Kunstig intelligens

Article

August 8, 2022

Kunstig intelligens (AI) er intelligens demonstrert av maskiner, i motsetning til den naturlige intelligensen som vises av dyr inkludert mennesker. AI-forskning har blitt definert som studiefeltet for intelligente agenter, som refererer til ethvert system som oppfatter omgivelsene og utfører handlinger som maksimerer sjansen for å nå sine mål. Begrepet "kunstig intelligens" hadde tidligere blitt brukt for å beskrive maskiner som etterligner og vise "menneskelige" kognitive ferdigheter som er assosiert med det menneskelige sinn, for eksempel "læring" og "problemløsning". Denne definisjonen har siden blitt avvist av store AI-forskere som nå beskriver AI når det gjelder rasjonalitet og å handle rasjonelt, noe som ikke begrenser hvordan intelligens kan artikuleres. AI-applikasjoner inkluderer avanserte nettsøkemotorer (f.eks. Google), anbefalingssystemer (brukt av YouTube, Amazon og Netflix), forståelse av menneskelig tale (som Siri og Alexa), selvkjørende biler (f.eks. Tesla), automatisert beslutningstaking og konkurranse på høyeste nivå i strategiske spillsystemer (som sjakk og Go). Etter hvert som maskiner blir stadig mer kapable, blir oppgaver som anses å kreve "intelligens" ofte fjernet fra definisjonen av AI, et fenomen kjent som AI-effekten. For eksempel er optisk karaktergjenkjenning ofte ekskludert fra ting som anses å være AI, etter å ha blitt en rutinemessig teknologi. Kunstig intelligens ble grunnlagt som en akademisk disiplin i 1956, og har i årene siden opplevd flere bølger av optimisme, etterfulgt av skuffelse og tap av finansiering (kjent som en "AI-vinter"), etterfulgt av nye tilnærminger, suksess og fornyet finansiering. AI-forskning har prøvd og forkastet mange forskjellige tilnærminger siden den ble grunnlagt, inkludert simulering av hjernen, modellering av menneskelig problemløsning, formell logikk, store databaser med kunnskap og etterligning av dyreatferd. I de første tiårene av det 21. århundre har svært matematisk-statistisk maskinlæring dominert feltet, og denne teknikken har vist seg å være svært vellykket, og bidratt til å løse mange utfordrende problemer i industrien og akademia. De ulike delfeltene innen AI-forskning er sentrert rundt bestemte mål og bruk av bestemte verktøy. De tradisjonelle målene for AI-forskning inkluderer resonnement, kunnskapsrepresentasjon, planlegging, læring, naturlig språkbehandling, persepsjon og evnen til å flytte og manipulere objekter. Generell intelligens (evnen til å løse et vilkårlig problem) er blant feltets langsiktige mål. For å løse disse problemene har AI-forskere tilpasset og integrert et bredt spekter av problemløsningsteknikker – inkludert søk og matematisk optimalisering, formell logikk, kunstige nevrale nettverk og metoder basert på statistikk, sannsynlighet og økonomi. AI trekker også på informatikk, psykologi, lingvistikk, filosofi og mange andre felt. Feltet ble grunnlagt på antagelsen om at menneskelig intelligens "kan beskrives så nøyaktig at en maskin kan lages for å simulere den". Dette reiste filosofiske argumenter om sinnet og de etiske konsekvensene av å skape kunstige vesener utstyrt med menneskelignende intelligens; disse spørsmålene har tidligere blitt utforsket av myter, fiksjon og filosofi siden antikken. Dataforskere og filosofer har siden antydet at AI kan bli en eksistensiell risiko for menneskeheten hvis dens rasjonelle kapasitet ikke styres mot fordelaktige mål.

Historie

Fiksjoner og tidlige konsepter

Kunstige vesener med intelligens dukket opp som historieforteller i antikken, og har vært vanlig i skjønnlitteratur, som i Mary Shelleys Frankenstein eller Karel Čapeks R.U.R. Disse karakterene og deres skjebner reiste mange av de samme spørsmålene som nå er diskutert i etikken for kunstig intelligens. Studiet av mekanisk eller "formell" resonnement begynte med filosofer og matematikere i antikken. Studiet av matematisk logikk førte direkte til Alan Turings teori om beregning, som antydet at en maskin ved s.