На странице Википедии об искусственном интеллекте мы можем прочитать:
Оптическое распознавание символов больше не воспринимается как образец «искусственного интеллекта», ставшего обычной технологией.
С другой стороны, база данных рукописных цифр MNIST специально разработана для обучения и тестирования нейронных сетей и их частоты ошибок (см. Классификаторы ).
Так почему же в приведенной выше цитате говорится, что OCR больше не является примером AI?
Ответы:
Всякий раз, когда проблема становится разрешимой компьютером, люди начинают спорить, что для этого не требуется интеллект. Джона Маккарти часто цитируют: «Как только это сработает, никто больше не называет это ИИ» ( ссылка в CACM ).
Один из моих преподавателей в колледже сказал, что в 1950-х годах профессора спросили, что он считает интеллектуальным для машины. Профессор по общему мнению ответил, что если торговый автомат дал ему правильные изменения, это было бы разумно.
Позже игра в шахматы считалась разумной. Однако компьютеры теперь могут побеждать гроссмейстеров в шахматах, и люди больше не говорят, что это форма интеллекта.
Теперь у нас есть OCR. В другом ответе уже сказано, что наши методы не имеют средств распознавания 5-летнего возраста. Как только это будет достигнуто, люди скажут: «Мех, это не интеллект, это может сделать пятилетний ребенок!»
В основе этого лежит психологический уклон, необходимость заявить, что мы как-то превосходим машины.
Хотя OCR теперь является основной технологией, остается верным, что ни один из наших методов действительно не имеет средств распознавания пятилетней давности (несмотря на заявленный успех с CAPTCHA). Мы не знаем, как этого добиться, используя хорошо понятные методы, поэтому OCR по-прежнему следует по праву считать проблемой ИИ.
Чтобы понять, почему это так, полезно прочитать эссе Дугласа Хофштадтера « Увидеть А и увидеть АС» .
Что касается замечания, сделанного в другом ответе, создание агента является полезным, поскольку оно мотивирует успех во все более сложных средах. Тем не менее, есть много сложных проблем (например, Бонгарда), которые не нужно указывать таким образом.
Я не уверен, что предсказание MNIST действительно может рассматриваться как задача ИИ. Проблемы ИИ обычно можно определить в контексте действия агента в окружающей среде. Нейронные сети и методы машинного обучения вообще не должны иметь дело с этим созданием. Классификаторы, например, изучают отображение между двумя пробелами. Хотя можно утверждать, что вы можете представить OCR / классификацию изображений как проблему ИИ - классификатор является агентом, каждое предсказание, которое он делает, является действием, и он получает вознаграждение в зависимости от точности классификации - это довольно неестественно и отличается от проблем, которые обычно считаются проблемами ИИ.