Цели, виды, проблемы Искусственного Интеллекта

Лекция

Привет, мой друг, тебе интересно узнать все про цели искусственного интеллекта, тогда с вдохновением прочти до конца. Для того чтобы лучше понимать что такое цели искусственного интеллекта , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Искусственный интеллект. Основы и история. Цели..

Целью исскуственного интеллекта является создание технических систем, способных решать задачи невычислительного характера и выполнять действия, требующие переработки содержательной информации

сохраню некоторые высказывания об Искусственном Интеллекте (далее ИИ), о его целях и задачах, может буду развивать эту тему в разделе "сознание"
Цели, виды, проблемы Искусственного Интеллекта

Какая конечная цель создания искусственного интеллекта?

...построить наиболее компактную систему абстракций, максимально полно описывающую входящую эмпирическую действительность...

Конечная цель создания искусственного интеллекта (ИИ) – улучшить жизнь и способности человечества, автоматизируя задачи, повышая производительность и решая сложные проблемы, с которыми люди сталкиваются в науке, медицине, экологии и других областях.

Основные направления конечных целей ИИ включают:

Автоматизация и повышение эффективности: ИИ помогает автоматизировать рутинные или трудоемкие процессы, делая их быстрее и точнее, что повышает производительность в промышленности, финансах, транспорте и многих других отраслях.
Решение сложных научных и технических задач: ИИ может анализировать огромные объемы данных и выявлять закономерности, что способствует прорывам в таких областях, как биотехнологии, материаловедение, энергетика и астрофизика.
Повышение качества жизни: Развитие ИИ направлено на создание решений для улучшения медицины (диагностика, лечение, разработка лекарств), образования (персонализированное обучение), экологии (мониторинг и защита окружающей среды) и других социально значимых направлений.
Создание интеллектуальных помощников: ИИ помогает создать умные системы и помощников, которые могут поддерживать повседневные задачи людей, такие как управление домашними устройствами, помощь в обучении, организация времени и решение бытовых вопросов.
Моделирование и понимание человеческого интеллекта: Исследования ИИ способствуют изучению и пониманию человеческого разума и процессов мышления, что также может помочь в изучении нейробиологии и когнитивных наук.
Создание безопасного и устойчивого будущего: Применение ИИ в таких областях, как климатология, защита окружающей среды и управление ресурсами, может поддерживать устойчивое развитие, смягчать последствия изменения климата и оптимизировать использование природных ресурсов.

Конечная цель ИИ, таким образом, заключается в том, чтобы на благо общества улучшить способности человека, оптимизировать различные сферы жизни и содействовать развитию знаний и технологий.

О целях исскуственного интеллекта

...Вы сказали только о промежуточной цели. "...построить систему абстракций..., описать действительность..." - но зачем? зачем тратить энергию, которая достается не так уж и легко, на полную каталогизацию внешней среды?

возможно, цели должны находится внутри системы, обладающей адаптационными возможностями (как вариант системы ИИ), а не вне такой системы.

О базовых целях исскуственного интеллекта

самое простое для ИИ, как образца адаптационной системы, исследовать и каталогизировать внешнюю среду, чтобы выполнить следующие базовые цели:
а) найти источники энергии,
б) найти убежище, пространство комфорта,
в) получив а и б, прогнозировать возможную динамику внешней среды, изучая ее, и искать более эффективные источники энергии и пространства комфорта, чем существующие

в результате нам не нужна беспорядочная архивация всего и вся, а только такая архивация, которая соответствует базовым целям и является энергетически эффективной

я уверен, что:
1. базовые цели ИИ должны быть очень конкретными
2. у ИИ может и должен быть хозяин. хозяин - это тот или то, что задает цели. хозяином может быть как сам интеллект, так и нечто внешнее к нему.

О хозяине исскуственного интеллекта

либо интеллект - сам себе хозяин, самодостаточен в выборе целей и смысла, но тогда у него обязательно должны присутствовать базовые цели, и иерархия целей.

либо хозяин - внешнее нечто по отношению к системе ИИ, тогда интеллект становиться частью более общей системы, у которой уже есть и базовые цели и иерархия целей, и просто выполняет указания системы, либо в виде алгоритмов, либо в виде прямых команд.

Вопрос о "хозяине" искусственного интеллекта вызывает много дискуссий и затрагивает аспекты собственности, контроля и ответственности за ИИ. Вот несколько ключевых точек зрения и подходов к тому, кто может считаться владельцем или "хозяином" ИИ:

Создатель или разработчик: Обычно компании или организации, которые разрабатывают и внедряют ИИ, рассматриваются как его владельцы. Именно разработчики и владельцы патентов на ИИ-системы контролируют их использование и обладают правами на коммерческое внедрение технологии.
Пользователь или оператор: В некоторых случаях право распоряжения ИИ может быть делегировано конечным пользователям или операторам, которые приобрели лицензии на использование. К примеру, организация, использующая ИИ для обработки данных, может считаться владельцем данных, созданных с его помощью, но не всегда владельцем самого ИИ.
Государственные структуры и регулирование: Поскольку ИИ все больше влияет на общество и экономику, многие правительства вводят законы, регулирующие владение и использование ИИ. Это важно для безопасности и соблюдения прав человека, особенно в случаях, когда ИИ затрагивает массовые и личные данные или принятие решений, способных оказать значительное влияние на людей.
Общество и общественные интересы: Некоторые философы и эксперты считают, что если ИИ обладает значительными возможностями для изменения общества, то ответственность за него должна быть распределенной, и, в какой-то мере, он принадлежит обществу. В этом случае ИИ может считаться общественным благом, особенно если речь идет о критически важных для человечества технологиях, как, например, в медицине или экологии.
Ответственность и этика: Сложность в определении владельца ИИ также связана с вопросами ответственности. Если ИИ причинит вред или примет ошибочное решение, трудно определить, кто несет ответственность: создатель, владелец, пользователь или сам ИИ (в случае сложных автономных систем). Этот вопрос пока остается открытым и является предметом множества юридических и этических обсуждений.

Таким образом, "хозяином" искусственного интеллекта может считаться юридическое лицо, создавшее или владеющее технологией, но в обществе нет однозначного ответа, особенно когда речь идет о вопросах ответственности и долгосрочных последствиях.

Проверка хозяина исскуственного интеллекта

Интересно было бы придумать "проверку на хозяина" для Искусственного Интеллекта:
например проверка где ИИ берет энергию?
-- если из розетки и/или из батарейки, то у ИИ - внешний хозяин, который сделал батарейку и розетку и "кормит" ИИ, а за эту еду дает задания.

если же ИИ сам умеет себя кормить, то вопрос сложнее.
Если например сломалась солнечная батарея, ИИ ограничивает свои функции, экономит знергию, ищет сырье (носит при себе запасы сырья на первое время) и ремонтирует поломку.
Но здесь возникает вопрос не только базовых целей - еда и жизнь - но и иерархии целей. Если у ИИ есть цель более высокая в иерархии, чем еда и жизнь, то нужно узнать какая, чтобы ответить на вопрос - он сам себе хозяин, или выполняет поручение от внешнего источника.

на сегодняшний день все ИИ которые уже созданы - несамостоятельные, выполняющие задачи своих владельцев и создателей.

О сравнении человека и исскуственного интеллекта

нельзя сравнивать ИИ с ребенком - ребенок - это потенциальный взрослый человек, ребенок - это промежуточная система, в динамике развития к полноценной системе - к взрослому человеку.
ИИ не может быть ни подобием ребенка, ни взрослого человека без собственных базовых целей и иерархии целей.

Сравнение человека и искусственного интеллекта (ИИ) — это многогранный вопрос, охватывающий когнитивные, технические, эмоциональные и даже философские аспекты. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . ИИ стремительно развивается, но между ним и человеческим интеллектом есть принципиальные различия, которые можно разделить на несколько ключевых областей:

1. Обработка информации и скорость вычислений

ИИ: Компьютерные системы и ИИ могут обрабатывать огромные объемы данных за доли секунды, выполнять сложные вычисления и анализировать информацию на скорости, недоступной человеку.
Человек: Человеческий мозг не может конкурировать в скорости вычислений, но обладает уникальной способностью к ассоциативному мышлению и интуиции, которые часто помогают принимать эффективные решения в неопределенных ситуациях.

2. Память и обучение

ИИ: Может хранить и извлекать данные практически в неизменном виде, имеет точный доступ к накопленным данным и может обучаться на основе огромных массивов информации. Но ИИ воспринимает данные линейно и ограничен теми алгоритмами, которые заложены его создателями.
Человек: Человеческая память более гибкая, способна забывать и перерабатывать опыт. Люди могут учиться через опыт и интуицию, а также на основе эмоций и социальной среды, что позволяет им лучше адаптироваться к новым или неожиданным ситуациям.

3. Творчество и креативность

ИИ: В состоянии создавать произведения искусства, писать тексты или даже сочинять музыку, но при этом действует на основе шаблонов и вероятностных моделей, не обладая истинным вдохновением или мотивацией.
Человек: Креативность человека обусловлена не только логикой, но и эмоциями, интуицией и личным опытом. Это позволяет людям находить нестандартные решения и подходы, создавать новое без четкой зависимости от ранее полученных данных.

4. Эмоции и социальные связи

ИИ: В современном виде не обладает настоящими эмоциями, хотя может моделировать и распознавать их. Способен поддерживать социальные взаимодействия только в определенных рамках, например, реагируя на ключевые слова или сценарии.
Человек: Эмоции играют ключевую роль в жизни и принятии решений человека. Они помогают формировать глубокие социальные связи, давать поддержку, проявлять эмпатию и работать в команде. Эмоции и интуитивное понимание контекста также помогают человеку находить решения в сложных, многогранных ситуациях.

5. Адаптация и гибкость

ИИ: Адаптация ИИ ограничена рамками заданных алгоритмов и модели обучения. Он может обучаться на новых данных, но это требует либо доработки алгоритма, либо значительных объемов обучающих данных.
Человек: Способен к быстрой адаптации, не только усваивая информацию, но и переосмысливая подходы, формируя новые гипотезы и стратегии. Гибкость позволяет человеку быть креативным и находить решения в условиях неопределенности.

6. Этика и мораль

ИИ: Не обладает пониманием моральных или этических принципов, действует строго в рамках установленных правил и задач. Моральные аспекты и ценности может учитывать только как запрограммированные параметры.
Человек: Осознает этические нормы и способен оценивать свои действия в моральном контексте, что особенно важно в вопросах, где решение затрагивает интересы и права других людей.

7. Смысл и мотивация

ИИ: Не имеет собственных целей и мотивации — все его задачи и цели задаются извне. ИИ не понимает смысла своей работы и действует только в соответствии с алгоритмами.
Человек: Стремится к осмысленным действиям, преследует личные цели и может развиваться как личность. Человеческая мотивация связана с поиском смысла, самореализацией, желанием создать нечто ценное для себя и окружающих.

Хотя ИИ способен на выдающиеся достижения в скорости обработки данных, памяти и обучении, у человека остаются уникальные особенности — креативность, эмоциональная и социальная осознанность, способность к глубокому пониманию и поиску смысла. Сочетание сильных сторон ИИ и человеческого интеллекта позволяет создавать системы, в которых машины помогают людям, а люди вносят свой опыт, ценности и творческий подход, что делает их взаимодействие особенно перспективным для будущего.

Зачем нужен исскуственный интеллект?

если не уходить в фантастическую литературу, то ИИ нужен для выполнения целей человека, если говорить о базовых целях, то для получения и совершенствования источников энергии и зоны комфорта человека.

например торговый робот как образец ИИ - необходим для получения особого вида социальной энергии - денег. и вот этот ИИ садится за терминал и рубит капусту для своего хозяина, пока хозяин занимается другим делом, каким хочет :),
если упрощенно, то ИИ - это просто машина, как ветряная мельница, но с большими возможностями адаптации к ветру, загрузке-выгрузке, качеству помола и тд, но в результате ИИ также молотит зерно, вращая жернова вместо человека и для человека.

наверное разница в наших подходах к проблеме ИИ состоит в том, что
1. я упрощаю проблему ИИ, свожу ее к проблеме адаптации, а
2 Вы, возможно, (могу ошибаться) романтизируете образ и возможности ИИ, как системы абсолютного и всеобщего знания, которой ничего не нужно, кроме как заполнить каждый день 1000 страниц энциклопедии новой информацией.

Виды исскуственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) можно классифицировать по уровню развития, способу взаимодействия с человеком, а также по функциональной направленности. Основные виды ИИ выделяются следующим образом:

1. По уровню интеллектуальных возможностей

Слабый ИИ (узкий ИИ): Это специализированные системы, созданные для выполнения конкретных задач. Они не обладают общим интеллектом и работают в пределах узкой области, например, голосовые помощники, рекомендательные системы, системы для распознавания лиц. Слабый ИИ не может выходить за рамки заложенного функционала и не имеет способности к самообучению за пределами заданной задачи.
Сильный ИИ (общий ИИ): Система с общим интеллектом, теоретически обладающая способностями, сопоставимыми с человеческими, — способностью к обобщению, самосовершенствованию и адаптации к новым условиям. Общий ИИ пока находится в стадии исследований, так как требует создания моделей, способных принимать решения в любых условиях и обучаться без четких алгоритмов.
Сверхинтеллект: Это гипотетический вид ИИ, который может превзойти человеческий интеллект в любой сфере, включая научное мышление, творчество, принятие решений и социальные взаимодействия. Сверхинтеллект пока существует только в теории и вызывает значительные этические и философские вопросы, связанные с безопасностью и контролем.

2. По типу взаимодействия и способу обучения

Реактивные машины: Эти ИИ-системы не имеют памяти и действуют только на основе текущих данных. Они могут обрабатывать только ту информацию, которую получают в реальном времени, и принимать решения на ее основе. Например, компьютерная программа Deep Blue, которая обыграла чемпиона по шахматам Гарри Каспарова, была реактивной машиной.
ИИ с ограниченной памятью: Эти системы могут использовать прошлый опыт для улучшения будущих решений. Примеры таких ИИ — автопилоты для автомобилей, которые анализируют дорожные данные и поведение водителей. Такие системы обучаются на основе собранной информации, но их память ограничена, и они не могут формировать долговременные представления.
Теория разума: Это ИИ будущего, который может понимать эмоции, желания и намерения человека и использовать эти знания для более глубокого взаимодействия. Такой ИИ может потенциально использоваться для создания персонализированных и эмпатичных систем, способных понимать контекст и эмоциональное состояние пользователя.
Самоосознающий ИИ: Гипотетический тип ИИ, который не только понимает желания и намерения других, но и обладает самосознанием. Такой ИИ может осознавать собственные действия и цели, принимать решения на основе самоанализа и имеет более высокий уровень автономности. Самоосознающий ИИ остается предметом философских обсуждений и не разработан на практике.

3. По функциональной направленности

Машинное обучение (ML): Это вид ИИ, использующий алгоритмы и статистические модели для самостоятельного обучения на основе данных без необходимости явного программирования. В машинном обучении выделяют подвиды, такие как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
Обработка естественного языка (NLP): Этот вид ИИ позволяет машинам понимать и интерпретировать человеческий язык. NLP используется в чат-ботах, голосовых ассистентах, системах перевода и других приложениях, где требуется взаимодействие на естественном языке.
Компьютерное зрение: Компьютерное зрение — это технология, позволяющая ИИ «видеть» и интерпретировать визуальные данные, такие как изображения и видео. Примеры применения включают системы распознавания лиц, диагностику медицинских снимков и беспилотные транспортные средства.
Робототехника: В этом виде ИИ применяются технологии, которые помогают роботам выполнять физические задачи и взаимодействовать с окружающей средой. Системы с ИИ в робототехнике могут, например, выполнять сборку на заводе или навигацию в сложной местности.
Экспертные системы: Это системы, имитирующие способность человека принимать решения в конкретной области знаний. Они хранят базу данных фактов и правил, на основе которых дают рекомендации или принимают решения. Экспертные системы применяются в медицинской диагностике, финансах и технической поддержке.

4. По степени автономности и контролю

Поддерживающие системы: Системы, которые помогают человеку в принятии решений, но окончательный выбор остается за человеком. Например, рекомендательные системы в онлайн-магазинах предлагают товары, но выбор остается за пользователем.
Автономные системы: Системы, способные самостоятельно принимать решения и выполнять задачи без вмешательства человека. Примеры — беспилотные автомобили, дроны, автономные роботы на производстве. Такие системы могут самостоятельно адаптироваться к условиям окружающей среды и решать поставленные задачи.

Эти различные виды ИИ могут сочетаться и применяться в одном приложении, создавая сложные системы, которые способны эффективно решать широкий спектр задач в разных сферах жизни.

"расширители био-интеллекта" (чтобы не путаться, использую Ваш термин) - это реально сущестсвующие системы ИИ, которые берут на себя часть процесса по сбору, анализу информации и принятии решений для выполнения целей, поставленных человеком.

"реальный ИИ", (чтобы не путаться, использую Ваш термин) - это только человеческие фантазии и представления о предмете, которого нет.

насчет того, что ИИ сам создает алгоритм. Самообучение - это одна из проблем ИИ, но не главная. все они перечислены здесь http://en.wikipedia.org/wiki/Strong_AI - даю английскую ссылку, потому что русская длинная и корявая, в левой панели википедии можно перейти и на русскую страницу по сильному ИИ.

Проблема создания исскуственного интеллекта

Создание искусственного интеллекта (ИИ) сопровождается рядом сложных проблем, включая технические, этические, социальные и философские аспекты. Вот основные проблемы, которые стоят перед исследователями и разработчиками ИИ:

1. Технические проблемы

Ограничения в понимании и обучении: Современные ИИ-системы хорошо обучаются на больших объемах данных, но часто не обладают способностью к обобщению или переносу знаний на новую область. Создание гибкого, адаптивного ИИ, способного к общему обучению (т.н. сильный ИИ), представляет значительную техническую проблему.
Сложность алгоритмов и ресурсов: Для разработки эффективных ИИ-моделей нужны огромные вычислительные ресурсы и сложные алгоритмы. Это требует значительных инвестиций в технологии обработки данных, что может ограничивать доступность разработки ИИ.
Безопасность и надежность: Системы ИИ могут быть уязвимы для сбоев, взлома или непредсказуемого поведения, что особенно опасно в автономных транспортных средствах, военных и медицинских системах. Надежность и устойчивость таких систем остаются важной задачей.

2. Этические проблемы

Смещение и предвзятость в данных: ИИ обучается на данных, которые могут содержать скрытые предвзятости, отражающие культурные, социальные или исторические стереотипы. Это приводит к проблемам с дискриминацией и несправедливостью, особенно в таких областях, как подбор персонала, кредитование и правосудие.
Прозрачность и интерпретируемость: Многие современные ИИ-модели, особенно нейронные сети, действуют как "черные ящики", что делает их решения непрозрачными для пользователя. Это усложняет понимание причин, по которым ИИ принимает то или иное решение, что может вызвать недоверие к технологии.
Ответственность: Если ИИ принимает ошибочные решения, которые приводят к ущербу, возникает вопрос: кто несет ответственность? Это сложный юридический и моральный аспект, так как ответственность могут разделять разработчики, операторы и пользователи.

3. Социальные проблемы

Потеря рабочих мест: ИИ может выполнять многие задачи быстрее и эффективнее, чем человек, что ставит под угрозу ряд профессий. Автоматизация может привести к значительному сокращению рабочих мест в ряде отраслей и поставить под угрозу социально-экономическую стабильность, что вызывает необходимость адаптации и переподготовки кадров.
Конфиденциальность и безопасность данных: ИИ-системы часто используют и анализируют большие объемы данных, включая личные данные пользователей, что создает угрозы конфиденциальности и риски утечек информации.
Неравенство доступа: Разработка и использование ИИ требуют значительных финансовых и технологических ресурсов, что создает разрыв между развитыми и развивающимися странами, а также между различными слоями населения внутри стран. Это может привести к социальному неравенству.

4. Проблемы безопасности и контроля

Создание автономного ИИ: Если ИИ станет способным к автономным решениям, возникает риск потери контроля над его действиями. Полностью автономный ИИ может принимать решения, не соответствующие интересам людей, что вызывает опасения по поводу "восстания машин" или непредсказуемого поведения.
Опасность военного использования: ИИ может использоваться для создания автономных боевых систем и вооружения, что может привести к непредсказуемым последствиям в случае выхода таких систем из-под контроля. Это также увеличивает риск гонки вооружений и глобальной нестабильности.
Угрозы от суперинтеллекта: Теоретически суперинтеллект может превзойти человеческий разум и стать неконтролируемым. Это вызывает опасения у ряда исследователей и философов, так как такой ИИ может быть мотивирован целями, которые окажутся вредными для человечества.

5. Философские и экзистенциальные проблемы

Проблема самосознания: Если ИИ станет способен к самосознанию, это вызовет глубокие вопросы о природе сознания, прав и обязанностей таких систем. Например, сможет ли ИИ обладать правами, осознавать собственное существование и испытывать чувства?
Определение границ между человеком и машиной: С развитием ИИ стираются границы между машинным и человеческим интеллектом, что поднимает вопросы о человеческой уникальности и о том, в чем заключается наша сущность. Сможет ли ИИ когда-либо заменить человека в творчестве, эмпатии или духовной сфере?
Этические вопросы киборгизации: Если ИИ интегрируется в тело или мозг человека, может возникнуть новая форма существования, где грань между человеком и машиной будет почти неразличимой. Это создает философские и социальные вопросы о том, что значит быть человеком и какова роль технологий в развитии нашей сущности.

Создание искусственного интеллекта связано с множеством проблем, которые выходят за пределы технологий и затрагивают фундаментальные вопросы морали, права, социума и философии. Разработка безопасного, справедливого и прозрачного ИИ требует комплексного подхода, который объединяет усилия инженеров, юристов, социологов, этиков и философов.

я упрощенно представляю себе проблему создания ИИ следующей цепочкой -

1. более общее свойство самообучения системы - творчество
2. творчество - это проявление деятельности самоуправляемой системы в условиях неопределенности
3. деятельность в условиях неопределенности основана на базовых целях системы и иерархии целей

если система способна построить такую пирамиду ценностей: пункт 3 как основание - пункт 2 как середина - пункт 1 - творчество, самообучение, как верхушка пирамиды ценностей, то на выходе такая система получит возможность обучаться и создавать любые алгоритмы, то есть мы получим творчество, и то, что Вы называете "реальным ИИ"

потому что все проблемы ИИ, а это

а) принятие решений,
б) представление знаний,
в) планирование,
г) обучение,
д) синтез всех этих видов деятельности

- все они могут быть основаны на фундаменте базовых ценностей и иерархии ценностей, а без такого фундамента их не склеить, потому что нет ответа на вопросы почему ИИ нужно делать это а не то, в какой последовательности делать, к какому результату стремиться, зачем ИИ должен создавать алгоритм, зачем должен его совершенствовать и так далее.

если нет целей, то нет вектора усилий,
а есть только большой каталог, в котором знания о солнечной системе равноправны знаниям о том, сколько времени варить яйцо

Проблемы в построении ИИ

в создании ИИ пока сложно преодолеть проблему "представления знаний", адекватное описание внешней к ИИ среды, проблему "синтаксис - семантика",
то есть упрощенно говоря, как ИИ сможет связать символ с его значением,
например слово из энциклопедии знаний "камень" с реальным образом камня (набором свойств и значений камня как описанием части окружающей среды - камень угроза повреждения, камень - орудие защиты и нападения, камень - полезное ископаемое, камень - поверхность и тд ), с разными значениями образа камня в зависимости от задач системы (деятельность ИИ), с и теми сферами абстрактных знаний, где есть понятие камень (каталогизация знаний).

также существует проблема должна ли базовая концепция ИИ повторять базовую концепцию человеческого интеллекта.
пока решение этой проблемы звучит так - ИИ должен повторять человеческий интеллект, потому что

а) пока не может и этого
б) нет других образцов интеллекта

Вау!! 😲 Ты еще не читал? Это зря!

Понравилась статья про цели искусственного интеллекта? Откомментируйте её Надеюсь, что теперь ты понял что такое цели искусственного интеллекта и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Искусственный интеллект. Основы и история. Цели.

Ответы на вопросы для самопроверки пишите в комментариях, мы проверим, или же задавайте свой вопрос по данной теме.