Apa persyaratan minimum untuk memanggil sesuatu AI?

Saya percaya istilah kecerdasan buatan (AI) sudah digunakan secara berlebihan saat ini. Sebagai contoh, orang melihat bahwa sesuatu bergerak sendiri dan mereka menyebutnya AI, bahkan jika itu menggunakan autopilot (seperti mobil atau pesawat) atau ada beberapa algoritma sederhana di belakangnya.

Apa persyaratan umum minimum agar kita bisa mengatakan sesuatu adalah AI?

Memang benar bahwa istilah tersebut telah menjadi kata kunci, dan sekarang banyak digunakan untuk kebingungan - namun jika Anda melihat definisi yang diberikan oleh Stuart Russell dan Peter Norvig, mereka menuliskannya sebagai berikut:

Kami mendefinisikan AI sebagai studi agen yang menerima persepsi dari lingkungan dan melakukan tindakan . Setiap agen tersebut mengimplementasikan fungsi yang memetakan urutan persepsi terhadap tindakan, dan kami membahas berbagai cara untuk mewakili fungsi-fungsi ini, seperti agen reaktif, perencana waktu-nyata, dan sistem teoretik keputusan. Kami menjelaskan peran pembelajaran sebagai memperluas jangkauan perancang ke lingkungan yang tidak diketahui , dan kami menunjukkan bagaimana peran itu membatasi desain agen, mendukung representasi dan alasan pengetahuan yang eksplisit .

Kecerdasan Buatan: Pendekatan Modern - Stuart Russell dan Peter Norvig

Jadi contoh yang Anda sebutkan, "autopilot untuk mobil / pesawat", sebenarnya adalah bentuk (terkenal) AI karena harus menggunakan bentuk representasi pengetahuan untuk menangani lingkungan dan keadaan yang tidak diketahui . Pada akhirnya, sistem ini juga mengumpulkan data sehingga representasi pengetahuan dapat diperbarui untuk menangani input baru yang telah mereka temukan. Mereka melakukan ini dengan autopilot untuk mobil setiap saat

Jadi, langsung ke pertanyaan Anda, untuk sesuatu yang dianggap sebagai "memiliki AI", ia harus mampu menangani lingkungan / keadaan yang tidak diketahui untuk mencapai tujuan / tujuannya , dan memberikan pengetahuan dengan cara yang menyediakan pembelajaran baru Saya ingin menambahkan informasi dengan mudah. Ada banyak jenis metode representasi pengetahuan yang terdefinisi dengan baik, mulai dari jaringan saraf populer , hingga model probabilistik seperti jaringan bayesian (jaringan kepercayaan) - tetapi pada dasarnya tindakan oleh sistem harus diturunkan dari representasi pengetahuan mana pun yang Anda pilih untuk dianggap sebagai AI.

Selain apa yang telah dikatakan tentang AI, saya memiliki yang berikut untuk ditambahkan. "AI" telah memiliki sejarah yang cukup jauh kembali ke Perceptron asli . Marvin Minsky mengecam Perceptron pada tahun 1969 karena tidak mampu menyelesaikan masalah XOR dan apa pun yang tidak dapat dipisahkan secara linier, sehingga "Intelegensi Buatan" menjadi kata kotor untuk sementara waktu, hanya untuk mendapatkan kembali kepentingan pada 1980-an. Selama waktu itu, jaring saraf dihidupkan kembali, backpropagation yang digunakan untuk melatihnya dikembangkan, dan ketika teknologi komputer melanjutkan pertumbuhan eksponensialnya, begitu pula "AI" dan apa yang menjadi mungkin.

Saat ini, ada banyak hal yang kita anggap remeh yang sudah dianggap "AI" 10 atau 15 tahun yang lalu, seperti pengenalan ucapan, misalnya. Saya mulai dengan pengenalan suara "AI" di akhir 70-an di mana Anda harus melatih model suara untuk memahami satu speaker manusia. Saat ini, pengenalan ucapan merupakan renungan dengan aplikasi Google Anda, misalnya, dan tidak diperlukan pelatihan apriori. Namun teknologi ini tidak, setidaknya di khalayak umum, dianggap sebagai "AI" lagi.

Jadi, apa yang akan menjadi "persyaratan minimum"? Itu akan tergantung pada siapa Anda bertanya. Dan jam berapa. Tampaknya istilah itu hanya berlaku untuk teknologi "di tepi pendarahan". Setelah berkembang dan menjadi biasa, itu tidak lagi disebut sebagai AI. Ini berlaku bahkan untuk Jaring Saraf Tiruan, yang dominan dalam ilmu data saat ini, tetapi disebut sebagai "pembelajaran mesin".

Lihat juga diskusi yang hidup tentang Quora .

Ini adalah sinopsis "dalam bahasa manusia" (non-teknis;) dari inti jawaban Kaiesh yang luar biasa.

Dalam arti paling mendasar, algoritma pengambilan keputusan apa pun dapat dianggap sebagai bentuk Kecerdasan Buatan.

The History of Artificial Intelligence wiki memberikan ikhtisar yang cukup bagus. Akar-akar lapangan umumnya dianggap berasal dari Inteligensi Buatan Simbolik , tetapi bisa dikatakan kembali sejauh Babbage . Game fungsional pertama AI dalam bentuk "mesin analitik" mungkin Nimatron ( 1940 ). Baru-baru ini, Machine Learning dalam berbagai bentuknya, termasuk Neural Networks dan Genetic Algorithms , telah memberikan hasil yang menarik. Jaringan Bayesian adalah bentuk lain dari AI probabilistik.

Utilitas, sarana yang kami gunakan untuk menilai tingkat kecerdasan algoritma, terpisah dari mekanisme.

AI bisa lemah atau kuat. Kuat berarti kinerja yang lebih baik pada tugas daripada agen rasional yang bersaing , biasanya manusia. ("Manusia adalah ukuran dari semua hal." Protagoras ) Istilah kuat dalam kaitannya dengan AI secara tradisional telah diartikan sebagai Kecerdasan Umum Buatan [lihat juga Tes Turing] , tetapi kecerdasan algoritmik saat ini hanya "sangat kuat".

Kecerdasan adalah spektrum, oleh karena itu:

Persyaratan minimum untuk AI adalah algoritma membuat keputusan berdasarkan data, terlepas dari kualitas keputusan.

Ada juga efek AI , yaitu kecenderungan untuk tidak mempertimbangkan sesuatu AI setelah dipahami dengan baik. Misalnya, jaringan saraf belum sepenuhnya dipahami, sehingga orang masih cenderung menyebutnya AI. Begitu kita tahu persis semua perincian tentang jaringan saraf dan cara kerjanya, kita mungkin mulai menganggapnya hanya perhitungan . Ini adalah topik filosofis lama yang kembali setidaknya ke bebek buang air besar Jacques de Vaucanson yang terkenal dan alat tenun otomatis .

Agar suatu sistem memiliki kecerdasan, ia harus mampu menghasilkan kriteria yang cocok secara konsisten yang membatasi wilayah tujuan. Kemampuan ini harus bertahan dalam beragam kondisi yang berubah dalam lingkungan yang kompleks.

Ketika seorang manusia cerdas, manusia akan berulang kali mencapai tujuan bahkan ketika berbagai tantangan muncul di sepanjang jalan menuju tujuan. Manusia mengadaptasi cara pengumpulan lokal organisme dalam suatu spesies beradaptasi dengan perubahan lingkungan dari generasi ke generasi, tetapi pikiran manusia beradaptasi dengan cepat dengan menghilangkan pendekatan (ide solusi) alih-alih menghilangkan individu dalam koleksi organisme.

Istilah Kecerdasan Buatan dimaksudkan untuk berarti kecerdasan yang dirancang atau diprogram menjadi mesin oleh manusia. Jika desain kecerdasan menjadi sebuah mesin adalah mungkin, maka kemungkinan pikiran (seperti yang disarankan beberapa orang) hanyalah mesin biologis. Karena itu, menerapkan definisi yang sama dari Kecerdasan Buatan, seorang siswa yang diajarkan oleh buku teks dan beberapa kuliah juga harus buatan. Pendidikan akan menjadi seperangkat kemampuan yang diprogram menjadi mesin biologis oleh manusia.

Bagaimanapun, ARTIFICIAL pengubah tidak ada artinya. Anggapan bahwa manusia (atau mesin) dapat bertindak cerdas tanpa melek huruf dan pendidikan adalah fantasi murni. Demikianlah penolakan atas pemikiran beradab yang kompleks dan bertahap.

Oleh karena itu, persyaratan minimum untuk kecerdasan buatan, jika seseorang bersikeras pada istilah tersebut, adalah sama dengan persyaratan minimum untuk kecerdasan. Untuk itu, kembalilah ke paragraf pertama jawaban ini.

Dari " Kecerdasan Buatan Dan Kehidupan Pada 2030: Studi Seratus Tahun Tentang Kecerdasan Buatan ":

Faktanya, bidang AI adalah upaya terus menerus untuk mendorong garis depan kecerdasan mesin. Ironisnya, AI menderita nasib abadi kehilangan klaim atas akuisisi, yang akhirnya dan tak terhindarkan ditarik ke dalam perbatasan, sebuah pola berulang yang dikenal sebagai "efek AI" atau "paradoks aneh" -Saya membawa teknologi baru ke dalam flip umum , orang menjadi terbiasa dengan teknologi ini, berhenti dianggap AI, dan teknologi yang lebih baru muncul.

Konsekuensinya, saya percaya kita tidak dapat memilih serangkaian persyaratan tetap untuk sesuatu yang dianggap AI; alih-alih, pada momen tertentu dalam sejarah, AI adalah serangkaian program yang dapat mencapai sesuatu yang sebelumnya dianggap dapat dipecahkan oleh manusia saja. Seiring perkembangan teknologi, batas-batas terus didorong dan didorong, dan bilah naik lebih tinggi. Pertimbangkan bermain catur: dulu mesin catur dianggap sebagai salah satu puncak AI, sementara saat ini program seperti itu dianggap sebagai "pencarian buta" dan tidak benar-benar cerdas.

Mengutip Larry Tesler, Intelligence adalah mesin apa pun yang belum dilakukan .

Mungkin istilah ini terlalu sering digunakan seperti yang disarankan oleh pertanyaan. Namun ada kemungkinan istilah ini kurang digunakan.

• Jika persyaratan minimum adalah bahwa itu melebihi kinerja manusia dalam domain tertentu, maka penyortir surat berkecepatan tinggi adalah AI.
• Jika persyaratan minimum adalah bahwa ia dapat hidup dalam komunitas manusia dan cocok, maka tidak ada yang saat ini ada AI atau bahkan jarak yang dekat dengannya.

Saya sudah berpikir tentang menyarankan definisi, tetapi saya pikir insentifnya adalah untuk menciptakan definisi sendiri hari ini, dan saya tidak ingin berkontribusi pada kekacauan konseptual yang sudah ada.

Ini adalah istilah umum seperti istilah lain seperti ini.

• Kekuasaan
• Cinta
• Kecanduan
• Kemandirian finansial
• Kebahagiaan

Ada banyak definisi AI seperti halnya ada praktisi. Sama seperti semua istilah lainnya.