использования» . Грань . Архивировано 11 июня 2020 года . Проверено 11 июня 2020 .
- ^ Машинное восприятие : * Russell & Norvig 2003 , pp. 537–581, 863–898 * Nilsson 1998 , ~ chpt. 6
- ^ Распознавания речи : * ACM 1998 , ~ I.2.7 * Russell & Норвиг 2003 ., Стр 568-578
- ^ Признание объекта : * Russell & Норвиг 2003 ., Стр 885-892
- ^ Компьютерное зрение : * ACM 1998 , I.2.10 * Russell & Norvig 2003 , стр. 863–898 * Nilsson 1998 , гл. 6
- ^ Робототехника : * ACM 1998 , I.2.9, * Russell & Norvig 2003 , стр. 901–942, * Poole, Mackworth & Goebel 1998 , стр. 443–460
- ^ Перемещение и конфигурация пространства : * Russell & Norvig 2003 , стр. 916–932
- ^ Tecuci 2012 .
- ^ Роботизированное картографирование (локализация и т. Д.): * Russell & Norvig 2003 , стр. 908–915
- ^ Кадена, Сезар; Карлоне, Лука; Каррильо, Генри; Латиф, Ясир; Скарамуцца, Давиде; Нейра, Хосе; Рид, Ян; Леонард, Джон Дж. (Декабрь 2016 г.). «Прошлое, настоящее и будущее одновременной локализации и картирования: к эпохе устойчивого восприятия». IEEE Transactions по робототехнике . 32 (6): 1309–1332. arXiv : 1606.05830 . Bibcode : 2016arXiv160605830C . DOI : 10.1109 / TRO.2016.2624754 . S2CID 2596787 .
- Перейти ↑ Moravec 1988 , p. 15.
- ^ Чан, Су Пин (15 ноября 2015 г.). «Вот что произойдет, когда роботы захватят мир» . Архивировано 24 апреля 2018 года . Проверено 23 апреля 2018 года .
- ^ «Мебель ИКЕА и пределы искусственного интеллекта» . Экономист . 2018. Архивировано 24 апреля 2018 года . Проверено 24 апреля 2018 года .
- ^ «Кисмет» . Лаборатория искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, Humanoid Robotics Group. Архивировано 17 октября 2014 года . Проверено 25 октября 2014 года .
- ^ Thro 1993 .
- ↑ Эдельсон, 1991 .
- Перейти ↑ Tao & Tan 2005 .
- ^ Эмоции и аффективные вычисления : * Minsky 2006
- ^ Уодделл, Каве (2018). «Чат-боты вошли в сверхъестественную долину» . Атлантика . Архивировано 24 апреля 2018 года . Проверено 24 апреля 2018 года .
- ^ Пория, Суджанья; Камбрия, Эрик; Баджпай, Раджив; Хуссейн, Амир (сентябрь 2017 г.). «Обзор аффективных вычислений: от одномодального анализа к мультимодальному слиянию» . Информационный фьюжн . 37 : 98–125. DOI : 10.1016 / j.inffus.2017.02.003 . ЛВП : 1893/25490 .
- ^ а б в г д Робертс, Джейкоб (2016). «Мыслительные машины: поиски искусственного интеллекта» . Дистилляции . Vol. 2 шт. 2. С. 14–23. Архивировано из оригинального 19 августа 2018 года . Проверено 20 марта 2018 года .
- ^ а б в Pennachin, C .; Гертцель, Б. (2007). «Современные подходы к общему искусственному интеллекту». Общий искусственный интеллект . Когнитивные технологии. Берлин, Гейдельберг: Springer. DOI : 10.1007 / 978-3-540-68677-4_1 . ISBN 978-3-540-23733-4.
- Перейти ↑ Nilsson 1983 , p. 10.
- ^ McCorduck 2004 , стр. 424.
- ^ а б в Лэнгли 2011 .
- ^ а б Кац 2012 .
- ^ Kolata 1982 .
- Перейти ↑ Maker 2006 .
- ^ Neats против scruffies : * McCorduck 2004 , стр 421-424, 486-489 *. Кревьер 1993 , стр. 168 * Nilsson 1983 , стр. 10–11
- ^ a b Вычислительный интеллект * Общество вычислительного интеллекта IEEE. Архивировано 9 мая 2008 г. в Wayback Machine.
- ^ Непосредственными предшественниками ИИ: * McCorduck 2004 , стр 51-107 *. Кревьер 1993 , стр 27-32 *. Russell & Норвиг 2003 , стр 15, 940 *. Moravec 1988 , стр. 3
- ^ Haugeland 1985 , стр. 112-117
- ^ Символический и субсимвольный ИИ: * Нильссон (1998 , стр. 7), который использует термин "субсимволический".
- ^ Возрождение коннекционизма : * Кревьер 1993 , стр 214-215 *. Russell & Норвиг 2003 , стр. 25
- ^ Хатсон, Мэтью (16 февраля 2018 г.). «Искусственный интеллект переживает кризис воспроизводимости» . Наука . С. 725–726. Bibcode : 2018Sci ... 359..725H . DOI : 10.1126 / science.359.6377.725 . Архивировано 29 апреля 2018 года . Проверено 28 апреля 2018 .
- ^ Норвиг 2012 .
- ^ a b Russell & Norvig 2009 , стр. 1.
- ^ а б Белая книга: «Об искусственном интеллекте - европейский подход к совершенству и доверию» (PDF) . Брюссель: Европейская комиссия. 2020. с. 1. Архивировано (PDF) из оригинала 20 февраля 2020 года . Проверено 20 февраля 2020 года .
- ^ «ИИ должен превзойти возможности человеческого мозга» . CNN . 9 августа 2006 г. Архивировано 19 февраля 2008 г.
- ↑ Использование ИИ для прогнозирования задержек рейсов. Архивировано 20 ноября 2018 г. в Wayback Machine , Ishti.org.
- ^ Н. Алетрас; Д. Царапатсанис; Д. Преотюк-Пьетро; В. Лампос (2016). «Прогнозирование судебных решений Европейского суда по правам человека: перспектива обработки естественного языка» . PeerJ Computer Science . 2 : e93. DOI : 10.7717 / peerj-cs.93 .
- ^ «The Economist объясняет: почему компании используют искусственный интеллект» . Экономист . 31 марта 2016 года архивации с оригинала на 8 мая 2016 года . Дата обращения 19 мая 2016 .
- ^ Лор, Стив (28 февраля 2016 г.). «Перспектива искусственного интеллекта раскрывается маленькими шагами» . Нью-Йорк Таймс . Архивировано 29 февраля 2016 года . Проверено 29 февраля +2016 .
- ^ Франгул, Анмар (14 июня 2019 г.). «Калифорнийский бизнес использует ИИ, чтобы изменить наше представление о хранении энергии» . CNBC . Архивировано 25 июля 2020 года . Дата обращения 5 ноября 2019 .
- ^ Уэйкфилд, Джейн (15 июня 2016 г.). «Социальные сети« опережают телевидение »как источник новостей для молодежи» . BBC News . Архивировано 24 июня 2016 года.
- ^ Смит, Марк (22 июля 2016 г.). «Так ты думаешь, что предпочел прочитать эту статью?» . BBC News . Архивировано 25 июля 2016 года.
- ^ Браун, Эйлин. «Половина американцев не верят, что новости deepfake могут быть нацелены на них в Интернете» . ZDNet . Архивировано 6 ноября 2019 года . Проверено 3 декабря 2019 .
- ^ Золя, Андрей (12 апреля 2019). «Подготовка к интервью: 40 вопросов об искусственном интеллекте» . Блог Springboard .
- ^ Тест Тьюринга :
оригинальная публикация Тьюринга : * Turing 1950 Историческое влияние и философские последствия: * Haugeland 1985 , стр. 6–9 * Crevier 1993 , p. 24 * McCorduck 2004 , стр. 70–71 * Russell & Norvig 2003 , стр. 2–3 и 948 - ^ Предложение Дартмута: * McCarthy et al. 1955 г. (первоначальное предложение) * Crevier 1993 , p. 49 (историческое значение)
- ^ Гипотеза физических систем символов : * Newell & Simon 1976 , p. 116 * McCorduck 2004 , стр. 153 * Russell & Norvig 2003 , стр. 18
- Перейти ↑ Dreyfus 1992 , p. 156.
- ^ Критика искусственного интеллекта Дрейфусом : * Dreyfus 1972 , Dreyfus & Dreyfus 1986 * Crevier 1993 , pp. 120–132 * McCorduck 2004 , pp. 211–239 * Russell & Norvig 2003 , pp. 950–952,
- ↑ Gödel 1951 : в этой лекции Курт Гёдель использует теорему о неполноте, чтобы прийти к следующей дизъюнкции: (а) человеческий разум не является последовательной конечной машиной, или (б) существуют диофантовы уравнения, для которых он не может решить, существуют ли решения . Гёдель считает (б) неправдоподобным и, таким образом, кажется, полагает, что человеческий разум не эквивалентен конечной машине, т. Е. Его мощность превышает мощность любой конечной машины. Он признал, что это всего лишь предположение, поскольку никто не может опровергнуть (б). Тем не менее, он считал дизъюнктивный вывод «несомненным фактом».
- ^ Математическое возражение: * Russell & Norvig 2003 , p. 949 * McCorduck 2004 , стр. 448–449 Высказывание математического возражения: * Lucas 1961 * Penrose 1989 Опровержение математического возражения: * Turing 1950 в разделе «(2) Математическое возражение» * Хофштадтер, 1979 г. Предыстория: * Гедель, 1931 г., Чёрч, 1936 г., Клини, 1935 г., Тьюринг, 1937 г.
- ^ Грэм Оппи (20 января 2015 г.). «Теоремы Гёделя о неполноте» . Стэнфордская энциклопедия философии . Архивировано 22 апреля 2016 года . Проверено 27 апреля 2016 года .
Однако эти гёделевские антимеханистские аргументы проблематичны, и существует широкий консенсус в отношении их несостоятельности.
- ^ Стюарт Дж. Рассел ; Питер Норвиг (2010). «26.1.2: Философские основы / Слабый ИИ: могут ли машины действовать разумно? / Математическое возражение». Искусственный интеллект: современный подход (3-е изд.). Река Аппер Сэдл, штат Нью-Джерси: Prentice Hall . ISBN 978-0-13-604259-4.
даже если мы допустим, что у компьютеров есть ограничения на то, что они могут доказать, нет никаких доказательств того, что люди застрахованы от этих ограничений.
- ^ Марк Коливан. Введение в философию математики. Cambridge University Press , 2012. Из 2.2.2, «Философское значение результатов Геделя о неполноте»: «Общепринятая мудрость (с которой я согласен) состоит в том, что аргументы Лукаса-Пенроуза терпят неудачу».
- ^ Аргументы искусственного мозга : ИИ требует моделирования работы человеческого мозга * Russell & Norvig 2003 , p. 957 * Crevier 1993 , pp. 271 & 279 Некоторые люди, которые приводят аргументы в той или иной форме: * Moravec 1988 * Kurzweil 2005 , p. 262 * Hawkins & Blakeslee, 2005 Наиболее крайняя форма этого аргумента (сценарий замены мозга) была выдвинута Кларком Глаймором в середине 1970-х годов и затронута Зеноном Пилишином и Джоном Сирлом в 1980 году.
- ^ Ипхофен, Рон; Критикос, Михалис (3 января 2019 г.). «Регулирование искусственного интеллекта и робототехники: этика по замыслу в цифровом обществе». Современные социальные науки . 16 (2): 170–184. DOI : 10.1080 / 21582041.2018.1563803 . ISSN 2158-2041 . S2CID 59298502 .
- ^ «Этический ИИ изучает рамки прав человека» . Голос Америки . Архивировано 11 ноября 2019 года . Дата обращения 10 ноября 2019 .
- ^ Кревьер 1993 , стр. 132-144.
- ^ Критика ИИ Джозефом Вайзенбаумом : * Weizenbaum 1976 * Crevier 1993 , pp. 132–144 * McCorduck 2004 , pp. 356–373 * Russell & Norvig 2003 , p. 961 Weizenbaum (исследователь А.И.который разработал первую Chatterbot программу, Элиза ) утверждал в 1976 г.что злоупотребление искусственным интеллектом обладает потенциалом девальвировать жизни человека.
- ^ Уоллах, Венделл (2010). Моральные машины . Издательство Оксфордского университета.
- Перейти ↑ Wallach, 2010 , pp. 37–54.
- Перейти ↑ Wallach, 2010 , pp. 55–73.
- ^ Wallach 2010 , «Введение».
- ^ a b Майкл Андерсон и Сьюзан Ли Андерсон (2011), Машинная этика, Cambridge University Press.
- ^ а б «Машинная этика» . aaai.org . Архивировано из оригинального 29 ноября 2014 года.
- ^ Рубин, Чарльз (весна 2003 г.). «Искусственный интеллект и природа человека» . Новая Атлантида . 1 : 88–100. Архивировано из оригинального 11 июня 2012 года .
- ^ Брукс, Родни (10 ноября 2014 г.). «искусственный интеллект - это инструмент, а не угроза» . Архивировано из оригинального 12 ноября 2014 года.
- ^ «Стивен Хокинг, Илон Маск и Билл Гейтс предупреждают об искусственном интеллекте» . Наблюдатель . 19 августа 2015 года. Архивировано 30 октября 2015 года . Проверено 30 октября 2015 года .
- ^ Чалмерс, Дэвид (1995). «Лицом к проблеме сознания» . Журнал исследований сознания . 2 (3): 200–219. Архивировано 8 марта 2005 года . Проверено 11 октября 2018 года .См. Также эту ссылку. Архивировано 8 апреля 2011 г. на Wayback Machine.
- ↑ Хорст, Стивен , (2005) «Вычислительная теория разума». Архивировано 11 сентября 2018 года на Wayback Machine в Стэнфордской энциклопедии философии.
- Перейти ↑ Searle 1980 , p. 1.
- ^ АргументСирла о китайской комнате :
- Серл 1980 . Оригинальное представление мысленного эксперимента Сирлом.
- Сирл 1999 .
- Russell & Norvig, 2003 , стр. 958–960.
- МакКордак 2004 , стр. 443–445.
- Crevier 1993 , стр. 269–271.
- ^ Права роботов : * Russell & Норвиг 2003 , стр. 964 Недоношенность: * Хендерсон 2007 В художественной литературе: * МакКордак (2004 , стр. 190–25) обсуждает Франкенштейна и определяет ключевые этические проблемы как научное высокомерие и страдания монстра, то есть права роботов .
- ^ «Роботы могут требовать законных прав» . BBC News . 21 декабря 2006. Архивировано 15 октября 2019 года . Проверено 3 февраля 2011 года .
- ^ Эванс, Вуди (2015). «Постчеловеческие права: измерения трансчеловеческих миров» . Текнокультура . 12 (2). DOI : 10.5209 / rev_TK.2015.v12.n2.49072 .
- ^ машафильм. «Содержание: Plug & Pray Film - Искусственный интеллект - Роботы -» . plugandpray-film.de . Архивировано 12 февраля 2016 года.
- ^ Омохундро, Стив (2008). Природа самоулучшающегося искусственного интеллекта . представлен и распространен на Саммите Singularity 2007, Сан-Франциско, Калифорния.
- ^ a b c Технологическая особенность : * Vinge 1993 * Kurzweil 2005 * Russell & Norvig 2003 , p. 963
- ^ Трансгуманизм : * Moravec 1988 * Kurzweil 2005 * Russell & Norvig 2003 , стр. 963
- ^ AI как эволюция: * Эдвард Фредкин цитируется в McCorduck (2004 , стр. 401). * Батлер 1863 * Дайсон 1998
- ^ «Роботы и искусственный интеллект» . www.igmchicago.org . Архивировано 1 мая 2019 года . Дата обращения 3 июля 2019 .
- ^ «Размер приза: глобальное исследование искусственного интеллекта PwC - использование революции в области искусственного интеллекта» (PDF) . Дата обращения 11 ноября 2020 .
- ^ Э. МакГоги, «Будут ли роботы автоматизировать вашу работу?» Полная занятость, базовый доход и экономическая демократия '(2018) SSRN, часть 2 (3). Архивировано 24 мая 2018 года в Wayback Machine.
- ^ «Автоматизация и тревога» . Экономист . 9 мая 2015. Архивировано 12 января 2018 года . Проверено 13 января 2018 .
- ^ Лор, Стив (2017). «Роботы займутся рабочими местами, но не так быстро, как некоторые опасаются, - говорится в новом отчете» . Нью-Йорк Таймс . Архивировано 14 января 2018 года . Проверено 13 января 2018 .
- ^ Фрей, Карл Бенедикт; Осборн, Майкл А. (1 января 2017 г.). «Будущее занятости: насколько рабочие места подвержены компьютеризации?». Технологическое прогнозирование и социальные изменения . 114 : 254–280. CiteSeerX 10.1.1.395.416 . DOI : 10.1016 / j.techfore.2016.08.019 . ISSN 0040-1625 .
- ^ Арнц, Мелани, Терри Грегори и Ульрих Зиеран. «Риск автоматизации рабочих мест в странах ОЭСР: сравнительный анализ». Рабочие документы ОЭСР по социальным вопросам, вопросам занятости и миграции 189 (2016 г.). п. 33.
- ^ Махдави, Арва (26 июня 2017 г.). «Какие рабочие места будут по-прежнему доступны через 20 лет? Прочтите это, чтобы подготовить свое будущее» . Хранитель . Архивировано 14 января 2018 года . Проверено 13 января 2018 .
- ^ Саймон, Мэтт (1 апреля 2019 г.). «Президентская ставка Эндрю Яна - это очень 21 век» . Проводной . Архивировано 24 июня 2019 года . Проверено 2 мая 2019 г. - через www.wired.com.
- ^ «Пять экспертов рассказывают, что их больше всего пугает в ИИ» . 5 сентября 2018. Архивировано 8 декабря 2019 года . Проверено 8 декабря 2019 .
- ^ Рассел, Стюарт., Дэниел Дьюи и Макс Тегмарк. Приоритеты исследований в области надежного и эффективного искусственного интеллекта. Журнал AI 36: 4 (2015). 8 декабря 2016.
- ^ «Комментарий: Плохие новости. Искусственный интеллект предвзят» . CNA . 12 января 2019 года. Архивировано 12 января 2019 года . Проверено 19 июня 2020 .
- ^ Джефф Ларсон, Джулия Ангвин (23 мая 2016 г.). «Как мы проанализировали алгоритм рецидивизма КОМПАС» . ProPublica . Архивировано 29 апреля 2019 года . Проверено 19 июня 2020 .
- ^ Роулинсон, Кевин (29 января 2015 г.). «Билл Гейтс из Microsoft настаивает, что ИИ представляет собой угрозу» . BBC News . Архивировано 29 января 2015 года . Проверено 30 января 2015 года .
- ^ Холли, Питер (28 января 2015 г.). «Билл Гейтс об опасностях искусственного интеллекта:« Я не понимаю, почему некоторых людей это не волнует » » . Вашингтон Пост . ISSN 0190-8286 . Архивировано 30 октября 2015 года . Проверено 30 октября 2015 года .
- ^ Гиббс, Сэмюэл (27 октября 2014 г.). «Илон Маск: искусственный интеллект - наша самая большая угроза существованию» . Хранитель . Архивировано 30 октября 2015 года . Проверено 30 октября 2015 года .
- ^ Чурм, Филипп Эндрю (14 мая 2019 г.). «Юваль Ной Харари говорит о политике, технологиях и миграции» . Евроньюс . Дата обращения 15 ноября 2020 .
- ^ Селлан-Джонс, Рори (2 декабря 2014 г.). «Стивен Хокинг предупреждает, что искусственный интеллект может положить конец человечеству» . BBC News . Архивировано 30 октября 2015 года . Проверено 30 октября 2015 года .
- ^ Бостром, Ник (2015). «Что произойдет, когда наши компьютеры станут умнее нас?» . TED (конференция) . Архивировано 25 июля 2020 года . Проверено 30 января 2020 года .
- ^ а б Рассел, Стюарт (8 октября 2019 г.). Совместимость с человеком: искусственный интеллект и проблема контроля . США: Викинг. ISBN 978-0-525-55861-3. OCLC 1083694322 .
- ^ Почта, Вашингтон. «Технические титаны, такие как Илон Маск, тратят миллиард долларов, чтобы спасти вас от терминаторов» . Архивировано 7 июня 2016 года.
- ^ Мюллер, Винсент С .; Бостром, Ник (2014). «Будущий прогресс в области искусственного интеллекта: опрос экспертов» (PDF) . AI имеет значение . 1 (1): 9–11. DOI : 10.1145 / 2639475.2639478 . S2CID 8510016 . Архивировано 15 января 2016 года (PDF) .
- ^ «Генеральный директор Oracle Марк Херд не видит причин опасаться ERP AI» . Поиск по ERP . Архивировано 6 мая 2019 года . Дата обращения 6 мая 2019 .
- ^ «Марк Цукерберг отвечает на паранойю Элон Маск по поводу AI:„AI собирается ... помочь сохранить наши общины безопасно. “ » . Business Insider . 25 мая 2018. Архивировано 6 мая 2019 года . Дата обращения 6 мая 2019 .
- ^ «Таинственная компания, занимающаяся искусственным интеллектом, в которую инвестировал Илон Маск, разрабатывает умные компьютеры, меняющие правила игры» . Tech Insider . Архивировано 30 октября 2015 года . Проверено 30 октября 2015 года .
- ^ Кларк 2015a .
- ^ «Илон Маск жертвует 10 миллионов долларов своих собственных денег на исследования в области искусственного интеллекта» . Быстрая компания . 15 января 2015. Архивировано 30 октября 2015 года . Проверено 30 октября 2015 года .
- ^ «Является ли искусственный интеллект реальной угрозой человечеству?» . Бюллетень ученых-атомщиков . 9 августа 2015. Архивировано 30 октября 2015 года . Проверено 30 октября 2015 года .
- ^ «Дело против роботов-убийц от парня, который работает над искусственным интеллектом» . Fusion.net . Архивировано 4 февраля 2016 года . Проверено 31 января 2016 года .
- ^ «Уничтожит ли искусственный интеллект человечество? Вот 5 причин не волноваться» . Vox . 22 августа 2014. архивации с оригинала на 30 октября 2015 года . Проверено 30 октября 2015 года .
- ^ Беррихилл, Джейми; Хеанг, Кевин Кок; Клогер, Роб; Макбрайд, Киган (2019). Привет, мир: искусственный интеллект и его использование в государственном секторе (PDF) . Париж: Обсерватория инноваций в государственном секторе ОЭСР. Архивировано 20 декабря 2019 года (PDF) . Дата обращения 9 августа 2020 .
- ^ Барфилд, Вудроу; Пагалло, Уго (2018). Справочник по закону искусственного интеллекта . Челтнем, Великобритания. ISBN 978-1-78643-904-8. OCLC 1039480085 .
- ^ Юридическая библиотека Конгресса (США). Издательский орган, Управление глобальных правовых исследований. Регулирование искусственного интеллекта в отдельных юрисдикциях . LCCN 2019668143 . OCLC 1110727808 .
- ^ Wirtz, Bernd W .; Weyerer, Jan C .; Гейер, Кэролин (24 июля 2018 г.). «Искусственный интеллект и государственный сектор - приложения и проблемы» . Международный журнал государственного управления . 42 (7): 596–615. DOI : 10.1080 / 01900692.2018.1498103 . ISSN 0190-0692 . S2CID 158829602 . Архивировано 18 августа 2020 года . Проверено 22 августа 2020 .
- ^ Буйтен, Мириам С. (2019). «К интеллектуальному регулированию искусственного интеллекта» . Европейский журнал регулирования рисков . 10 (1): 41–59. DOI : 10.1017 / err.2019.8 . ISSN 1867-299X .
- ^ Сотала, Кадж; Ямпольский, Роман V (19 декабря 2014 г.). «Ответы на катастрофический риск AGI: обзор» . Physica Scripta . 90 (1): 018001. DOI : 10,1088 / 0031-8949 / 90/1/018001 . ISSN 0031-8949 .
- ^ «Это все меняет? Коронавирус и ваши личные данные» . Европейский инвестиционный банк . Проверено 7 июня 2021 года .
- ^ «Белая книга по искусственному интеллекту - европейский подход к совершенству и доверию | Формирование цифрового будущего Европы» . digital-strategy.ec.europa.eu . Проверено 7 июня 2021 года .
- ^ «Что ждет совместную нормативную программу в области искусственного интеллекта?» . www.csis.org . Проверено 7 июня 2021 года .
- ^ Бутаццо, Г. (июль 2001 г.). «Искусственное сознание: утопия или реальная возможность?». Компьютер . 34 (7): 24–30. DOI : 10.1109 / 2.933500 .
- ^ Андерсон, Сьюзен Ли. «Три закона робототехники Азимова» и машинная метаэтика ». Искусственный интеллект и общество 22,4 (2008): 477–493.
- ^ Макколи, Ли (2007). «Армагедон искусственного интеллекта и три закона робототехники». Этика и информационные технологии . 9 (2): 153–164. CiteSeerX 10.1.1.85.8904 . DOI : 10.1007 / s10676-007-9138-2 . S2CID 37272949 .
- ^ Гальван, Джилл (1 января 1997 г.). "Вхождение в коллектив постчеловека в фильме Филипа К. Дика" Мечтают ли андроиды об электрических овцах? " ". Научно-фантастические исследования . 24 (3): 413–429. JSTOR 4240644 .
Учебники по искусственному интеллекту
- Хаттер, Маркус (2005). Универсальный искусственный интеллект . Берлин: Springer. ISBN 978-3-540-22139-5.
- Джексон, Филипп (1985). Введение в искусственный интеллект (2-е изд.). Дувр. ISBN 978-0-486-24864-6. Архивировано 26 июля 2020 года . Дата обращения 4 марта 2020 .
- Люгер, Джордж ; Стаблфилд, Уильям (2004). Искусственный интеллект: структуры и стратегии решения сложных проблем (5-е изд.). Бенджамин / Каммингс. ISBN 978-0-8053-4780-7. Архивировано 26 июля 2020 года . Проверено 17 декабря 2019 .
- Неаполитанец, Ричард ; Цзян, Ся (2018). Искусственный интеллект: введение в машинное обучение . Чепмен и Холл / CRC. ISBN 978-1-138-50238-3. Архивировано 22 августа 2020 года . Проверено 3 января 2018 .
- Нильссон, Нильс (1998). Искусственный интеллект: новый синтез . Морган Кауфманн. ISBN 978-1-55860-467-4. Архивировано 26 июля 2020 года . Проверено 18 ноября 2019 .
- Рассел, Стюарт Дж .; Норвиг, Питер (2003), Искусственный интеллект: современный подход (2-е изд.), Верхняя река Сэдл, Нью-Джерси: Prentice Hall, ISBN 0-13-790395-2.
- Рассел, Стюарт Дж .; Норвиг, Питер (2009). Искусственный интеллект: современный подход (3-е изд.). Река Аппер Сэдл, Нью-Джерси: Prentice Hall. ISBN 978-0-13-604259-4..
- Пул, Дэвид ; Макворт, Алан ; Гебель, Рэнди (1998). Вычислительный интеллект: логический подход . Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. ISBN 978-0-19-510270-3. Архивировано 26 июля 2020 года . Проверено 22 августа 2020 .
- Уинстон, Патрик Генри (1984). Искусственный интеллект . Ридинг, Массачусетс: Эддисон-Уэсли. ISBN 978-0-201-08259-3. Архивировано 26 июля 2020 года . Проверено 22 августа 2020 .
- Рич, Элейн (1983). Искусственный интеллект . Макгроу-Хилл. ISBN 978-0-07-052261-9. Архивировано 26 июля 2020 года . Проверено 17 декабря 2019 .
- Банди, Алан (1980). Искусственный интеллект: вводный курс (2-е изд.). Издательство Эдинбургского университета. ISBN 978-0-85224-410-4.
- Пул, Дэвид ; Макворт, Алан (2017). Искусственный интеллект: основы вычислительных агентов (2-е изд.). Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-1-107-19539-4. Архивировано 7 декабря 2017 года . Проверено 6 декабря 2017 года .
- Ауффарт, Бен (2020). Искусственный интеллект с помощью Python Cookbook: проверенные рецепты применения алгоритмов искусственного интеллекта и методов глубокого обучения с использованием TensorFlow 2.x и PyTorch 1.6 (1-е изд.). Packt Publishing. ISBN 978-1-78913-396-7. Проверено 13 января 2021 года .
История ИИ
- Кревье, Даниэль (1993), AI: Бурные поиски искусственного интеллекта , Нью-Йорк, Нью-Йорк: BasicBooks, ISBN 0-465-02997-3.
- МакКордак, Памела (2004), Машины, которые думают (2-е изд.), Натик, Массачусетс: AK Peters, Ltd., ISBN 1-56881-205-1.
- Ньюквист, HP (1994). Создатели мозга: гений, эго и жадность в поисках мыслящих машин . Нью-Йорк: Macmillan / SAMS. ISBN 978-0-672-30412-5.
- Нильссон, Нильс (2009). В поисках искусственного интеллекта: история идей и достижений . Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-0-521-12293-1.
Другие источники
- «Система классификации вычислений ACM: Искусственный интеллект» . ACM . 1998. Архивировано из оригинального 12 октября 2007 года . Проверено 30 августа 2007 года .
- Александр, Игорь (1995). Искусственное нейросознание: обновление . Я ХОЧУ. Архивировано из оригинального 2 -го марта 1997 года. BibTex Заархивировано 2 марта 1997 года в Wayback Machine .
- Asada, M .; Hosoda, K .; Kuniyoshi, Y .; Ishiguro, H .; Inui, T .; Yoshikawa, Y .; Огино, М .; Йошида, К. (2009). «Когнитивная развивающая робототехника: обзор». IEEE Transactions по автономному умственному развитию . 1 (1): 12–34. DOI : 10.1109 / tamd.2009.2021702 . S2CID 10168773 .
- Ashok83 (10 сентября 2019 г.). «Как ИИ добивается революционных изменений в управлении талантами и HR-технологиях» . Hackernoon. Архивировано 11 сентября 2019 года . Дата обращения 14 февраля 2020 .
- Бах, Йоша (2008). «Семь принципов синтетического интеллекта» . Ин Ван, Пей; Герцель, Бен; Франклин, Стэн (ред.). Общий искусственный интеллект, 2008: Материалы первой конференции AGI . IOS Press. С. 63–74. ISBN 978-1-58603-833-5. Архивировано 8 июля 2016 года . Проверено 16 февраля +2016 .
- Брукс, Родни (1990). «Слоны не играют в шахматы» (PDF) . Робототехника и автономные системы . 6 (1-2): 3-15. CiteSeerX 10.1.1.588.7539 . DOI : 10.1016 / S0921-8890 (05) 80025-9 . Архивировано 9 августа 2007 года (PDF) .
- Брукс, Р.А. (1991). «Как создавать законченные существа, а не отдельные когнитивные симуляторы». В VanLehn, K. (ред.). Архитектуры для интеллекта . Хиллсдейл, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс. С. 225–239. CiteSeerX 10.1.1.52.9510 .
- Бьюкенен, Брюс Г. (2005). «(Очень) краткая история искусственного интеллекта» (PDF) . Журнал AI : 53–60. Архивировано из оригинального (PDF) 26 сентября 2007 года.
- Батлер, Сэмюэл (13 июня 1863 г.). «Дарвин среди машин» . Письма в редакцию. Пресса . Крайстчерч, Новая Зеландия. Архивировано 19 сентября 2008 года . Проверено 16 октября 2014 г. - через Веллингтонский университет Виктории.
- Кларк, Джек (1 июля 2015a). «Поддерживаемая Маском группа исследует риски, стоящие за искусственным интеллектом» . Bloomberg.com . Архивировано 30 октября 2015 года . Проверено 30 октября 2015 года .
- Кларк, Джек (8 декабря 2015b). «Почему 2015 год стал годом прорыва в области искусственного интеллекта» . Bloomberg.com . Архивировано 23 ноября 2016 года . Проверено 23 ноября 2016 года .
- Деннет, Дэниел (1991). Сознание объяснено . Пингвин Пресс. ISBN 978-0-7139-9037-9.
- Dowe, DL; Hajek, AR (1997). «Вычислительное расширение теста Тьюринга» . Труды 4-й конференции Австралазийского общества когнитивных наук . Архивировано из оригинального 28 июня 2011 года.
- Дрейфус, Хуберт (1972). Чего не умеют компьютеры . Нью-Йорк: MIT Press. ISBN 978-0-06-011082-6.
- Дрейфус, Хуберт ; Дрейфус, Стюарт (1986). Разум над машиной: сила человеческой интуиции и опыта в эпоху компьютеров . Оксфорд, Великобритания: Блэквелл. ISBN 978-0-02-908060-3. Архивировано 26 июля 2020 года . Проверено 22 августа 2020 .
- Дрейфус, Хуберт (1992). Что компьютеры по- прежнему не могут делать . Нью-Йорк: MIT Press. ISBN 978-0-262-54067-4.
- Дайсон, Джордж (1998). Дарвин среди машин . Allan Lane Science. ISBN 978-0-7382-0030-9. Архивировано 26 июля 2020 года . Проверено 22 августа 2020 .
- Эдельман, Джеральд (23 ноября 2007 г.). «Джеральд Эдельман - нейронный дарвинизм и устройства на основе мозга» . Говорящие роботы. Архивировано из оригинала 8 октября 2009 года.
- Эдельсон, Эдвард (1991). Нервная система . Нью-Йорк: Дом Челси. ISBN 978-0-7910-0464-7. Архивировано 26 июля 2020 года . Проверено 18 ноября 2019 .
- Страх, Николас (2007). Последние ответы на самые старые вопросы: философское приключение с величайшими мыслителями мира . Нью-Йорк: Grove Press. ISBN 978-0-8021-1839-4.
- Гладуэлл, Малкольм (2005). Моргай . Нью-Йорк: ISBN Little, Brown and Co. 978-0-316-17232-5.
- Гёдель, Курт (1951). Некоторые основные теоремы об основах математики и их следствия . Лекция Гиббса. В
Феферман, Соломон , изд. (1995). Курт Гёдель: Собрание сочинений, Vol. III: Неопубликованные очерки и лекции . Издательство Оксфордского университета. С. 304–23. ISBN 978-0-19-514722-3. - Гудман, Джоанна (2016). Роботы в законе: как искусственный интеллект трансформирует юридические услуги (1-е изд.). Ark Group. ISBN 978-1-78358-264-8. Архивировано 8 ноября 2016 года . Проверено 7 ноября +2016 .
- Хогеланд, Джон (1985). Искусственный интеллект: сама идея . Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 978-0-262-08153-5.
- Хокинс, Джефф ; Блейксли, Сандра (2005). Об интеллекте . Нью-Йорк, Нью-Йорк: Книги Совы. ISBN 978-0-8050-7853-4.
- Хендерсон, Марк (24 апреля 2007 г.). «Права человека для роботов? Мы увлекаемся» . The Times Online . Лондон. Архивировано 31 мая 2014 года . Проверено 31 мая 2014 .
- Эрнандес-Оралло, Хосе (2000). «За пределами теста Тьюринга». Журнал логики, языка и информации . 9 (4): 447–466. DOI : 10,1023 / A: 1008367325700 . S2CID 14481982 .
- Hernandez-Orallo, J .; Доу, Д.Л. (2010). «Измерение универсального интеллекта: на пути к тесту интеллекта в любое время». Искусственный интеллект . 174 (18): 1508–1539. CiteSeerX 10.1.1.295.9079 . DOI : 10.1016 / j.artint.2010.09.006 .
- Хинтон, GE (2007). «Изучение нескольких уровней представления». Тенденции в когнитивных науках . 11 (10): 428–434. DOI : 10.1016 / j.tics.2007.09.004 . PMID 17921042 . S2CID 15066318 .
- Хофштадтер, Дуглас (1979). Гедель, Эшер, Бах: вечная золотая коса . Нью-Йорк, Нью-Йорк: старинные книги. ISBN 978-0-394-74502-2.
- Голландия, Джон Х. (1975). Адаптация в естественных и искусственных системах . Пресса Мичиганского университета. ISBN 978-0-262-58111-0. Архивировано 26 июля 2020 года . Проверено 17 декабря 2019 .
- Хау, Дж. (Ноябрь 1994 г.). «Искусственный интеллект в Эдинбургском университете: перспектива» . Архивировано 15 мая 2007 года . Проверено 30 августа 2007 года .
- Хаттер, М. (2012). «Одно десятилетие универсального искусственного интеллекта». Теоретические основы общего искусственного интеллекта . Мыслительные машины Атлантиды. 4 . С. 67–88. CiteSeerX 10.1.1.228.8725 . DOI : 10.2991 / 978-94-91216-62-6_5 . ISBN 978-94-91216-61-9. S2CID 8888091 .
- Канеман, Даниэль ; Slovic, D .; Тверски, Амос (1982). Суждение в условиях неопределенности: эвристика и предубеждения . Наука . 185 . Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета. С. 1124–1131. DOI : 10.1126 / science.185.4157.1124 . ISBN 978-0-521-28414-1. PMID 17835457 . S2CID 143452957 .
- Каплан, Андреас; Хенлайн, Майкл (2019). «Siri, Siri в моей руке, кто самый справедливый в стране? Об интерпретации, иллюстрациях и значениях искусственного интеллекта». Бизнес-горизонты . 62 : 15–25. DOI : 10.1016 / j.bushor.2018.08.004 .
- Кац, Ярден (1 ноября 2012 г.). «Ноам Хомский о том, где искусственный интеллект пошел не так» . Атлантика . Архивировано 28 февраля 2019 года . Проверено 26 октября 2014 года .
- Коза, Джон Р. (1992). Генетическое программирование (О программировании компьютеров посредством естественного отбора) . MIT Press. Bibcode : 1992gppc.book ..... K . ISBN 978-0-262-11170-6.
- Колата, Г. (1982). «Как компьютеры могут обрести здравый смысл?». Наука . 217 (4566): 1237–1238. Bibcode : 1982Sci ... 217.1237K . DOI : 10.1126 / science.217.4566.1237 . PMID 17837639 .
- Кумар, Гульшан; Кумар, Кришан (2012). «Использование ансамблей на основе искусственного интеллекта для обнаружения вторжений: обзор» . Прикладной вычислительный интеллект и мягкие вычисления . 2012 : 1–20. DOI : 10.1155 / 2012/850160 .
- Курцвейл, Рэй (1990), Эпоха интеллектуальных машин , Кембридж, Массачусетс: MIT Press, ISBN 0-262-11121-7
- Курцвейл, Рэй (1999). Эпоха духовных машин . Книги пингвинов. ISBN 978-0-670-88217-5.
- Курцвейл, Рэй (2005). Сингулярность близка . Книги пингвинов. ISBN 978-0-670-03384-3.
- Лакофф, Джордж ; Нуньес, Рафаэль Э. (2000). Откуда возникла математика: как воплощенный разум воплощает математику в жизнь . Основные книги. ISBN 978-0-465-03771-1.
- Лэнгли, Пэт (2011). «Меняющаяся наука о машинном обучении» . Машинное обучение . 82 (3): 275–279. DOI : 10.1007 / s10994-011-5242-у .
- Закон, Дайан (июнь 1994). Серл, Субсимволический функционализм и синтетический интеллект (Технический отчет). Техасский университет в Остине. п. АИ94-222. CiteSeerX 10.1.1.38.8384 .
- Легг, Шейн; Хаттер, Маркус (15 июня 2007 г.). Сборник определений интеллекта (Технический отчет). IDSIA . arXiv : 0706.3639 . Bibcode : 2007arXiv0706.3639L . 07-07.
- Ленат, Дуглас ; Гуха, Р.В. (1989). Построение больших систем, основанных на знаниях . Эддисон-Уэсли. ISBN 978-0-201-51752-1.
- Лайтхилл, Джеймс (1973). «Искусственный интеллект: общий обзор». Искусственный интеллект: бумажный симпозиум . Научно-исследовательский совет.
- Lombardo, P; Бём, я; Наирз, К (2020). «RadioComics - Санта-Клаус и будущее радиологии» . Eur J Radiol . 122 (1): 108771. DOI : 10.1016 / j.ejrad.2019.108771 . PMID 31835078 .
- Лукас, Джон (1961). «Умы, машины и Гёдель». В Андерсоне, АР (ред.). Умы и машины . Архивировано 19 августа 2007 года . Проверено 30 августа 2007 года .
- Lungarella, M .; Metta, G .; Pfeifer, R .; Сандини, Г. (2003). «Развитая робототехника: обзор». Связь науки . 15 (4): 151–190. CiteSeerX 10.1.1.83.7615 . DOI : 10.1080 / 09540090310001655110 . S2CID 1452734 .
- Создатель, Мэг Хьюстон (2006). «AI @ 50: AI Прошлое, настоящее, будущее» . Дартмутский колледж. Архивировано из оригинала 3 января 2007 года . Проверено 16 октября 2008 года .
- Маккарти, Джон ; Минский, Марвин ; Рочестер, Натан ; Шеннон, Клод (1955). «Предложение для Дартмутского летнего исследовательского проекта по искусственному интеллекту» . Архивировано из оригинального 26 августа 2007 года . Проверено 30 августа 2007 года .
- Маккарти, Джон ; Хейс, П.Дж. (1969). «Некоторые философские проблемы с точки зрения искусственного интеллекта» . Машинный интеллект . 4 : 463–502. CiteSeerX 10.1.1.85.5082 . Архивировано 10 августа 2007 года . Проверено 30 августа 2007 года .
- Маккарти, Джон (12 ноября 2007 г.). «Что такое искусственный интеллект?» . www-formal.stanford.edu . Архивировано 18 ноября 2015 года.
- Маккарти, Джон (12 ноября 2007 г.). «Приложения ИИ» . www-formal.stanford.edu . Архивировано 28 августа 2016 года . Проверено 25 сентября 2016 года .
- Минский, Марвин (1967). Вычисления: конечные и бесконечные машины . Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси: Прентис-Холл. ISBN 978-0-13-165449-5. Архивировано 26 июля 2020 года . Проверено 18 ноября 2019 .
- Минский, Марвин (2006). Машина эмоций . Нью-Йорк, Нью-Йорк: Саймон и Шустерль. ISBN 978-0-7432-7663-4.
- Моравец, Ханс (1988). Дети разума . Издательство Гарвардского университета. ISBN 978-0-674-57616-2. Архивировано 26 июля 2020 года . Проверено 18 ноября 2019 .
- Норвиг, Питер (25 июня 2012 г.). «О Хомском и двух культурах статистического обучения» . Питер Норвиг. Архивировано 19 октября 2014 года.
- NRC (Национальный исследовательский совет США) (1999). «Разработки в области искусственного интеллекта». Финансирование революции: государственная поддержка компьютерных исследований . Национальная академия прессы.
- Нидхэм, Джозеф (1986). Наука и цивилизация в Китае: Том 2 . Caves Books Ltd.
- Ньюэлл, Аллен ; Саймон, HA (1976). «Информатика как эмпирическое исследование: символы и поиск» . Коммуникации ACM . 19 (3): 113–126. DOI : 10.1145 / 360018.360022 ..
- Нильссон, Нильс (1983). «Искусственный интеллект готовится к 2001 году» (PDF) . Журнал AI . 1 (1). Архивировано 17 августа 2020 года (PDF) . Проверено 22 августа 2020 .Послание Президента Ассоциации Развития Искусственного Интеллекта .
- О'Брайен, Джеймс; Маракас, Джордж (2011). Информационные системы управления (10-е изд.). Макгроу-Хилл / Ирвин. ISBN 978-0-07-337681-3.
- О'Коннор, Кэтлин Мэлоун (1994). Алхимическое сотворение жизни (таквин) и другие концепции Бытия в средневековом исламе (Диссертация). Пенсильванский университет. С. 1–435. AAI9503804. Архивировано 5 декабря 2019 года . Проверено 27 августа 2008 г. - через диссертации, доступные на ProQuest.
- Oudeyer, PY. (2010). «О влиянии робототехники на поведенческие и когнитивные науки: от навигации насекомых до когнитивного развития человека» (PDF) . IEEE Transactions по автономному умственному развитию . 2 (1): 2–16. DOI : 10.1109 / tamd.2009.2039057 . S2CID 6362217 . Архивировано 3 октября 2018 года (PDF) . Проверено 4 июня 2013 года .
- Пенроуз, Роджер (1989). Новый разум императора: о компьютере, разуме и законах физики . Издательство Оксфордского университета . ISBN 978-0-19-851973-7.
- Poli, R .; Лэнгдон, ВБ; Макфи, Н.Ф. (2008). Полевое руководство по генетическому программированию . Lulu.com. ISBN 978-1-4092-0073-4. Архивировано 8 августа 2015 года . Проверено 21 апреля 2008 г. с сайта gp-field-guide.org.uk.
- Раджани, Сандип (2011). «Искусственный интеллект - человек или машина» (PDF) . Международный журнал информационных технологий и управления знаниями . 4 (1): 173–176. Архивировано из оригинального (PDF) 18 января 2013 года.
- Шенк, Роджер С. (1991). «Где ИИ». Журнал AI . Vol. 12 нет. 4.
- Рональд, EMA и Сиппер, М. Интеллекта недостаточно: о социализации говорящих машин, Minds and Machines Архивировано 25 июля 2020 года в Wayback Machine , т. 11, вып. 4. С. 567–576, ноябрь 2001 г.
- Рональд, EMA и Сиппер, М. Какая польза от болтуна Тьюринга? Архивировано 25 июля 2020 года в Wayback Machine , Communications of the ACM, vol. 43, нет. 10. С. 21–23, октябрь 2000 г.
- «Наука» . Август 1982. архивации от оригинала 25 июля 2020 года . Проверено 16 февраля +2016 .
- Сирл, Джон (1980). «Умы, мозги и программы» (PDF) . Поведенческие науки и науки о мозге . 3 (3): 417–457. DOI : 10.1017 / S0140525X00005756 . Архивировано 17 марта 2019 года (PDF) . Проверено 22 августа 2020 .
- Сирл, Джон (1999). Разум, язык и общество . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: основные книги. ISBN 978-0-465-04521-1. OCLC 231867665 . Архивировано 26 июля 2020 года . Проверено 22 августа 2020 .
- Шапиро, Стюарт С. (1992). "Искусственный интеллект". В Шапиро, Стюарт С. (ред.). Энциклопедия искусственного интеллекта (PDF) (2-е изд.). Нью-Йорк: Джон Вили. С. 54–57. ISBN 978-0-471-50306-4. Архивировано (PDF) из оригинала 1 февраля 2016 года . Проверено 29 мая 2009 года .
- Саймон, HA (1965). Форма автоматизации для мужчин и управления . Нью-Йорк: Харпер и Роу. Архивировано 26 июля 2020 года . Проверено 18 ноября 2019 .
- Skillings, Джонатан (3 июля 2006 г.). «Заставить машины думать, как мы» . cnet . Архивировано 16 ноября 2011 года . Проверено 3 февраля 2011 года .
- Соломонов, Рэй (1956). Машина индуктивного вывода (PDF) . Дартмутская летняя исследовательская конференция по искусственному интеллекту. Архивировано 26 апреля 2011 года (PDF) . Проверено 22 марта 2011 г. - через std.com, сканированная копия оригинала в формате pdf. Позже опубликовано как
Соломонов, Рэй (1957). «Машина индуктивного вывода». IRE Convention Record . Раздел по теории информации, часть 2. С. 56–62. - Спадафора, Энтони (21 октября 2016 г.). «Стивен Хокинг считает, что ИИ может стать последним достижением человечества» . BetaNews . Архивировано 28 августа 2017 года.
- Тао, Цзяньхуа; Тан, Тиениу (2005). Аффективные вычисления и интеллектуальное взаимодействие . Аффективные вычисления: обзор. LNCS 3784. Springer. С. 981–995. DOI : 10.1007 / 11573548 .
- Текучи, Георге (март – апрель 2012 г.). "Искусственный интеллект". Междисциплинарные обзоры Wiley: вычислительная статистика . 4 (2): 168–180. DOI : 10.1002 / wics.200 .
- Тро, Эллен (1993). Робототехника: брак компьютеров и машин . Нью-Йорк: факты в файле. ISBN 978-0-8160-2628-9. Архивировано 26 июля 2020 года . Проверено 22 августа 2020 .
- Тьюринг, Алан (октябрь 1950 г.), «Вычислительные машины и интеллект», Mind , LIX (236): 433–460, DOI : 10.1093 / mind / LIX.236.433 , ISSN 0026-4423.
- ван дер Вальт, Христиан; Бернар, Этьен (2006). «Характеристики данных, определяющие работу классификатора» (PDF) . Архивировано из оригинального (PDF) 25 марта 2009 года . Проверено 5 августа 2009 года .
- Виндж, Вернор (1993). «Грядущая технологическая сингулярность: как выжить в постчеловеческую эру» . Видение 21: Междисциплинарная наука и инженерия в эпоху киберпространства : 11. Bibcode : 1993vise.nasa ... 11V . Архивировано из оригинала на 1 января 2007 года . Проверено 14 ноября 2011 года .
- Уэйсон, ПК ; Шапиро, Д. (1966). «Рассуждение» . В Фосс, Б.М. (ред.). Новые горизонты в психологии . Хармондсворт: Пингвин. Архивировано 26 июля 2020 года . Проверено 18 ноября 2019 .
- Вайценбаум, Джозеф (1976). Компьютерная мощь и человеческий разум . Сан-Франциско: WH Freeman & Company. ISBN 978-0-7167-0464-5.
- Weng, J .; Макклелланд; Pentland, A .; Sporns, O .; Stockman, I .; Sur, M .; Телен, Э. (2001). «Автономное умственное развитие роботов и животных» (PDF) . Наука . 291 (5504): 599–600. DOI : 10.1126 / science.291.5504.599 . PMID 11229402 . S2CID 54131797 . Архивировано 4 сентября 2013 года (PDF) . Проверено 4 июня 2013 г. - через msu.edu.
дальнейшее чтение
- Автор DH, «Почему все еще так много рабочих мест? История и будущее автоматизации рабочих мест »(2015) 29 (3) Journal of Economic Perspectives 3.
- Боден, Маргарет , Разум как машина , Oxford University Press , 2006.
- Кукер, Кеннет , «Готовы к роботам? Как думать о будущем искусственного интеллекта», Foreign Affairs , vol. 98, нет. 4 (июль / август 2019 г.), стр. 192–98. Джордж Дайсон , историк вычислительной техники, пишет (в том, что можно было бы назвать «Законом Дайсона»), что «Любая система, достаточно простая, чтобы быть понятной, не будет достаточно сложной, чтобы вести себя разумно, в то время как любая система, достаточно сложная, чтобы вести себя разумно, будет слишком сложной, чтобы понимать." (стр. 197). Ученый-компьютерщик Алекс Пентланд пишет: «Современные алгоритмы машинного обучения ИИ , по своей сути, очень просты и глупы. Они работают, но работают с помощью грубой силы». (стр.198).
- Домингос, Педро , «Наши цифровые двойники: ИИ будет служить нашему виду, а не контролировать его», Scientific American , vol. 319, нет. 3 (сентябрь 2018 г.), стр. 88–93.
- Гопник, Элисон , «Сделать ИИ более человечным: искусственный интеллект возродил жизнь, начав использовать то, что мы знаем о том, как учатся дети», Scientific American , vol. 316, нет. 6 (июнь 2017 г.), стр. 60–65.
- Джонстон, Джон (2008) Очарование машинной жизни: кибернетика, искусственная жизнь и новый ИИ , MIT Press.
- Кох, Кристоф , «Пруст среди машин», Scientific American , vol. 321, нет. 6 (декабрь 2019 г.), стр. 46–49. Кристоф Кох сомневается в возможности «умных» машин достичь сознания , потому что «даже самые сложные моделирование мозга вряд ли вызовет сознательные чувства ». (стр. 48). Согласно Коху, «Могут ли машины стать разумными [важно] по этическим причинам. Если компьютеры воспринимают жизнь через свои собственные чувства, они перестают быть просто средством для достижения цели, определяемой их полезностью для ... .Люди. Согласно GNW [ теория глобального нейронного рабочего пространства ], они превращаются из простых объектов в субъектов ... с точки зрения ... Как только когнитивные способности компьютеров конкурируют с человеческими, их импульс к правовым и политическим мотивам права станут непреодолимыми - право не быть удаленным, не стирать свои воспоминания, не страдать от боли и деградации. Альтернатива, воплощенная в IIT [Integrated Information Theory], заключается в том, что компьютеры останутся только сверхсложным механизмом, призрачно пустым ракушки, лишенные того, что мы ценим больше всего: чувства самой жизни ". (стр. 49.)
- Маркус, Гэри , «Я человек ?: Исследователям нужны новые способы отличить искусственный интеллект от естественного», Scientific American , vol. 316, нет. 3 (март 2017 г.), стр. 58–63. Камнем преткновения для ИИ была неспособность надежного разрешения неоднозначности . Примером может служить «проблема устранения неоднозначности местоимения»: у машины нет способа определить, к кому или к какому местоимению в предложении относится. (стр.61)
- Э. МакГоги, «Будут ли роботы автоматизировать вашу работу?» Полная занятость, базовый доход и экономическая демократия '(2018) SSRN, часть 2 (3). Архивировано 24 мая 2018 года в Wayback Machine .
- Джордж Массер , « Искусственное воображение : как машины могут научиться творчеству и здравому смыслу , среди других человеческих качеств», Scientific American , vol. 320, нет. 5 (май 2019 г.), стр. 58–63.
- Майерс, Кортни Бойд изд. (2009). «Отчет AI». Архивировано 29 июля 2017 года в Wayback Machine . Forbes, июнь 2009 г.
- Рафаэль, Бертрам (1976). Думающий компьютер . WHFreeman and Company. ISBN 978-0-7167-0723-3. Архивировано 26 июля 2020 года . Проверено 22 августа 2020 .
- Шарр, Пол, "Убийственные приложения: настоящие опасности гонки вооружений искусственного интеллекта", Foreign Affairs , vol. 98, нет. 3 (май / июнь 2019 г.), стр. 135–44. «Сегодняшние технологии искусственного интеллекта мощны, но ненадежны. Системы на основе правил не могут справиться с обстоятельствами, которых не ожидали их программисты. Системы обучения ограничены данными, на которых они были обучены. Сбои искусственного интеллекта уже привели к трагедии. Расширенные функции автопилота в автомобилях, хотя в некоторых случаях они работают хорошо, без предупреждения загоняли машины в грузовики, бетонные заграждения и припаркованные автомобили. В неправильной ситуации системы ИИ мгновенно переходят от супер-умных к сверхмощным. Когда враг пытается манипулировать и взламывать ИИ системы, риски еще больше ". (стр.140).
- Серенко, Александр (2010). «Разработка рейтинга журналов AI на основе подхода выявленных предпочтений» (PDF) . Журнал информетрики . 4 (4): 447–459. DOI : 10.1016 / j.joi.2010.04.001 . Архивировано 4 октября 2013 года (PDF) . Проверено 24 августа 2013 года .
- Серенко, Александр; Майкл Дохан (2011). «Сравнение методов ранжирования журналов по результатам экспертного опроса и цитируемости: пример из области искусственного интеллекта» (PDF) . Журнал информетрики . 5 (4): 629–649. DOI : 10.1016 / j.joi.2011.06.002 . Архивировано 4 октября 2013 года (PDF) . Проверено 12 сентября 2013 года .
- Том Симонит (29 декабря 2014 г.). «2014 год в области вычислительной техники: прорывы в области искусственного интеллекта» . MIT Technology Review .
- Сан, Р. и Букман, Л. (ред.), Вычислительные архитектуры: интеграция нейронных и символьных процессов . Kluwer Academic Publishers, Нидхэм, Массачусетс. 1994 г.
- Тейлор, Пол, «Безумно сложно, безнадежно неадекватно» (обзор Брайана Кантуэлла Смита , Обещание искусственного интеллекта: расчет и суждение , Массачусетский технологический институт, октябрь 2019 г., ISBN 978 0 262 04304 5 , 157 с .; Гэри Маркус и Эрнест Дэвис, Перезагрузка ИИ: создание искусственного интеллекта , которому мы можем доверять , Ballantine, сентябрь 2019 г., ISBN 978 1 5247 4825 8 , 304 с .; Джудея Перл и Дана Маккензи, Книга Почему: Новая наука о причине и следствии , Penguin, май 2019 г., ISBN 978 0 14 198241 0 , 418 стр.), London Review of Books , vol. 43, нет. 2 (21 января 2021 г.), стр. 37–39. Пол Тейлор пишет (стр. 39): «Возможно, есть предел тому, что компьютер может делать, не зная, что он манипулирует несовершенными представлениями внешней реальности».
- Туз, Адам , "Демократия и ее недовольство", Нью-Йоркское обозрение книг , том. LXVI, нет. 10 (6 июня 2019 г.), стр. 52–53, 56–57. «Демократия не имеет четкого ответа на бездумное действие бюрократической и технологической власти . Мы действительно можем быть свидетелями ее распространения в форме искусственного интеллекта и робототехники. Точно так же после десятилетий ужасных предупреждений экологическая проблема остается в основном нерешенной ... Бюрократический размах и экологическая катастрофа - это как раз те медленные экзистенциальные вызовы, с которыми демократия очень плохо справляется ... Наконец, существует современная угроза: корпорации и продвигаемые ими технологии ». (стр. 56–57.)
Внешние ссылки
- «Искусственный интеллект» . Интернет-энциклопедия философии .
- Томасон, Ричмонд. «Логика и искусственный интеллект» . В Залте, Эдвард Н. (ред.). Стэнфордская энциклопедия философии .
- Искусственный интеллект , обсуждение BBC Radio 4 с Джоном Агаром, Элисон Адам и Игорем Александром ( в наше время , 8 декабря 2005 г.)