Allgemeine künstliche Intelligenz wird mehr als Intelligenz sein

Künstliche Intelligenz ist ein Konzept, das Menschen aus aller Welt und aus allen Zeiten betrifft. Die alten Griechen und Ägypter repräsentierten in ihren Mythen und Philosophien Maschinen und künstliche Wesenheiten, deren Eigenschaften denen des Menschen ähneln, insbesondere was das Denken, Denken und die Intelligenz betrifft. Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Informatik, der sich mit dem Studium und dem Design der intelligenten Maschinen befasst. Der Begriff “künstliche Intelligenz”, der auf der Konferenz in Dartmouth im Jahr 1956 geprägt wurde, stammt von John McCarthy, der ihn als die Wissenschaft der Schaffung intelligenter Maschinen definierte.

Zusammen mit der Entwicklung der elektronischen Computer in den 1940er Jahren begann diese Domäne und dieses Konzept, die als künstliche Intelligenz bekannt sind und sich mit der Schaffung intelligenter Maschinen befassen, die dem Menschen ähneln, genauer gesagt mit Eigenschaften wie denen eines Menschen, intelligente Maschinen zu produzieren. Die Disziplinen der künstlichen Intelligenz sind äußerst unterschiedlich. Wissensgebiete wie Mathematik, Psychologie, Philosophie, Logik, Ingenieurwesen, Sozialwissenschaften, Kognitionswissenschaften und Informatik sind äußerst wichtig und eng miteinander verbunden, wenn es um künstliche Intelligenz geht. All diese Bereiche und Wissenschaften tragen zur Schaffung intelligenter Maschinen bei, die dem Menschen ähneln.

Die Anwendungsbereiche der künstlichen Intelligenz sind äußerst vielfältig, wie z. B. Robotik, Soft Computing, Lernsysteme, Planung, Wissensrepräsentation und Argumentation, Logikprogrammierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bilderkennung, Bildverständnis, Computer Vision, Zeitplanung, Expertensysteme und andere. Das Gebiet der künstlichen Intelligenz hat seit 1956 eine schnelle und spektakuläre Entwicklung verzeichnet. Forscher erzielten große Erfolge bei der Entwicklung intelligenter Maschinen, die teilweise das tun können, was Menschen können.

Offensichtlich sind Forscher bei der Simulation der menschlichen Intelligenz auf mehrere Probleme gestoßen und stoßen immer noch darauf. Eine intelligente Maschine muss eine Reihe von Eigenschaften aufweisen und bestimmten Standards entsprechen. Zum Beispiel ist der Mensch in der Lage, ein Problem schneller zu lösen, indem er hauptsächlich intuitive Urteile anstelle bewusster Urteile verwendet. Ein weiterer Aspekt, den Forscher eingehend analysiert haben, war die Wissensrepräsentation, die sich auf das Wissen über die Welt bezieht, das intelligente Maschinen haben müssen, um Probleme wie Objekte oder Kategorien von Objekten, Eigenschaften von Objekten, Beziehungen zwischen Objekten, Beziehungen wie solche zwischen zu lösen Ursachen und Auswirkungen, Umstände, Situationen usw.

Allgemeine künstliche Intelligenz

Eine weitere Herausforderung für Forscher auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz besteht darin, dass intelligente Maschinen in der Lage sein müssen, die zu lösenden Probleme zu planen, eine Reihe von Zielen festzulegen, die erreicht werden müssen, Entscheidungen treffen zu können und Handlungen vorhersagen, sie müssen in der Lage sein zu lernen, die menschlichen Sprachen zu verstehen und Emotionen zu zeigen und das Verhalten der anderen zu verstehen und vorherzusagen.

Künstliche Intelligenz ist ein äußerst herausforderndes und weitläufiges Wissensgebiet, das viele Fragen aufwirft und viele Kontroversen hervorruft, aber auch viele Probleme löst, mit denen Technologie und Industrie heute konfrontiert sind und in Zukunft möglicherweise viele Antworten bieten.

Allgemeine künstliche Intelligenz ist ein Begriff, der verwendet wird, um die Art künstlicher Intelligenz zu beschreiben, von der wir erwarten, dass sie menschlich ist wie die Intelligenz. Wir können nicht einmal eine perfekte Definition für Intelligenz finden, aber wir sind bereits auf dem Weg, mehrere davon aufzubauen. Die Frage ist, ob die künstliche Intelligenz, die wir aufbauen, für uns funktioniert oder wir dafür arbeiten.

Wenn wir die Bedenken verstehen müssen, müssen wir zuerst die Intelligenz verstehen und dann vorhersehen, wo wir uns gerade befinden. Intelligenz könnte als der notwendige Prozess zur Formulierung von Informationen auf der Grundlage verfügbarer Informationen bezeichnet werden. Das ist das Grundlegende. Wenn Sie neue Informationen basierend auf vorhandenen Informationen formulieren können, sind Sie intelligent.

Da dies viel wissenschaftlicher als spiritueller Natur ist, sprechen wir in Bezug auf die Wissenschaft. Ich werde versuchen, nicht viel wissenschaftliche Terminologie zu verwenden, damit ein gewöhnlicher Mann oder eine gewöhnliche Frau den Inhalt leicht verstehen kann. Es gibt einen Begriff für den Aufbau künstlicher Intelligenz. Es wird der Turing-Test genannt. Ein Turing-Test besteht darin, eine künstliche Intelligenz zu testen, um festzustellen, ob wir sie als Computer erkennen oder keinen Unterschied zwischen dieser und einer menschlichen Intelligenz feststellen können. Die Bewertung des Tests lautet: Wenn Sie mit einer künstlichen Intelligenz kommunizieren und dabei vergessen, sich daran zu erinnern, dass es sich tatsächlich um ein Computersystem und nicht um eine Person handelt, besteht das System den Test. Das heißt, das System ist wirklich künstlich intelligent. Wir haben heute mehrere Systeme, die diesen Test innerhalb kurzer Zeit bestehen können.

Ein Beispiel für künstliche Intelligenz wäre der Jarvis in allen Iron Man-Filmen und den Avengers-Filmen. Es ist ein System, das die menschliche Kommunikation versteht, die menschliche Natur vorhersagt und sogar in Punkten frustriert ist. Das nennt die Computer- oder Codierungsgemeinschaft eine allgemeine künstliche Intelligenz.

Um es regelmäßig auszudrücken, könnten Sie mit diesem System kommunizieren, wie Sie es mit einer Person tun, und das System würde mit Ihnen wie mit einer Person interagieren. Das Problem ist, dass die Menschen nur begrenzte Kenntnisse oder ein begrenztes Gedächtnis haben. Manchmal können wir uns nicht an einige Namen erinnern. Wir wissen, dass wir den Namen des anderen kennen, aber wir können ihn einfach nicht rechtzeitig bekommen. Wir werden uns irgendwie daran erinnern, aber später in einem anderen Fall. Dies wird in der Codierungswelt nicht als paralleles Rechnen bezeichnet, ist jedoch ähnlich. Unsere Gehirnfunktion ist nicht vollständig verstanden, aber unsere Neuronenfunktionen sind meistens verstanden. Dies ist gleichbedeutend damit, dass wir Computer nicht verstehen, aber Transistoren verstehen. weil Transistoren die Bausteine ​​aller Computerspeicher und -funktionen sind.

Wenn ein Mensch Informationen parallel verarbeiten kann, nennen wir sie Erinnerung. Während wir über etwas sprechen, erinnern wir uns an etwas anderes. Wir sagen “übrigens, ich habe vergessen, es dir zu sagen” und fahren dann mit einem anderen Thema fort. Stellen Sie sich nun die Leistung des Computersystems vor. Sie vergessen nie etwas. Dies ist der wichtigste Teil. Je größer ihre Verarbeitungskapazität ist, desto besser wäre ihre Informationsverarbeitung. Wir sind nicht so. Es scheint, dass das menschliche Gehirn eine begrenzte Verarbeitungskapazität hat; im Durchschnitt.

Der Rest des Gehirns ist Informationsspeicherung. Einige Leute haben die Fähigkeiten ausgetauscht, um umgekehrt zu sein. Sie haben vielleicht Leute getroffen, die sehr schlecht darin sind, sich an etwas zu erinnern, aber sehr gut darin sind, nur mit dem Kopf zu rechnen. Diese Menschen haben tatsächlich Teile ihres Gehirns zugewiesen, die regelmäßig für das Gedächtnis in die Verarbeitung eingeteilt werden. Dies ermöglicht es ihnen, besser zu verarbeiten, aber sie verlieren den Speicherteil.

Fakten zur künstlichen Intelligenz

Das menschliche Gehirn hat eine durchschnittliche Größe und daher gibt es eine begrenzte Anzahl von Neuronen. Es wird geschätzt, dass ein durchschnittliches menschliches Gehirn etwa 100 Milliarden Neuronen enthält. Das sind mindestens 100 Milliarden Verbindungen. Ich werde zu einem späteren Zeitpunkt in diesem Artikel die maximale Anzahl von Verbindungen erreichen. Wenn wir also ungefähr 100 Milliarden Verbindungen mit Transistoren haben wollen, brauchen wir ungefähr 33,333 Milliarden Transistoren. Das liegt daran, dass jeder Transistor zu 3 Verbindungen beitragen kann.

Zurück zum Punkt kommen; Wir haben dieses Rechenniveau etwa 2012 erreicht. IBM hatte es geschafft, 10 Milliarden Neuronen zu simulieren, um 100 Billionen Synapsen darzustellen. Sie müssen verstehen, dass eine Computersynapse keine biologische neuronale Synapse ist. Wir können nicht einen Transistor mit einem Neuron vergleichen, da Neuronen viel komplizierter sind als Transistoren. Um ein Neuron darzustellen, benötigen wir mehrere Transistoren. Tatsächlich hatte IBM einen Supercomputer mit 1 Million Neuronen gebaut, um 256 Millionen Synapsen darzustellen. Zu diesem Zweck verfügten sie laut research.ibm.com/cognitive-computing/neurosynaptic-chips.shtml über 530 Milliarden Transistoren in 4096 neurosynaptischen Kernen.

Jetzt können Sie verstehen, wie kompliziert das eigentliche menschliche Neuron sein sollte. Das Problem ist, dass wir auf Hardwareebene kein künstliches Neuron bauen konnten. Wir haben Transistoren gebaut und dann Software integriert, um sie zu verwalten. Weder ein Transistor noch ein künstliches Neuron konnten sich selbst verwalten; aber ein tatsächliches Neuron kann. Die Rechenkapazität eines biologischen Gehirns beginnt also auf der Ebene der Neuronen, aber die künstliche Intelligenz beginnt auf viel höheren Ebenen nach mindestens mehreren tausend Grundeinheiten oder Transistoren.

Die vorteilhafte Seite für die künstliche Intelligenz ist, dass sie nicht innerhalb eines Schädels begrenzt ist, wo sie eine räumliche Begrenzung aufweist. Wenn Sie herausgefunden haben, wie man 100 Billionen neurosynaptische Kerne verbindet und über ausreichend große Einrichtungen verfügt, können Sie damit einen Supercomputer bauen. Das kannst du nicht mit deinem Gehirn machen; Ihr Gehirn ist auf die Anzahl der Neuronen beschränkt. Nach Moores Gesetz werden Computer irgendwann die begrenzten Verbindungen übernehmen, die ein menschliches Gehirn hat. Dies ist der kritische Zeitpunkt, zu dem die Singularität der Informationen erreicht wird und Computer wesentlich intelligenter werden als Menschen. Dies ist der allgemeine Gedanke daran. Ich denke, es ist falsch und ich werde erklären, warum ich so denke.

Wenn man das Wachstum der Anzahl von Transistoren in einem Computerprozessor vergleicht, sollten die Computer bis 2015 in der Lage sein, auf der Ebene des Gehirns einer Maus zu verarbeiten. eine echte biologische Maus. Wir haben diesen Punkt erreicht und bewegen uns darüber. Hier geht es um den allgemeinen Computer und nicht um die Supercomputer. Die Supercomputer sind eigentlich eine Kombination von Prozessoren, die so verbunden sind, dass sie Informationen parallel verarbeiten können.

Jetzt verstehen wir genug über Computer, Gehirn und Intelligenz. Lassen Sie uns über die echte künstliche Intelligenz sprechen. Wir haben verschiedene Ebenen und Schichten künstlicher Intelligenz in unseren alltäglichen elektronischen Geräten. Ihr Mobiltelefon wirkt auf einem sehr niedrigen Niveau künstlich intelligent. Alle Videospiele, die Sie spielen, werden von einer Art Spiel-Engine verwaltet, die eine Form künstlicher Intelligenzfunktionen auf Logik darstellt. Alle künstliche Intelligenz kann heute auf Logik basieren. Die menschliche Intelligenz unterscheidet sich darin, dass sie den Modus auf logische oder emotionale Funktionen umschalten kann. Computer haben keine Emotionen. Wir treffen eine Entscheidung für eine bestimmte Situation, wenn wir nicht emotional sind, und wir treffen eine andere Entscheidung, wenn wir emotional sind, aber in derselben Situation. Dies sind die Füße, die ein Computer bis jetzt nicht erreichen kann.

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