Какой самый искусный ИИ когда-либо делал?

8

Какое самое передовое программное обеспечение для искусственного интеллекта люди сделали на сегодняшний день и что оно делает?

research

— Лорд танатос
источник

9

На мой взгляд, это будет Phaeaco , разработанный Гарри Фундалисом из исследовательской группы CRCC Дугласа Хофштадтера.

Он принимает зашумленные фотографические изображения проблем Бонгарда в качестве входных данных и (используя вариант архитектуры 'Fluid Concepts' Хофштадтера) во многих случаях успешно выводит требуемое правило.

Хофштадтер описал связанный с этим успех CopyCat как «как маленький ребенок, делающий сальто»: то есть у него нет яркой привлекательности таких систем, как AlphaGo. То , что он делает , однако , имеет гораздо более гибкий (т.е. не предустановленный) подход к восприятию структуры проблемы , чем другие системы, которые Хофстадтер претензии (и многие в том числе Питер Норвиг согласны) это действительно сложная проблема .

— NietzscheanAI
источник

3

В дополнение к уже опубликованным ответам, я думаю, что Уотсон из IBM заслуживает упоминания. С его победой в Jeopardy он сделал нечто впечатляющее, возможно, такое же впечатляющее, как AlphaGo. К сожалению, с тех пор, похоже, не было много действительно публичных демонстраций Уотсона, поскольку IBM позиционирует технологию как инструмент для компаний и других организаций, и большинство из них довольно скрытны в деталях того, что они делаешь. Я думаю, что они обнародовали немного информации об использовании его для медицинской диагностики, но это единственное другое приложение, которое я могу придумать из рук в руки. Я уверен, что есть и другие.

— Mindcrime
источник

2

Суть победы Уотсона в «Опасности» заключается в том, что вопросы были в основном двух типов: дружественные для поисковых систем и дружественные для людей. Уотсон преуспел с дружественной поисковой системой. Успех дружеского мышления был разделен между двумя людьми-соперниками, поэтому ни один из них не смог переиграть Уотсона. Это был скорее триумф маркетинга, чем машинного интеллекта.

— antlersoft

2

AlphaGo - самое сложное и скрытое человеческое творение в области искусственного общего интеллекта (AGI). Это компьютерная программа, разработанная Google DeepMind для игры в настольную игру «Go». Игра отличается от других игр, так как число потенциальных легальных позиций на доске больше, чем количество атомов во вселенной . У него гораздо больше легальных позиций, чем у шахмат. Итак, AlphaGo требует другой техники для своего развития.

Победа программы против лучших игроков мира в марте 2016 года считается серьезным прорывомв области ИИ. Ранее считалось, что Go - это сложная проблема, и многие эксперты считают, что современных технологий недостаточно. Эксперты говорили, что пройдет не менее 5 лет (или может быть 10 лет), прежде чем у нас будет хорошо разработанный программный плеер Go.

В игре использовались сложные алгоритмы глубокого обучения и обучения с подкреплением для изучения игры. Что отличает эту игру от других настольных игр (таких как шахматы, реверси и т. Д.) Тем, что ходы часто основаны на интуиции. Если вы спросите шахматиста, почему он делает определенный ход, вы всегда услышите ответ, в котором он объяснит вам, как, по его мнению, этот ход может увеличиться при изменении выигрыша. Каждый ход использует определенные эвристики, стратегии и / или трюки. Это не так с Go. Некоторые движения часто предпринимаются из-за интуиции. Кодирование программного обеспечения для ИИ, которое может играть в игру, где интуиция является неотъемлемой частью игры, отличает ее от других ИИ, которые мы имеем сегодня.

В настоящее время AlphaGo является наиболее близким программным обеспечением AI к искусственному общему интеллекту.

Вы можете перейти по этим ссылкам для получения дополнительной информации:
1. Первый
2. Второй

— Ugnes
источник

Насколько мне известно, ни один из исследователей в области глубокого обучения и поиска по дереву Монте-Карло (алгоритмы, лежащие в основе Alpha Go) не использует довольно плохо определенный термин «интуиция» для объяснения работы своих алгоритмов.

— NietzscheanAI

2

AGI (по определению) является общим, то есть работает в различных средах, не требуя вмешательства человека. Это не относится к AlphaGo.

— NietzscheanAI

Вы говорите: «Программное обеспечение ИИ, которое может принимать решения благодаря интуиции, делает его совершенно другим». Я говорю, что нигде в обычном объяснении DL или MCTS никто не использует термин «интуиция». См. «Неискоренимый эффект Элизы» Хофштадтера о том, почему введение таких терминов для «объяснения» иначе понятных механизмов не является хорошей идеей.

— NietzscheanAI

@NietzscheanAI. Я помню, как смотрел видео на YouTube, где говорилось, что интуиция является ключевой частью программного обеспечения. Также программное обеспечение было снабжено видеокамерой и оставлено в магазине для наблюдения за внешним миром. Вещи, которые он делал, были простыми, но они могли выполнять задачи, связанные с AGI.

— Ugnes

1

Вы должны подтвердить эти претензии конкретными доказательствами.

— NietzscheanAI

0

На мой взгляд, это будет поисковая система Google .

Он ищет в Интернете.

— BlindKungFuMaster
источник

2

Ответ получил отрицательный ответ, возможно потому, что он слишком короткий. Но, как бывший Гуглер, я склонен согласиться и добавить несколько слов здесь. Поисковая система Google выполняет сотни заданий по машинному обучению для оценки, поэтому ее можно легко назвать искусственным интеллектом, и она очень сложна с точки зрения производительности и распараллеливания. Трудно сравнить его с Watson, но результаты поиска настолько впечатляющие, что поиск Google заслуживает достойного упоминания в этом списке.

— Максим