Facebook Twitter
alltechbites.com

Kecerdasan Buatan Di Jalur Yang Salah

Diposting di November 11, 2022 oleh Grant Tafreshi

Komunitas kecerdasan buatan tidak memahami energi otak Anda, mungkin kecerdasan paling kuat di alam semesta, karena mereka menggunakan model komputasi. Mereka secara keliru percaya bahwa kecerdasan adalah pencapaian tujuan hidup melalui perhitungan. Studi AI ditetapkan dengan kedatangan komputer pada tahun 1940 -an, pada premis penting bahwa pikiran melakukan beberapa jenis perhitungan. Alan Turing adalah yang pertama fokus pada mesin cerdas dengan pemrograman komputer. Prosedur algoritmik memang memungkinkan program untuk mendapatkan hasil yang mencolok. Komputer dapat menyelesaikan masalah matematika dan teknik yang kompleks. Beberapa ilmuwan bahkan percaya bahwa kumpulan program yang cukup besar dan pengetahuan yang disusun dapat mencapai kecerdasan tingkat manusia.

Meskipun mungkin ada cara lain yang mungkin, program komputer adalah sumber daya terbaik yang tersedia untuk ingin mensimulasikan kecerdasan tingkat manusia. Tetapi, pada tahun 1930 -an ahli logika matematika, termasuk Turing dan Godel, menetapkan bahwa algoritma tidak dapat dijamin untuk menyelesaikan masalah menggunakan domain matematika. Kedua teori kompleksitas komputasi, yang mendefinisikan masalah kelas umum masalah dan komunitas AI tidak mengidentifikasi sifat -sifat masalah dan metode pemecahan masalah, yang memungkinkan manusia untuk menyelesaikan masalah. Setiap arah pencarian tampaknya memimpin dan kemudian jalan buntu.

Komunitas AI tidak dapat merancang mesin, yang dapat belajar dan menjadi cerdas secara signifikan. Tidak ada program yang bisa belajar banyak dengan membaca. Komputer mungkin menggunakan kemampuan komputasi yang luas untuk bermain catur di tingkat Grandmaster, tetapi kecerdasan mereka terbatas. Komputer pemrosesan paralel tampak menjanjikan, tetapi terbukti sulit diprogram. Program komputer hanya dapat menyelesaikan masalah khusus domain. Mereka mungkin tidak membedakan antara masalah, atau dianggap sebagai "pemecah masalah umum." Karena manusia dapat memecahkan masalah dalam domain yang unik, Roger Penrose berpendapat bahwa komputer secara intrinsik tidak mampu mencapai kecerdasan manusia. Filsuf Hubert Dreyfus juga menyarankan bahwa AI tidak mungkin. Namun, komunitas AI melanjutkan pencariannya, terlepas dari kenyataan bahwa sebagian besar peneliti merasakan perlunya ide -ide fundamental baru. Pada akhirnya, konsensus keseluruhan adalah bahwa komputer hanya "agak cerdas." Jadi, apakah definisi penting dari "kecerdasan" itu sendiri salah?

Karena banyak kecerdasan manusia sedikit dipahami, tidak mungkin untuk mendefinisikan prosedur komputasi spesifik untuk menjadi cerdas. Kecerdasan jelas merupakan kemampuan untuk menyelesaikan masalah. Di alam, itu adalah kecerdasan yang matang, yang memberdayakan "homeostasis" hewan dalam proses bertahan hidup. Homeostasis adalah kekuatan entitas untuk beroperasi secara normal, mencapai keadaan yang relatif konstan dalam tubuh, dalam lingkungan yang dapat diubah, serta bermusuhan. Itu adalah proses yang cerdas, dikelola secara internal oleh hewan di banyak tingkatan, melalui berbagai sistem penginderaan, umpan balik dan kontrol, diawasi dengan hierarki pusat kontrol. Teknik ini, yang dicapai oleh bahkan hewan termurah adalah "pemecah masalah umum" terbaik. Prosedurnya belum spesifik domain. Ini mengenali masalah dan merespons dengan aktivitas motorik yang efektif. Itu menempatkan setiap bagian dari kelangsungan hidup.

Sistem saraf menerima campuran kaleidoskopik dari triliunan input sensorik. Memori fenomenal memungkinkannya untuk diingat dan mengidentifikasi pola. Intuisi, proses algoritmik, memungkinkannya untuk mengisolasi konteks pola individu dari memori galaksi. Mesin dapat mengidentifikasi objek dari sejumlah besar input sensorik yang diterima. Kemampuan pengenalan pola itu belum dibatasi oleh identifikasi objek statis. Itu mungkin mengidentifikasi masalah. Ini mengenali dan menafsirkan peristiwa dinamis untuk menciptakan pola emosi. Emosi yang jelas didefinisikan masalah. Hewan mengakui perbedaan antara dorongan yang menyenangkan dan peleburan yang mematikan dan merespons. Ketakutan, kemarahan, atau kecemburuan memotivasi mereka. Setiap respons motor memiliki urutan spesifik langkah pemecahan masalah, yang, sekali lagi, diingat pola kegiatan.

Lingkungan menyajikan mesin fenomena penuh teka -teki yang luar biasa. Beberapa karena fenomena lain. Sebagian besar masalah adalah pola peristiwa, yang memiliki hubungan kontekstual dengan strategi pemecahan masalah yang berhasil. Pengenalan pola diaktifkan identifikasi. Prosedurnya belum spesifik domain. Itu mengangkangi domain pemecahan masalah lengkap. Pengenalan pola hanya mengidentifikasi hyperlink antara satu fenomena dan lainnya. Intuisi langsung mengidentifikasi tautan kontekstual. Itu tidak mengidentifikasi tautan penalaran yang kompleks antara keduanya. Itu tidak menggunakan langkah logis tambahan untuk menyelesaikan masalah. Ketika Primitive Man berlindung karena awan badai maju, ia hanya memberikan jawaban untuk pola yang dirasakan.

Selama beberapa tahun, umat manusia menanggapi banyak alam, tanpa memahami penyebab yang mendasari. Kecerdasan itu bukan perhitungan, yang beralasan sepanjang hidup, dengan menganalisis hubungan logis dan tepat secara matematis antara penyebab tertentu dan efeknya. Alasan mengapa di belakang penyebab ditemukan hanya kemudian, dengan studi dan penelitian lanjutan. Analisis semacam itu hanya menguntungkan segmen kecil dari dunia penyelesaian masalah. Beberapa gejala terkait dengan penyakit. Dokter mengidentifikasi penyakit, tanpa selalu mengetahui hubungan logis atau beralasan antara gejala dan kondisinya. Kode perangkat lunak logis. Tetapi, banyak keanehan kode kompleks adalah pola efek, terkait dengan peristiwa pemrograman tertentu, yang hanya bisa diakui oleh kecerdasan pengenalan pola. Pemecahan masalah yang kompleks dicapai melalui pengenalan pola sensitif. Kecerdasan sejati adalah kemampuan pengakuan pola yang kuat ini, yang juga, secara kebetulan, menemukan logika, penalaran dan matematika.