intelligence artificielle

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intelligence artificielle (UI, Intelligence Artificielle, AI) est une science informatique spécialisée dans la création de machines présentant des signes de comportement intelligent. La définition de «comportement intelligent» est toujours le sujet de discussion, le plus souvent utilisé comme un standard de l'intelligence par la raison humaine. John McCarthy est venu à 1955 pour la première fois.

La recherche sur l'intelligence artificielle est hautement spécialisée et spécialisée, et elle est divisée en plusieurs domaines qui peuvent souvent ne pas être liés. L'ensemble de la recherche est également divisé en plusieurs problèmes techniques; certains sous-domaines traitent de la résolution de problèmes spécifiques, certains d'entre eux, par exemple, pour utiliser des outils spécifiques ou pour réaliser des applications spécifiques. La question de savoir s'il est possible de construire une intelligence artificielle est aussi étroitement liée au problème de la conscience, à la question des calculs effectués par le cerveau humain lui-même ou à la question de l'évolution des capacités cognitives. Les philosophies similaires de l'intelligence artificielle sont des dilemmes similaires.

Les principaux enjeux de la recherche comprennent le raisonnement de l'intelligence artificielle, la connaissance, la planification, l'apprentissage, le traitement du langage naturel (communication), la perception et la capacité de se déplacer et manipuler des objets. La réalisation de l'intelligence générale est toujours l'un des principaux objectifs de la recherche dans ce domaine.

Des aspects psychosociaux de l'intelligence artificielle est l'une des formes d'intelligence non humaine.

La compréhension de l'intelligence artificielle, en particulier du grand public, est influencée par le manque de connaissances sur ce qui est possible et ce qui n'est pas possible dans l'intelligence artificielle, confortée par l'imagination sans bornes utilisée dans "Science Fiction". Pour que l'intelligence artificielle soit considérée comme une discipline, il faut déterminer ces limites et éliminer les conjectures (parfois même magiques). Ces limites sont déterminées par les propriétés des outils disponibles pour l'intelligence artificielle. Tout d'abord, il est nécessaire de dire ce qu'est l'intelligence artificielle. L'intelligence artificielle consiste à construire et à utiliser des modèles d'activité humaine (processus) considérés comme intelligents. Cette activité est générée par les structures du cerveau humain, le monde réel. Depuis sa création (au milieu du siècle 20), cette modélisation a emprunté deux voies:

1. Modéliser les manifestations externes de l'activité humaine intelligente

2. Modélisation des structures cérébrales humaines reconnues, actuellement des réseaux neuronaux

Nástroje
L'intelligence artificielle a choisi un programme informatique pour la modélisation (modélisation). L'ordinateur peut être complété par des variables capteurs (physiques, chimiques, biologiques, etc.) et les actionneurs (mouvement des tentacules moyens - roues, pistes, jambes, etc.), ce qui peut entraîner un dispositif complexe - rover lunaire robot cognitive, une voiture sans chauffeur, etc. Ces ajouts d'ordinateur ne sont pas essentiels maintenant parce que nous avons seulement besoin de surveiller les capacités de traitement de l'information, c'est-à-dire le programme PC-ordinateur.

Les langages de programmation qui permettent de construire un programme d'ordinateur font partie des langages formels artificiels. La caractéristique de base de ces langues est l'interprétation exacte de toutes leurs constructions de langage et de toutes les opérations au-dessus d'elles. C'est un dessin abstrait artificiel. Il est entendu que les interprétations vagues, émotionnelles et subjectives humaines naturelles, appelées connotations, doivent être enlevées et remplacées par des interprétations exactes. Il obtiendra l'interdiction (annulation), l'imprécision interne, qui expulsera aussi l'émotivité et la subjectivité humaines, voir Vagnost. Avec cette interférence, tout ce qui est humain (l'imprécision, la subjectivité, l'émotivité) disparaît, et le résultat de cette oblitération est le désert aride d'une machine sans âme - un langage formel artificiel (ordinateur). La signification de chaque construction de langage (chaînes de symboles) et chaque opération au-dessus de ces constructions sont ensuite décrites avec précision (avec un flou interne nul), de sorte que toute personne bien informée sait ce qu'elle veut dire. Les objets avec des éléments si précisément définis forment un groupe que nous appelons un monde exact. Ceci inclut non seulement les langages informatiques, la machine de Turing, mais aussi les mathématiques, la logique formelle, les jeux exacts (échecs, dame, jeux de cartes, etc.), la science exacte. Un autre désastre pour le monde exact, causé par l'interdiction du flou intérieur, est:

Perte de l'impulsion inférentielle

En démontrant l'imprécision intérieure au-delà de la limite du monde exact, nous avons montré non seulement l'esprit humain de l'invention vivant dans une imagination et un langage sensoriel hypothétiques vagues, mais aussi la capacité inventive du mouvement de soi de la pensée. Ainsi, nous avons perdu l'inférence de l'inférence dans le monde exact. La perte de l'auto-mobilité de l'inférence, l'impossibilité de la transmettre au monde avec un flou interne interdit, est un pas de l'homme à la machine sans âme; est un pas du vivant à l'inanimé au sens informatif. Par exemple, en mathématiques, un mobile humain doit chercher un moyen de découvrir comment les relations mathématiques peuvent être choisies pour obtenir les relations souhaitées (finales). Dans un exemple simple, ceci est montré sur la page Exact Science. Quelle inférence s'applique aux mathématiques est également vrai dans le jeu de cartes ou d'échecs. Les significations des cartes ou des pièces d'échecs sont connues de l'homme connu, comme le sont les règles du jeu. Le joueur (mobile) doit appliquer son intellect pour sélectionner les coups en jeu selon les règles. Si le mouvement dans la dérivation mathématique ou le jeu exact doit être programmé pour l'ordinateur, l'activité de l'initiateur doit être programmée. Le programmeur doit programmer le rôle de l'ingénieur (mathématicien ou joueur) de sorte que, après chaque étape de jeu ou dérive, le mobile (programmé) soit capable de générer l'étape suivante. Il n'est pas approprié de chercher une machine magique sur l'ordinateur, sa magie est aussi vide que la magie des piles de cartes, ou des figures sur l'échiquier, manquant de déménageurs, manquant de vie. Hybatelem est en tout cas une personne, sa capacité intellectuelle. Contrairement aux autres machines qui traitent ou traitent la masse, l'ordinateur traite les informations, mais cette différence ne doit pas être trompeuse. Il ne doit pas non plus tromper la connaissance que le programme peut être créé de telle sorte qu'il puisse se changer lui-même, car malgré tous les changements, il fera partie du monde exact et ne pourra pas le quitter. La caractéristique clé de la machine est la quantité (parfois la précision, manuellement inaccessible) des entités traitées (matière, information) et l'utilisation d'énergie externe pour cette activité. L'excavatrice à roues dans les mines de surface avec sa masse de charbon grossier ouvre des possibilités qui n'existeraient pas si ses activités devaient être soutenues par des personnes (des milliers de personnes) avec des cailloux et des pelles. La machine avec sa quantité de performance (avec une vitesse d'activité par rapport à un homme) permet la réalisation d'activités, sinon irréalisables, que ce soit l'exploitation minière ou le traitement de l'information.

C'est à l'outil - un ordinateur qui a l'intelligence artificielle disponible pour la modélisation. Il faut garder à l'esprit que les langages de programmation (et donc l'ordinateur) appartiennent au monde sont exactement la machine exacte et l'exactitude est en détention alors que parfaite psyché humaine avec la signification des structures linguistiques et des opérations sur eux.

Au milieu
L'intelligence artificielle aborde deux types de problèmes, selon qu'ils sont liés au monde réel ou non. Ceux qui ne se rapportent pas au monde réel proviennent du monde exact, par exemple des jeux exacts (voir Exact) ou des épreuves mathématiques (preuve de théorèmes). C'est la modélisation du monde exact avec le monde exact, et la modélisation est réduite principalement à la modélisation du motif. Le plus célèbre est la modélisation des mouvements de l'expert en échecs. Il barrières restrictives peut représenter la complexité des algorithmes (voir aussi la notation) moteur de modélisation et, éventuellement, par exemple. Nombre de combinaisons disposition des chiffres d'échecs, ou d'autres problèmes dans les modèles d'intelligence artificielle.

De plus, la situation est compliquée dès que les problèmes du monde réel sont en cause. Le seul pont entre le monde réel et le monde réel est l'instrument que nous appelons grandeur (force mécanique, concentration d'ions en solution, intensité d'éclairage, etc.). Il est commun à ces deux mondes, parce que le monde exact est délimité avec précision (avec zéro vague interne de leur interprétation), à savoir, de sorte que tout le monde en la personne éduquée sur le terrain sans aucun doute connaît son importance, et dans le monde réel est une sonde mesurable élémentaire dans ce monde, et donc son représentant élémentaire mesurable. C'est la pierre angulaire d'une science exacte. Les problèmes d'intelligence artificielle liés au monde réel doivent être divisés en deux catégories.

Le premier est celui où le Modèle d'Intelligence Artificielle utilise la connaissance du monde réel, de sorte qu'il dérive la connaissance d'un certain ensemble de connaissances (de fond) à partir de la connaissance cachée mais qui en est déductible. Un tel modèle est appelé un système expert. Étant donné que ce modèle doit faire partie d'un monde exact, il faut que la connaissance a été écrit dans un langage formel artificiel (mathématiques, la logique formelle, langage de programmation), une langue à l'interprétation exacte, et donc il ne peut pas être un langage naturel vague, émotionnel et subjectif interprétations - connotations. Cette connaissance doit donc être acquise par la méthode de la science exacte. Il convient de noter que les connaissances acquises naturellement vague, la connaissance humaine subjective et émotionnelle exprimée en langage naturel, ils ne sont pas transférables à la connaissance exacte, langue officielle exacte pour décrire voir Imprécision. Si la structure linguistique du langage naturel inséré dans le monde exacte (mathématiques, la logique formelle, les langages de programmation), nous devons renoncer à leur sens naturel, attribué de l'homme, parce que le monde exact n'est pas un facteur qui aurait été en mesure de déterminer, d'appliquer et processus (est-il capable seulement de la psyché humaine). De telles constructions de langage peuvent être traitées comme n'importe quelle chaîne de symboles, mais sans leur interprétation naturelle. Soit de l'ignorance, ou en ignorant peut-être la possibilité mentionnée ci-dessus d'entrer dans un monde exact, au début de l'examen de la création de l'intelligence artificielle semblait peu judicieuses tentatives d'utiliser les connaissances représentées dans le langage naturel, dérivé connaissance humaine naturelle.

La deuxième catégorie de problèmes liés au monde réel sont les processus intra-psychiques sur lesquels l'intelligence humaine, c'est-à-dire les processus engendrés par le monde réel. Ces processus sont intrinsèquement liés à la vague intérieure, donc il n'y a pas de pont exacte dans le monde, pour le pont mentionné ci-dessus, qui est variable, exige une interdiction de vague interne, et il est dans le cas des processus vnitropsychických partie inhérente. Par conséquent, la branche de l'intelligence artificielle, que nous avons décrite plus haut: Modéliser les manifestations extérieures de l'activité humaine intelligente ne le tente même pas, elle n'a aucun outil pour le faire. Cependant, la deuxième branche de l'intelligence artificielle, menée en modélisant l'activité des réseaux neuronaux, doit être remarquée. De grands espoirs y sont placés, mais il est nécessaire de déterminer dans quelle mesure ce modèle peut rapprocher le vrai cerveau humain, c'est-à-dire des processus avec un flou intérieur inhérent. Historiquement, le premier modèle mathématique de l'activité neurale a été présenté par Warren McCulloch et Walter Pitts dans 1943. Il est essentiel que le modèle (mathématique) appartient au monde exact, et que tous leurs partisans vont ainsi, le modèle original simple d'un neurone, mais qui se transforme en formes de plus en plus complexes (selon l'imagination créatrice et l'expérience professionnelle de l'auteur) mais toujours comme un modèle mathématique (informatique), un modèle d'un monde exact avec un flou interne interdit. Les vrais processus intrinsèquement vagues qui circulent dans le cerveau humain ne peuvent pas être modelés par un monde exact, c'est-à-dire un langage mathématique ou un ordinateur. Une étude très approfondie de la structure et de l'activité d'un neurone réalisée sous un microscope électronique est présentée par le prof. Stuart Hameroff dans son livre. Dans celui-ci, le neurone est considéré comme une unité très complexe, ayant sa propre autonomie de comportement basée sur le traitement d'une grande quantité d'informations utilisées principalement pour créer ses propres capacités (intelligentes) de prise de décision pour coopérer avec d'autres neurones. Ces neurones représentent environ 100 milliards dans le cerveau humain. Parce que les processus intrinsèquement vagues du cerveau humain ne peuvent pas être modélisés par le monde exact, d'autres outils de modélisation, probablement biologiques, doivent être recherchés. Vnitropsychické traite avec son lien inhérent à vnitropsychickou vague diffèrent de tous les processus étudiés jusqu'à présent qui se produisent dans le monde réel, par exemple. Physique, chimie, etc. Comme la recherche de nouvelles façons (dans ce cas, pas de côté du chemin programme décrit l'intelligence artificielle), donc il y a des tentatives utiliser des structures cérébrales vivantes, telles que les rats au lieu de modèles informatiques de réseaux neuronaux. Ces structures cérébrales vivantes sont, via une interface appropriée, impliquées dans des systèmes de traitement artificiels (informatiques) faisant partie, par exemple, de robots cognitifs.

En résumé, par conséquent, nous pouvons dire que les limites de l'intelligence artificielle sont décrites:

- Complexité des algorithmes

- Pour les thèmes du monde réel, il est également nécessaire d'utiliser uniquement les connaissances acquises grâce à la connaissance artificielle de la science exacte, écrite mathématiquement (par le langage de programmation) représentée par les relations entre les quantités. Il n'est pas possible d'utiliser une connaissance intrinsèquement vague obtenue par une connaissance humaine naturelle, représentée par un langage naturel vague, émotionnel et subjectif. Ils ne peuvent pas non plus être traduits en langage formel. Puisqu'un langage formel artificiel n'est capable de représenter que la connaissance du monde réel obtenue par la connaissance artificielle d'une science exacte, et qu'il ne s'agit que d'une fraction infime de la connaissance humaine, l'applicabilité de l'intelligence artificielle à cet égard est très limitée.

- Flou inhérent aux processus psychiques internes. Il n'existe aucun outil linguistique disponible pour décrire les processus intrinsèques, intrinsèquement vagues, du cerveau humain, de manière à ce qu'ils puissent être modélisés par le monde exact, l'ordinateur. Ainsi, même les réseaux de neurones modélisés par le monde exact ne peuvent constituer un modèle suffisamment adéquat des processus réels, intrinsèquement vagues, de la psyché humaine dans le monde réel - le cerveau humain.

Chemin possible de développement ultérieur

Les processus intrinsèquement vagues de la psyché humaine ont leurs porteurs matériels - des processus biochimiques, apparemment à leur noyau, tels que décrits par les lois chimiques et physiques. Si le principe de la création d'un environnement de processus avec un flou inhérent est reconnu et déterminé, ces processus peuvent être imités artificiellement, peut-être même dans une nature autre que l'essence biologique du cerveau humain. C'est la découverte des principes de l'environnement avec un flou intérieur non contracté, et donc la compréhension du principe de vie au sens informatif.

test de turing
Informations connexes peuvent également être trouvés dans l'article test de Turing.
Dans cette comparaison est également pensé test de Turing exprimé par la science informatique Alan Turing dans 1950 dans son article « Informatique et intelligence ». En un mot, il dit que pour les machines intelligentes peuvent dire, si nous ne pouvons pas reconnaître sa production linguistique de l'homme de sortie linguistiques.

Argument de la Chambre chinoise est souvent considérée comme un argument contraire à l'épreuve de Turing. Considérant qu'il pourrait y avoir une machine qui pourrait simuler le comportement de jeu intelligent des réponses préparées à toutes les questions possibles sans rien au-delà de la « pensée ».

les réseaux de neurones
Vous pouvez également trouver des informations connexes dans Neuron Network.
Les réseaux neuronaux artificiels en intelligence artificielle ont le modèle de comportement correspondant structures biologiques. Ils se composent de modèles de calcul des neurones qui transmettent des signaux les uns aux autres et de les transformer en utilisant la fonction de transfert à un autre « neurones ».

programmation génétique
Informations connexes peuvent également être trouvés dans l'article de la programmation génétique.
la programmation génétique est pas à proprement parler un moyen pour résoudre les problèmes de l'intelligence artificielle, mais une approche programmatique générale, qui, au lieu d'écrire un algorithme spécifique pour résoudre cette tâche de recherche des méthodes de processus d'évolution.

systèmes experts
Informations connexes peuvent également être trouvés dans l'article Système Expert.
Le système expert est un programme informatique qui a pour mission de fournir des conseils d'experts, décision ou recommander une solution dans une situation particulière.

Les systèmes experts sont conçus de manière à pouvoir gérer l'information non numérique et vague pour répondre aux emplois qui ne peuvent pas être résolus par des procédures algorithmiques traditionnelles.

espace de recherche d'État
Informations connexes peuvent également être trouvés à la recherche spatiale Article État.
En particulier dans le développement d'algorithmes pour résoudre des jeux classiques (échecs, dames), il semble approprié de définir un un ensemble de conditions dans lesquelles nous pouvons obtenir dans le jeu, les mouvements possibles ou transitions entre les états et les positions de début et de fin. Nous cherchons alors le chemin d'un état initial à l'état final, ce qui signifie que notre succès.

Étant donné que les espaces d'états peuvent être importants (par exemple, allez dans le jeu), et même dans certains cas infini, il est nécessaire de choisir une méthode intelligente de couper les routes inadaptées et la valorisation des positions.

exploitation minière
Informations connexes peuvent également être trouvés dans l'article Data Mining.
Les grands ensembles de données (souvent stockées dans des bases de données) d'un système ne sont pas utilisables et à droite compréhensible, même quand ils contiennent des informations et des modèles de comportement du système surveillé. Méthode d'exploitation convertit les données en une forme compacte et explicites décrivant un système qui est plus applicable.

Au sens large, il ne s'agit pas seulement du traitement des données élémentaires (nombres, chaînes, données catégorielles) mais aussi du traitement du son, des images (Digital Image Processing) Videa, langue maternelle (voir traitement du langage naturel, corpus) et bioinformatique (bioinformatique).

Les sorties sont différentes pour des tâches différentes, et dépend aussi de ce que nous voulons être et ce que (et comment) nous pouvons draguer.

apprentissage machine
Des informations connexes peuvent également être trouvées dans Machine Learning.
algorithmes de succès
Hry
1979 année, surpassant champion du monde de l'informatique dans le jeu de backgammon.
Le Royal Chess Game a fait l'objet d'analyses depuis les débuts de l'informatique. La solution au problème a été associée à l'intelligence dès le départ, mais gagner ne signifie pas nécessairement plus d'intelligence. 1997 a battu Deep Blue d'IBM, le champion du monde sortant Garri Kasparov. Deep Blue, cependant, était un système hybride avec des accélérateurs de calcul. C'était plus sur la force brute. L'IA actuelle n'a plus autant de succès et a plus de succès.
Chinook est un programme pour jouer une dame anglaise, dont les créateurs en Juillet 2007 ont déclaré qu'ils ne peuvent pas perdre. Depuis plusieurs années avant dépecé régulièrement des adversaires humains. Ce résultat a été obtenu par une combinaison de la force brute tout en balayant les positions au milieu du jeu et une bonne base de données et terminaux lancement.
Les programmes informatiques vont souvent jouer si bien pas. Ceci est apparemment parce que le goban (allez à bord) est assez vaste avec l'autre pierre se trouvant augmente la complexité de la prise de décision, qui, cependant, les gens ont la chance de gérer en raison de leur capacité innée à reconnaître les formes. Mais les meilleurs programmes utilisant à la fois une solution de force brute (plus de recherche d'arbres) et l'intuition sont capables de vaincre (2016) et maîtres.
D'autres algorithmes
Air Combat AI ALPHA peut entraîner un combat aérien mieux que les pilotes humains.
Certaines tâches pour les tests d'intelligence AI est en mesure de traiter mieux que la plupart des gens.
AI est également capable de traiter test du miroir.
AI est en mesure de déterminer le risque d'insuffisance cardiaque mieux qu'un médecin.
AI rend facile à imiter la voix humaine.
Des problèmes
Le problème est que l'IA se comporte comme une boîte noire. L'homme doit croire aveuglément les résultats qui peuvent être meilleurs (plus intelligents) que les siens, parce qu'ils ne les comprennent pas. Il est appelé après une AI explicative (XAI).

L'IA peut éliminer la distorsion cognitive humaine. Il peut cependant introduire sa propre distorsion. La pensée humaine et artificielle peut être trompée.

Intelligence artificielle en culture
Les machines raisonnables sont un sujet de reconnaissance pour les auteurs de science-fiction. Isaac Asimov a consacré une grande partie de son travail narratif aux sujets de l'intelligence robotique, son histoire courte I, Robot, ainsi que l'histoire de The Half-Man, a été filmée.

L'auteur polonais, Stanisław Lem, a traité des aspects philosophiques de l'intelligence de l'inhumanité dans ses livres Cyberdia et Solaris (qui a encore été filmé, même deux fois). Certains aspects de l'intelligence artificielle ont également été discutés dans Golem XIV.

En effet, une grande partie des publications du style actuel de cyberpunk scifi sont intrinsèquement liées à la pénétration des propriétés humaines et mécaniques, de manière à faire face à l'idée d'une machine intelligente. À titre d'exemple, mentionnons le neuromancien William Gibson.

Au début du siècle, le public du public moyen a le plus touché la Matrice de la trilogie, qui raconte un monde dominé par l'intelligence artificielle créée à l'origine par l'homme. Parmi les travaux les plus anciens influents sont Terminator ou Blade Runner.

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