Jak funguje umělá inteligence?

Dnes existují různé formy umělé inteligence (AI).Je to těžká otázka, co dokonce nazvat umělou inteligenci a co pouze nazvat softwarovým programem.V softwaru existuje tendence, kdy když se něco, co bývalo nazýváno AI, dozrává a integruje se do technologického pozadí, už se to nevolá AI.Programátoři padesátých let mohou volat četný vložený software v našem světové umělé inteligenci - například mikročip ve vašem vozidle, který reguluje vstřikování paliva nebo databázi v supermarketu, který ukládá záznamy o veškerém prodeji nebo vyhledávače Google.

Pole, které se nazývá umělá inteligence, však má tendenci být mírně odlišný od mnohem větší skupiny vývojářů softwaru obecně.Vědci AI mají tendenci se dívat na složitější, adaptivnější, schopnější nebo dokonce vágně lidské formy softwaru.Pracovníci v umělé inteligenci mají také tendenci být interdisciplinární a dobře obeznámeni v oblastech vědy a matematiky cizí pro typický programátor, včetně, ale nejen: formální statistika, neurověda, evoluční psychologie, strojové učení a teorie rozhodování.

vPole umělé inteligence, existují dva hlavní tábory: úhledné a Scruffies.Divize se koná prakticky od doby, kdy byla AI založena jako pole v roce 1956. Úhledy jsou obhájci formálních metod, jako jsou aplikované statistiky.Líbí se jim, aby jejich programy byly dobře organizované, prokazatelně zdravé, fungují na základě konkrétních teorií a svobodně upravitelné.Scruffies jako chaotické přístupy, jako jsou adaptivní neuronové sítě, a považují se za hackery, házejí cokoli, pokud se zdá, že to funguje.Oba přístupy měly v minulosti působivé úspěchy a existují také hybridy obou témat.AIS musí vytvářet koncepty věcí, s nimiž manipulují nebo s nimi pracují, a tyto koncepty ukládat jako kousky dat.Někdy jsou tyto kousky dynamické a často aktualizované, někdy statické.Obecně se AI zabývá využíváním vztahů mezi údaji k dosažení určitého cíle.

Cíle jsou často přiřazovány na základě užitečnosti.Když je systém AI prezentován s cílem, může systém AI generovat subgoals a přiřadit tyto subgoals užitečné hodnoty na základě jejich předpokládaného příspěvku k primárnímu cíli.AI pokračuje v pronásledování subgoalů, dokud nebude dosaženo primárního cíle.Pak je zdarma přejít k novému (ale často podobnému) primárnímu cíli.Mezi umělou inteligencí se velmi liší, jak jsou implementovány všechny tyto dynamiky.