Маргарита Акулич - Искусственный интеллект и маркетинг

Общим методом обработки и извлечения смысла из естественного языка является семантическая индексация. Хотя для этих индексов требуется большой объем ввода пользователя, ожидается, что увеличение скорости процессора и снижение затрат на хранение данных приведут к повышению эффективности.

Восприятие машины и область робототехники

Восприятие машины – это возможность использовать входные сигналы от датчиков (таких, как камеры, микрофоны, тактильные датчики, гидролокатор и другие) для вывода аспектов мира. Компьютерное зрение – это способность анализировать визуальный ввод. Несколько выбранных подзадач – распознавание речи, распознавание лиц и распознавание объектов.

Область робототехники тесно связана с AI. Интеллект необходим, чтобы роботы обрабатывали такие задачи, как манипулирование объектами и навигация, с такими проблемами, как локализация, сопоставление и планирование движения. Эти системы требуют, чтобы агент мог: быть пространственно осведомленным о своем окружении, учиться и строить карту своей среды, выяснять, как добраться из одной точки в пространстве в другую, и выполнять это движение (оно часто связано с совместимым движением, процессом, в котором движение требует поддержания физического контакта с объектом).

Аффективные вычисления

Под аффективными вычислениями принято понимание исследований и разработок систем, способных к распознаванию, интерпретированию, обработке и моделированию человеческих аффектов. Их рассматривают в качестве междисциплинарного поля, обеспечивающего охват таких областей как компьютерные науки, психология и когнитивная наука.

В отношении происхождения поля можно сказать, что его рассмотрение имело место еще в ранних философских исследованиях эмоций. А более современная ветвь информатики возникла с помощью статьи об «аффективных вычислениях» Розалинды Пикард (1995 год). Мотивацией для исследования является способность имитирования эмпатии, когда машина будет способна на интерпретирование человеческих эмоций и адаптированию своего поведения, чтобы дать отличающийся адекватностью ответ на эти эмоции.

Важность эмоций и социальных навыков для интеллектуального агента обусловлена:

способностью к обеспечению предсказания действий других, пониманию их мотивов и эмоциональных состояний, позволяющей агенту принимать более правильные решения. Такие понятия, как теория игр, теория принятия решений, требуют, чтобы агент быть в состоянии обнаружить и смоделировать человеческие эмоции;

тем обстоятельством, что ради облегчения взаимодействия человека и компьютера, интеллектуальная машина может захотеть отображать эмоции (даже если она сама не испытывает этих эмоций), чтобы выглядеть более чувствительной к эмоциональной динамике взаимодействия живых людей.

Вычислительное творчество, искусственный общий интеллект и AI-complete

Подполем AI творчество рассматривается как теоретически (в виде философской психологической перспективы), так и практически (в виде специфической реализации систем, генерирующих отличающиеся полезностью новые результаты).

Многие исследователи считают, что их работа в конечном итоге будет включена в машину с искусственным общим интеллектом, сочетающую все упомянутые выше навыки и даже превосходящие человеческие способности в большинстве либо во всех этих областях. Некоторые полагают, что для такого проекта могут потребоваться антропоморфные функции, такие как искусственный мозг или искусственное сознание.

Многие из вышеперечисленных проблем также требуют решения общей разведки. Например, даже конкретные простые задачи, такие как машинный перевод, требуют, чтобы машина читала и записывала на обоих языках (NLP), следуя аргументам автора (причина), зная, о чем говорят (знание), и верно воспроизводя оригинал автора (социальный интеллект).

Проблема, такая как машинный перевод, считается проблемой «AI-complete», но все эти проблемы необходимо решать одновременно ради достижения производительности машины на человеческом уровне.

Подходы исследования AI

Единая, объединяющая теория или парадигма в отношении исследования AI фактически отсутствует. Есть много проблем, в отношении которых исследователи не могут достичь согласия. Имеется ряд остающихся без ответа вопросов. Имитируется ли интеллектом искусственным интеллект естественный при изучении нейробиологии или психологии? Имеет ли отношение биология человеческая к исследованиям AI, если птичью биологию относят к авиационной технике? Возможно ли описание интеллектуального поведения, используя простые, элегантные принципы (типа логики или оптимизации)? Или это обязательно требует решения множества абсолютно не связанных друг с другом проблем? Возможно ли воспроизведение интеллекта с помощью применения высокоуровневых символов, походящих на идеи и слова? Может нужна «подсимвольная» обработка?

Джоном Хажлендом, которому принадлежит введение термина GOFAI (Хороший Старомодный Искусственный интеллект), было высказано предположение, что более правильным названием для AI будет название «синтетический интеллект», данное название было принято некоторыми из исследователей.

Стюартом Шапиро произведено подразделение исследования AI на подходы, названные им как вычислительная психология, вычислительная философия и информатика. Использование вычислительной психологии распространяется на проблему создания имитирующих человеческое поведение компьютерных программ. Применение вычислительной философии – на решение задачи разработки адаптивного, свободного потока компьютерного ума. Реализацию компьютерных наук он рассматривает как служащую цели создания таких компьютеров, которым под силу выполнение задач, ранее выполнявшихся лишь людьми. В альянсе гуманистическое поведение, ум и действия составляют AI.