人工知能

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August 8, 2022

人工知能 (AI) は、人間を含む動物が示す自然な知性とは対照的に、機械によって示される知性です。 AI 研究は、インテリジェント エージェントの研究分野として定義されています。これは、環境を認識し、目標を達成する可能性を最大化する行動を取るシステムを指します。 「学習」や「問題解決」など、人間の心に関連する「人間」の認知スキルを表示します。この定義はその後、主要な AI 研究者によって拒否されました。彼らは現在、AI を合理性と合理的に行動するという観点から説明していますが、これは知性の表現方法を制限するものではありません.AI アプリケーションには、高度な Web 検索エンジン (Google など)、レコメンデーション システム ( YouTube、Amazon、Netflix)、人間の言葉の理解 (Siri や Alexa など)、自動運転車 (Tesla など)、自動意思決定、戦略ゲーム システム (チェスや囲碁など) での最高レベルでの競争。 機械の能力が向上するにつれて、「知性」を必要とすると考えられるタスクが AI の定義から除外されることが多くなり、これは AI 効果として知られる現象です。たとえば、光学式文字認識は、AI と見なされるものから除外されることが多く、日常的な技術になっています。人工知能は 1956 年に学問分野として設立されて以来、楽観主義の波を何度か経験してきました。資金の喪失 (「AI の冬」として知られる) に続いて、新しいアプローチ、成功、および資金の更新が続きます。 AI 研究は、脳のシミュレーション、人間の問題解決のモデル化、形式論理、知識の大規模データベース、動物の行動の模倣など、創業以来、さまざまなアプローチを試みては捨ててきました。 21 世紀の最初の数十年間、高度に数学的統計的な機械学習がこの分野を支配してきました。この技術は非常に成功しており、産業界や学界全体で多くの困難な問題を解決するのに役立っています。AI 研究のさまざまなサブフィールドは、特定の目標と特定のツールの使用。 AI 研究の伝統的な目標には、推論、知識の表現、計画、学習、自然言語処理、知覚、およびオブジェクトを移動および操作する能力が含まれます。一般的な知性 (任意の問題を解決する能力) は、この分野の長期的な目標の 1 つです。これらの問題を解決するために、AI 研究者は、検索と数学的最適化、形式論理、人工ニューラル ネットワーク、統計、確率、経済学に基づく方法など、さまざまな問題解決手法を適応させ、統合してきました。 AI はまた、コンピューター サイエンス、心理学、言語学、哲学、および他の多くの分野を利用しています。 この分野は、人間の知性は「機械でシミュレートできるほど正確に記述できる」という仮定に基づいて設立されました。 これは、人間のような知性を備えた人工物を作成することの心と倫理的結果についての哲学的議論を引き起こしました。これらの問題は、古代から神話、フィクション、哲学によって探求されてきました。それ以来、コンピューター科学者や哲学者は、AI の合理的な能力が有益な目標に向かわない場合、AI は人類にとって実存的なリスクになる可能性があると示唆しています。 歴史

フィクションと初期の概念

知性を持った人工生物は、古代に物語を語る装置として登場し、 メアリー・シェリーのフランケンシュタインやカレル・チャペックのR.これらのキャラクターとその運命は、現在人工知能の倫理で議論されているのと同じ問題の多くを引き起こしました.機械的または「形式的な」推論の研究は、古代の哲学者と数学者によって始まりました.数学的論理の研究は、アラン・チューリングの計算理論に直接つながりました。