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Künstliche Intelligenz Auf Dem Falschen Weg

Verfasst am Dezember 11, 2022 von Grant Tafreshi

Die Community für künstliche Intelligenz hat die Energie Ihres Gehirns nicht erfasst, wahrscheinlich die mächtigste Intelligenz im Universum, seit sie Computermodelle verwendeten. Sie glaubten fälschlicherweise, dass Intelligenz die Erreichung der Lebensziele durch Berechnung war. Die AI -Studie wurde durch die Ankunft von Computern in den 1940er Jahren auf der Grundlage der wesentlichen Prämisse eingerichtet, dass der Geist eine Art Berechnung durchführte. Alan Turing gehörte zu den ersten, die sich durch Programmiercomputer auf intelligente Maschinen konzentrierten. Algorithmische Verfahren ermöglichten es mit Programmen, auffallende Ergebnisse zu erzielen. Computer können komplexe mathematische und technische Probleme lösen. Mehrere Wissenschaftler glaubten sogar, dass eine ausreichend ausreichend ausreichende Versammlung von Programmen und gesammeltes Wissen menschliche Intelligenz erreichen könnten.

Während es möglicherweise andere Möglichkeiten gibt, waren Computerprogramme die beste verfügbare Ressource, um die Intelligenz auf menschlicher Ebene zu simulieren. In den 1930er Jahren stellten mathematische Logiker, einschließlich Turing und Godel, jedoch fest, dass Algorithmen nicht garantiert werden, dass sie Probleme mithilfe mathematischer Domänen lösen. Beide Theorie der rechnerischen Komplexität, die das Problem allgemeiner Probleme der Probleme definierte, als auch die AI -Community identifizierte die Eigenschaften von Problemen und Problemlösungsmethoden, die es den Menschen ermöglichten, Probleme zu lösen. Jede Richtung der Suche schien zu führen und dann Sackgassen.

Die KI -Community kann keine Maschine entwerfen, die lernen und erheblich intelligent sein könnte. Kein Programm konnte durch Lesen viel lernen. Computer könnten große Rechenfunktionen verwenden, um auf Grandmaster -Ebene Schach zu spielen, aber ihre Intelligenz war begrenzt. Parallele Verarbeitungscomputer sahen vielversprechend aus, erwies sich jedoch als schwierig zu programmieren. Computerprogramme konnten nur domänenspezifische Probleme lösen. Sie unterscheiden möglicherweise nicht zwischen Problemen oder werden als "allgemeiner Problemlöser" angesehen. Da Menschen Probleme in einzigartigen Bereichen lösen könnten, argumentierte Roger Penrose, dass Computer in der Lage seien, menschliche Intelligenz zu erreichen. Der Philosoph Hubert Dreyfus schlug ebenfalls vor, dass die KI unmöglich sei. Die KI -Community setzte jedoch ihre Suche fort, obwohl die meisten Forscher die Notwendigkeit neuer grundlegender Ideen der Meinung waren. Letztendlich war der allgemeine Konsens, dass Computer nur "etwas intelligent" waren. War die wesentliche Definition der "Intelligenz" selbst falsch?

Da viel menschlicher Intelligenz wenig verstanden wurde, war es unmöglich, ein spezifisches Rechenverfahren als intelligent zu definieren. Intelligenz war eindeutig eine Fähigkeit, Probleme zu lösen. In der Natur war es eine reife Intelligenz gewesen, die die "Homöostase" von Tieren im Überlebensprozess befähigte. Die Homöostase war die Macht eines Unternehmens, normal zu operieren und einen vergleichsweise konstanten Zustand im Körper in einer veränderlichen und feindlichen Umgebung zu erreichen. Es war ein intelligenter Prozess, der von den Tieren auf vielen Ebenen intern aufrechterhalten wurde, durch verschiedene Erfassungs-, Feedback- und Kontrollsysteme, die durch eine Hierarchie von Kontrollzentren beaufsichtigt wurden. Diese Technik, die selbst das billigste Tier erreicht hat, war der beste "allgemeine Problemlöser". Das Verfahren war nicht domänenspezifisch gewesen. Es erkannte Probleme und reagierte mit einer wirksamen motorischen Aktivität. Es legte jeden Teil des Überlebens auf.

Das Nervensystem erhielt eine kaleidoskopische Mischung aus Billionen sensorischer Eingänge. Ein phänomenales Gedächtnis ermöglichte es ihm, zu berücksichtigen und Muster zu identifizieren. Die Intuition, ein algorithmischer Prozess, ermöglichte es ihm, den Kontext eines individuellen Musters aus dem galaktischen Gedächtnis zu isolieren. Die Maschine könnte Objekte aus einer unglaublichen Anzahl empfangener sensorischer Eingänge identifizieren. Diese Fähigkeit zur Erkennung der Muster war durch die Identifizierung statischer Objekte nicht eingeschränkt. Es kann Probleme identifizieren. Es erkannte und interpretierte dynamische Ereignisse, um Emotionen Muster zu erstellen. Emotionen definierten deutlich Probleme. Die Tiere erkannten den Unterschied zwischen einem angenehmen Stups und einem tödlichen Schlitten und antworteten. Angst, Wut oder Eifersucht motivierte sie. Jede motorische Reaktion hatte eine spezifische Folge von Problemlösungsschritten, die wiederum in Erinnerungsstücken von Aktivitäten wurden.

Die Umgebung präsentierte die Maschine eine unglaubliche Anzahl rätselhafter Phänomene. Einige waren auf andere Phänomene zurückzuführen. Die meisten Probleme waren Muster von Ereignissen, die kontextbezogene Links zu erfolgreichen Problemlösungsstrategien hatten. Die Mustererkennung ermöglichte die Identifizierung. Das Verfahren war nicht domänenspezifisch gewesen. Es spannte die vollständige Domäne der Problemlösungsdomäne. Die Mustererkennung identifizierte lediglich den Hyperlink zwischen einem Phänomen und einem anderen. Intuition identifizierte sofort den kontextuellen Link. Es identifizierte nicht die komplexen Argumentationsverbindungen zwischen Ihren beiden. Es wurde keine inkrementellen logischen Schritte verwendet, um Probleme zu lösen. Als Primitive Man Shelter suchte, weil die Sturmwolken vorrückten, gab er lediglich eine Antwort auf ein wahrgenommenes Muster.

In einer großen Anzahl von Jahren reagierte die Menschheit angemessen auf viel Natur, ohne die zugrunde liegenden Ursachen zu verstehen. Diese Intelligenz war keine Berechnung gewesen, die sich durch die Analyse der logischen und mathematisch präzisen Verbindungen zwischen bestimmten Ursachen und ihren Auswirkungen bezeichnete. Der Grund, warum hinter den Ursachen erst später mit fortgeschrittener Studie und Forschung entdeckt wurden. Eine solche Analyse profitierte nur zu einem kleinen Teil der Ausgabe von World. Mehrere Symptome im Zusammenhang mit einer Krankheit. Ärzte identifizierten Krankheiten, ohne immer die logischen oder begründeten Verbindungen zwischen Ihrem Symptom und dem Zustand zu kennen. Softwarecode war logisch. Viele Macken des komplexen Code waren jedoch Muster von Effekten, die mit bestimmten Programmierereignissen verbunden waren und die nur durch eine Mustererkennungsintelligenz anerkannt werden konnten. Eine komplexe Problemlösung wurde durch empfindliche Mustererkennung erreicht. Wahre Intelligenz war diese mächtige Musternerkennungsfähigkeit, die auch übrigens Logik, Argumentation und Mathematik entdeckte.