„Szerkesztő:Szalai.laci/Mesterséges intelligencia” változatai közötti eltérés
Tartalom törölve Tartalom hozzáadva
Készült a(z) „Artificial intelligence” oldal lefordításával |
Készült a(z) „Artificial intelligence” oldal lefordításával |
||
2. sor:
'''Mesterséges''' P. A fogalmat legtöbbször a [[Számítógép|számítógépekkel]] társítjuk, ellentétbe helyezve az emberek és egyéb állatok '''természetes intelligenciájával'''. A [[Számítástudomány|számítástechnika]] az MI kutatását az „intelligens ágensek” tanulmányozásaként határozza meg, beleértve minden olyan eszközt, amely érzékeli a környezetét, és olyan aktivitást fejt ki, amely maximalizálja annak lehetőségét, hogy sikeresen elérje céljait. <ref name="Definition of AI"> Az AI meghatározása, mint az [[Intelligent agents|intelligens ügynökök]] tanulmányozása: </ref> Konkrétabban, Kaplan és Haenlein az MI-t úgy definiálják, mint „egy rendszer azon képességét, hogy helyesen értelmez külső adatokat, tanul ezekből az adatokból, és hogy amit megtanult, azt konkrét célok és feladatok megvalósítása érdekében rugalmas adaptáció segítségével felhasználja”.<ref name="sciencedirect.com"> [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0007681318301393 Kaplan Andreas; Michael Haenlein (2018) Siri, Siri a kezemben, aki a legtisztább a földön? A mesterséges intelligencia, üzleti horizontok, 62 (1) értelmezéseiről, illusztrációiról és következményeiről] </ref> Köznyelvben PPPP. {{sfn|Russell|Norvig|2009|p=2}}
Az MI alkalmazási köre vitatott: miközben a gépeket tovább fejlesztjük, egyre kevesebb feladatot nevezünk "intelligenciát" igénylő feladatnak. Ezt a jelenséget [[MI-hatás|MI-hatásnak]] nevezzük, ami Tesler szellemes elméletéhez vezet, "A mesterséges intelligencia bármi ami még nem valósult meg."<ref>{{Cite web |url=http://people.cs.georgetown.edu/~maloof/cosc270.f17/cosc270-intro-handout.pdf |title=Artificial Intelligence: An Introduction, p. 37 |accessdate= |author=Maloof |first=Mark |date= |work=georgetown.edu |archiveurl= |archivedate=}}</ref> Például az [[Optikai karakterfelismerés|optikai karakterfelismerést]] gyakran kizárjuk a "mesterséges intelligencia" képességei közül, mivel már rutin technológiának számít.<ref>{{cite magazine|last=Schank|first=Roger C.|title=Where's the AI|magazine=AI magazine|volume=12|issue=4|year=1991|p=38}}</ref> A modern gépi képességek, amelyek általában MI-nek minősülnek, magukban foglalják az emberi beszéd sikeres megértését,{{sfn|Russell|Norvig|2009}} a legkiválóbb versenyzést stratégiai játékrendszerekben (például [[Sakk]] és [[Go]]), <ref name="bbc-alphago">{{Cite web |url=https://deepmind.com/alpha-go.html |title=AlphaGo – Google DeepMind |publisher= |archiveurl=https://web.archive.org/web/20160310191926/https://www.deepmind.com/alpha-go.html |archivedate=10 March 2016}}</ref> az [[Önvezető autó|önvezető autók]] működését és az intelligens útválasztást tartalomszolgáltatási hálózatokban és a katonai szimulációkban..
Kaplan és Haenlein az MI rendszereknek három típusát állapítja meg: analitikus, emberi ihletésű és humanizált mesterséges intelligencia.<ref name="sciencedirect.com"> [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0007681318301393 Kaplan Andreas; Michael Haenlein (2018) Siri, Siri a kezemben, aki a legtisztább a földön? A mesterséges intelligencia, üzleti horizontok, 62 (1) értelmezéseiről, illusztrációiról és következményeiről] </ref> Az analitikus MI csak a [[Gondolkodás|kognitív intelligenciával]] összhangban álló jellemzőkkel rendelkezik, ami a világ kognitív reprezentációját eredményezi, és a múltbeli tapasztalatokon alapuló tanulást használja mint a jövőbeli döntések információforrását. Az emberi ihletésű
A mesterséges intelligenciát 1956-ban akadémiai diszciplínaként alapították, és az elmúlt években számos optimizmus hullámát tapasztalták <ref name="Optimism of early AI"> A korai AI optimizmusa: </ref> <ref name="AI in the 80s"> Az 1980-as évek boomja: [[Expert systems|szakértői rendszerek]] felemelkedése, [[Fifth generation computer|ötödik generációs projekt]] , [[Alvey]] , [[Microelectronics and Computer Technology Corporation|MCC]] , [[Strategic Computing Initiative|SCI]] : </ref> amit csalódás és a finanszírozás elvesztése követett (az úgynevezett " AI tél ") <ref name="First AI winter"> Első [[AI Winter]] , [[Mansfield Amendment|Mansfield módosítás]] , [[Lighthill report|Lighthill-jelentés]] </ref> <ref name="Second AI winter"> Második [[AI winter|AI tél]] : </ref> az új megközelítések, a siker és a megújult finanszírozás. <ref name="AI in the 80s" /> <ref name="AI in 2000s"> Az AI a 21. század elején rendkívül sikeres lesz </ref> Történelmének nagy részében az AI kutatást olyan mezőkre osztották, amelyek gyakran nem kommunikálnak egymással. <ref name="Fragmentation of AI"> Pamela [[Artificial intelligence#CITEREFMcCorduck2004|McCorduck (2004]] , pp. 424) "írja az AI durva összetörését az almezőkben - látás, természetes nyelv, döntéselmélet, genetikai algoritmusok, robotika" ... és ezek saját al-almezővel - ami aligha lenne mondanivalója egymásnak. </ref> Ezek az alrészek olyan technikai megfontolásokon alapulnak, mint például bizonyos célok (pl. " Robotika " vagy "gépi tanulás"), <ref name="Problems of AI"> Ez az intelligens tulajdonságok listája a főbb AI tankönyvek által lefedett témákon alapul, többek között: </ref> bizonyos eszközök használata ("logika" vagy [[Mesterséges neurális hálózat|mesterséges neurális hálózatok]] ), vagy mély filozófiai különbségek. <ref name="Biological intelligence vs. intelligence in general"> Biológiai intelligencia és intelligencia általában: </ref> <ref name="Neats vs. scruffies"> [[Neats vs. scruffies|Neats vs scruffies]] : </ref> <ref name="Symbolic vs. sub-symbolic"> Szimbolikus és szubbolimikus AI: </ref> Az almezők társadalmi tényezőkön (egyes intézmények vagy egyes kutatók munkája) is alapultak. <ref name="Fragmentation of AI" />
| |||