Как мы можем классифицировать школы для достижения ИИ?

Если мы хотим показать школы в AI, какие критерии используются?

Например я думаю что-то ниже, есть 2 школы ИИ.

  1. ИИ человеческого уровня
  2. ИИ на уровне решения проблем

На человеческом уровне мы стремимся заставить машины думать или действовать как люди. В соответствии с этим мы сталкиваемся с двумя аспектами интеллекта: i) действовать как человек называется разумным или ii) думать, как человек, называется разумным. На уровне i исследователь должен знать социологию и психологию; на ii он / она должен знать неврологию vs..

Но в школе 2 исследователь стремится решать сложные проблемы в конкретных областях, таких как промышленность, образование и т. д. При решении он может найти различные алгоритмы, вдохновленные природой. Он/она не заинтересован в интеллекте человека на уровне машины.

Я использовал только один критерий, чтобы показать школы. Это "человеческий уровень интеллекта"..

Есть ли другая идея?

Если вы создадите достаточное количество решений типа 2, вы можете объединить лучшие функции в средство решения проблем общего назначения и назвать его типом 1.
@aml, и если вы сделаете достаточно хорошее решение типа 1, оно по определению сможет решить и проблемы типа 2.

Ответы (1)

Мы могли бы классифицировать ИИ бесконечным числом других способов; некоторые основаны на результате, другие на том, как это работает на техническом уровне. Вот некоторые примеры:

Сильный и слабый ИИ

Ваша первая «школа» ИИ, вероятно, — это « Искусственный общий интеллект » (AGI) — это интеллект машины, которая может успешно выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнять человек. Это основная цель некоторых исследований искусственного интеллекта и общая тема в научная фантастика и исследования будущего». Это также известно как сильный ИИ .

Ваша вторая «школа» ИИ известна как « Экспертные системы », которые определяются как системы, предназначенные для имитации принятия решений человеком-экспертом в определенной области. Например, Deep Blue, знаменитый шахматный «ИИ», представляет собой экспертную систему в области шахмат; он подражает решениям экспертов по шахматам. это также известно как Слабый ИИ и Узкий ИИ .

В этой системе мы определяем ИИ на основании того, обладает ли он человеческими когнитивными способностями или нет.

Способность к общению

Вы можете классифицировать ИИ по группам: те, которые могут пройти тест Тьюринга, и те, которые не могут. Одно не обязательно лучше другого; т.е. только потому, что что-то не общается с людьми, не означает, что оно не разумно.

Какой «Тип» «Разума» он имеет

Вы можете классифицировать ИИ по тому, что я бы назвал «типом» его «разума»:

  • Тип I: чисто реактивный
  • Тип II: ограниченная память
  • Тип III: «Теория разума»
  • Тип IV: Самосознание

Как они были сделаны

Вы можете классифицировать ИИ на те, которые были разработаны «человеком», и те, которые были разработаны с использованием эволюционных алгоритмов и/или машинного обучения. Deep blue был запрограммирован с определенным набором правил, в то время как Google AI «DeepMind», который может побеждать в «Go», гораздо больше похож на эволюционный алгоритм и эффективно научился побеждать.

+1 Я отозвал свой закрытый голос на основании вашего четкого ответа. Я не думаю, что сильный ИИ возможен, но вы хорошо описали некоторые способы классификации ИИ.
Если мы считаем, что человеческий мозг полностью физический по своей природе и что мы можем моделировать любую физическую систему с помощью достаточно хорошей модели, то это приводит к выводу, что ИИ общего назначения должен быть возможен. не просто, но возможно.
Проблема в том, что я не принимаю утверждение в предложении if. Человеческий разум нельзя свести к мозгу, а машины не понимают. Тем не менее, я думаю, что ИИ полезен, и его нужно улучшать.
Как мы можем классифицировать школы для достижения ИИ?
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v