Yapay zekanın geçmişini ve bugününü anlamak için bir makale (önerilen koleksiyon)
Giriş: Yapay zekanın gelişim süreci, birkaç kat ve dönüşle üç iniş ve çıkış olarak tanımlanabilir.
Artık Siri, Cortana, IBM Watson gibi her türlü yapay zeka ürünü bulunsa da, zaman zaman DeepBlue, AlphaGo insan-makine savaşları gibi yapay zeka haberleri ve olayları da var ama doğrudan bilgisayarlar, ağlar, akıllı telefonlar vb. İnsanların işlerinde ve yaşam tarzlarında devrim yaratan bilimsel ve teknolojik başarılar söz konusu olduğunda, yapay zeka konusundaki başarılar yeterli olmaktan uzak ve orijinal beklentileri karşılamadılar.
Makineleri akıllı yapmak ne kadar zor? İnsan seçkinleri ne tür çabalar ve keşif girişimleri yaptı? Yapay zeka alanı hangi aşamada gelişti? Ardından, çok satan "Bilgeliğin Sınırı" kitabının yazarı öğretmen Zhou Zhiming, sizinle makale boyunca tek tek tartışacak.
Profesyonel bir terim olarak, "yapay zeka" ilk kez 1956'da ortaya çıktı, ancak insan hayal gücü ve yapay mekanik zeka hakkında düşünmenin uzun bir geçmişi var.
Antik efsanelerde ve efsanelerde, yetenekli zanaatkarlar yapay insanlar yapabilir ve onlara zeka veya bilinç verebilir. Yunan mitolojisinde, Hephaestusun altın robotu ve Pygmalionun Galatea'sı gibi makineler ortaya çıktı. İnsanlar ve yapay insanlar; Liezi tarafından kaydedilen "Liezi · Tangwen" e göre, Yanshi'nin insanları yaratma hikayesi, Batı Zhou Hanedanlığı döneminde Çin'de de ortaya çıktı.
Yapay zeka ile ilgili insan fantezisinin aşaması 1940'lara kadar sürdü. İkinci Dünya Savaşı'nda savaşan ülkelerin askeri uygulamalara yönelik bilgi işlem ve iletişim yeteneklerine olan acil ihtiyaçları nedeniyle, bu alanlardaki araştırmalar insan biliminin ana gelişme yönü haline geldi. Bilgi biliminin ortaya çıkışı ve elektronik bilgisayarların icadı, bir grup akademisyenin yapay mekanik zeka inşa etme olasılığını ciddi şekilde tartışmasına izin verdi.
01 Bilgi Devrimi
1939'dan 1945'e kadar, II.Dünya Savaşı'nın altı yılında, Amerika Birleşik Devletleri'nin gayri safi milli hasılası (GSYİH) iki katına çıktı ve bu, insanlık ekonomi tarihinde kaydedilen en yüksek büyüme oranıdır. Şaşırtıcı hız, zaten aşırı derecede büyük bir tabana sahip bir ekonomide meydana geldi ve en çılgın ekonomistlerin bile hayal etmeye cesaret edemeyeceği bir mucizeydi.
Anavatanı II. Dünya Savaşı'ndaki savaştan doğrudan etkilenmeyen tek dünya gücü olan ABD, çeşitli ülkelerin ekonomik yaşam çizgisini askeri yardım ve savaş kredileri ile kendisine bağlamış, hızla Avrupa ve Asya'nın yerini alarak "dünya ekonomisinin kalbi" haline gelmiştir. İstikrarlı bir sosyal çevre ve hızlı ekonomik gelişme, ordunun ve teknolojinin gelişmesine güçlü bir itici güç enjekte etti. Savaşta Naziler tarafından çeşitli alanlarda zulüm gören çok sayıda üst düzey yetenek, ABD'yi güvenli bir sığınak olarak aldı ve bu da doğal olarak ABD'nin dünyanın en büyük bölgesini toplamasına neden oldu. En iyi yetenekler ve teknolojiler Amerika Birleşik Devletleri'ni "dünyanın beyni" haline getirdi.
Küresel ekonomik kaynakların ve entelektüel gücün neredeyse tek bir ülkede yoğunlaştığı ve neredeyse tüm insanlığı etkileyen II.Dünya Savaşı'nın muazzam savaş baskısıyla yönlendirildiği bu çağın arka planında, ABD ve Birleşik Krallık akademik çevrelerinin önderliğindeki insan elit bilim adamları gösterdiler. Eşsiz bilgelik ve yaratıcılık. Yeni askeri teknolojinin bilgi işlem ve iletişim için gereksinimleri, daha özel olarak yeni ortaya çıkan füzelerin hesaplama hızı, doğruluğu ve sistem kontrol yetenekleri, hassas toplar ve diğer uzun menzilli silahların yanı sıra radar, telefon ve telgraf ağları ve bilgi için diğer gözetim ve iletişim sistemleri gereksinimleri İletim güvenliği ve verimliliği gereksinimleri, doğrudan bilgi bilimi ve bilgi teknolojisi endüstrisinin kök salmasını sağlamıştır.
Dünyanın ilk genel amaçlı bilgisayarı olan II.Dünya Savaşı'nın (1946) sona ermesinden yalnızca bir yıl sonra, Elektronik Sayısal Entegrasyon Bilgisayarı "Eniac" (Electronic Numerical Integrator And Computer, ENIAC) Amerika Birleşik Devletleri'nin Pennsylvania Üniversitesi'nde doğdu ve aslında Ordu topçu balistik ve ateş gücü hesaplamalarında kullanıldı.Bu olay, genel programlanabilir bilgisayar teknolojisinin sadece teoride olgun değil, aynı zamanda ön sanayileşmeye de sahip olduğunu gösterdi. Sonuçlar.
İki yıl sonra (1948), Norbert Wiener (Norbert Wiener, 1896-1964) ve Claude Shannon (Claude Shannon, 1916-2001) sırasıyla iki çığır açan eser yayınladılar ve Gmp "Sibernetik" ve "Bilgi Teorisi" , 1945'te Ludwig Von Bertalanffy'nin (Ludwig Von Bertalanffy, 1901-1972) önceki eşleşmesi ile birleştirildiğinde "Sistem Teorisi" Tüm enformasyon biliminin sonuç çalışması, Tanrı'nın eliyle yürütülüyor gibi görünüyor: "Üç Bilişim Teorisi" adı verilen üç sütun teorisi neredeyse aynı anda ortaya çıktı ve geçmiş sadece birkaç yılda tamamlandı. Tamamlanması onlarca yıl sürebilen bir geliştirme atılımı.
İster teorik ister mühendislik olsun, bilgi biliminin araştırılması, çeşitli bilim adamları ve kurumlar tarafından dağınık araştırma durumundan birdenbire sistematik ve düzenli hale geldi.
1940'larda Enformasyon Bilimi disiplininin doğumundan sonra, çok hızlı bir şekilde bir dizi etkileyici başarı elde edildi.Bu, hükümet yetkililerinden, bilim adamlarından ve diğer elitlerden toplumun dibine kadar herkese ilham verdi. Herkes iyimser bir şekilde öngörmüş görünüyor. Buhar makinelerinin fiziksel insan emeğinin yerini aldığı sanayi devriminin ardından, akıllı makinelerin insan zihinsel emeğinin yerini aldığı bir sonraki bilgi devrimi geliyor.
Bugüne, yarım asırdan fazla bir süre sonra geriye dönüp baktığımızda, gerçekten de buhar gücü devrimi ve elektrik enerjisi devriminden sonra bilgi devriminin ortaya çıkışına tanık olduk.Ancak, İnternet gibi tüm öncülleri geride bırakan teknolojilerin ortaya çıkmasıyla bile, o zamanki herkes Gördüğüm hedefin planında, bilgi devriminin en önemli başarısı yalnızca şu anda herkesin erişebildiği bilgisayarlar ve ağlar değil. Günümüzde bilgisayarlar, insanların önceden ayarladığı talimatlara ve programlara dayanarak, insanların hayal edemeyeceği büyük miktarda veriyi hızla iletebilir, hesaplayabilir ve işleyebilir. , Ve o dönemde insanların beklediği bilgi çağının yeni mekanizması sadece hesaplama ve bilgi aktarımını tamamlayamadı, aynı zamanda İnsanlar gibi görebilen, duyabilen, yazabilen, konuşabilen, hareket ettirebilen, düşünebilen, kendini kopyalayabilen ve hatta bilinçli olabilen bir makine .
Yazarın anlattığı sahne, özgürce hayal edilebilecek bir bilim kurgu romanından değil, New York Times'tan ABD Donanması'nın "algılayıcı Mark-1" inin (bu makinenin bağlantılı olduğu söylenebilir. Mühendislik uygulamasının başlangıcında bundan sonraki bölümlerde bahsedeceğiz) Beklentiler ve değerlendirmeler:
(Donanmanın) beklediği bir elektronik bilgisayarın embriyosu yürüyebilecek, konuşabilecek, görebilecek, yazabilecek, kendini yeniden üretebilecek ve varlığının bilincinde olacaktır.Bu rapor altmış yıldan fazla bir süre önce, kulağa bir aşinalık ve bilim kurgu duygusu gibi geliyor mu? İnternette herkesin beklentileri, hayal gücü ve hatta yapay zeka korkusu buna benzer; bugün filmlerde ve romanlarda gördüğümüz çeşitli robotlar, o dönemde insanların bilgi devrimi için öngördüğü hedeflere benziyor. Çok fazla fark yok.
1940'larda bilgi biliminin açılmasının mükemmel bir başlangıç olduğu söylenebilir Önümüzdeki birkaç on yılda, bilgi bilimi ve bilgi teknolojisi endüstrileri de sorunsuz bir seyir izledi ve hızla gelişti ve bilgisayarlarda, iletişimde ve internette verimli sonuçlar elde etti. Ancak yapay zeka alanında, geliştirme süreci birkaç katliamdan geçti.
Artık Siri, Cortana, IBM Watson gibi çeşitli yapay zeka ürünleri ve DeepBlue ve AlphaGo insan-makine savaşları gibi yapay zeka haberleri ve olayları olsa da, zaman zaman ortaya çıkıyor ancak doğrudan bilgisayarlar, ağlar ve akıllı telefonlarla karşılaştırıldığında. İnsanların işlerinde ve yaşam tarzlarında devrim yaratan bilimsel ve teknolojik başarılar söz konusu olduğunda, yapay zeka konusundaki başarılar yeterli olmaktan uzak ve orijinal beklentileri karşılamadılar.
02 Turing makinesi, bilgi işlemin temel taşı
İngiliz matematik ve kriptograf Alan Turing (1912-1954, yapay zekanın babası), bugün bazı İngiliz akademisyenler ve medyası tarafından II.Dünya Savaşı'nda "atışsız bir milyon askerden galip" olarak değerlendirildi. Dolaylı olarak on milyonlarca hayatı kurtaran efsanevi bir bilim adamı.
En önemli katkılarından biri, II.Dünya Savaşı sırasında Bletchley Park'tan meslektaşları ile birlikte 1920'den itibaren ticari olarak mevcut olan kodu başarıyla kıran "Bombe" adlı bir kod deşifre makinesi geliştirmesiydi. , Almanların yenilgiye uğramasına kadar, Almanların asla kırılmayacağına inandıkları şifreleme ve şifre çözme yöntemi "Enigma", Alman ordusunun Müttefiklerin önünde konuşlanmasına daha fazla sır vermemesine yol açtı.
1942'nin sonunda Turing, İngiliz hükümeti tarafından ABD Donanması ile Almanya'nın Kuzey Atlantik denizaltı filo kodunu deşifre etmek için araştırma sonuçlarını paylaşmak üzere gizlice ABD'ye gönderildi. Washington'daki değişimden sonra Turing, güvenli sesli iletişim ekipmanının araştırma ve geliştirmesine katılmak için tekrar Bell Labs'a gitti. Böylelikle o dönemde Bell Labs'ın matematik grubunda çalışan Shannon, Turing ile işbirliği yapma fırsatı yakaladı.
Turing, Hitlerin çağrısı da dahil olmak üzere bir dizi Alman gizli iletişimini deşifre eden bir kriptografi uzmanıydı ve Shannonın o sıradaki işi "X sistemini" matematiksel yöntemlerle kanıtlamaktı - bu, Amerikan Başkanı Roosevelt'in İngiltere Başbakanı Churchill'e devredilmesinin sonucuydu. Aralarındaki şifreli iletişim sistemi başkaları tarafından deşifre edilemez, ikisi kriptografide "mızrak ve kalkan" ın saldırı ve savunmasını tartıştıktan sonra Turing ve Shannon kısa sürede dost oldular.
Turing, değişim için Amerika Birleşik Devletleri'ne gitmesine rağmen, askeri konular, özellikle şifre şifreleme ve kırma, ordu tarafından açıkça izin verilen kapsam dahilinde olmadıkları sürece normal zamanlarda ilerlemelerini iletmelerine izin verilmiyor. Kriptografi konusunda iş dışında hiçbir şeyi tartışamazlar. Neyse ki, Shannon ve Turing'in bilgisayar bilimi ve bilgi bilimindeki ilgi alanları ve araştırma kapsamı son derece geniştir ve sık sık kantin sohbetleri genellikle çeşitli diğer sınır alanlarına çekilir.
Bir keresinde bir kafeteryada tanıştıklarında Turing, Shannon'a Cambridge Üniversitesi'nde yüksek lisans yaparken yazdığı bir tezi gösterdi (1936) "Hesaplanabilir Sayılar ve Karar Problemlerinde Uygulaması" ("Hesaplanabilir Sayılar Üzerine, Entscheidungsproblem Uygulamasıyla"), bu makale hesaplanabilirlik alanında dönüm noktası niteliğinde bir çalışmadır.
Hesaplanabilirlik teorisi, ünlü matematikçi David Hilbert'in (1962-1943) yüzyılın başında matematikçiler konferansında uluslararası matematik camiasına ünlü "23" ü sunduğu 1900 yılına kadar izlenebilir. Matematik problemi". Onuncu soru şudur:
Diophantine Denklemine bir çözüm olup olmadığını belirleyebilecek sonlu, mekanik bir adım var mı?İşte bugünün deyimiyle "algoritmalar" olan sınırlı ve mekanik ispat adımları sorunu geliyor. Ancak o zamanlar, genel amaçlı bilgisayarlar yarım yüzyıl sonrasına kadar ortaya çıkmayacaktı ve insanlar hala "algoritmaların" ne olduğunu bilmiyorlardı. Ancak matematik alanında zaten "algoritmalar" ile yakından ilişkili birçok problem vardı. "Algoritmalar" ın tanımı, yani "problemi çözmek için gereken adımların nasıl hesaplanacağı" ve bir algoritma ile hesaplanıp hesaplanamayacağının tespiti ortaya çıkmaya hazır.
Turing'in makalesi, hesaplanabilirliğin nasıl tanımlanacağı ve ölçüleceği sorununu çözmektedir Anahtar, bugün "Torna Makinesi" adı verilen kavramsal bir modele öncülük etmektir. "Turing makinesi" ve "von Neumann mimarisi", modern genel amaçlı bilgisayarların "ruhu" ve "gövdesi" olarak adlandırılır. Hesaplanabilirlik teorisi, bilgisayar bilimi ve yapay zeka üzerinde derin bir etkisi vardır.Modern insan biliminin tarihini değiştiren büyük bir buluş olduğu söylenebilir.
Sanal hesaplama makinesi "Turing makinesi" aslında ideal bir hesaplama modelidir. Temel fikri, matematiksel işlemleri gerçekleştirmek için kağıt ve kalem kullanan insanların sürecini simüle etmek için mekanik işlemleri kullanmaktır. Layman'ın terimleriyle, Turing günlük "hesaplama" davranışını aşağıdaki iki basit eylemin sürekli tekrarlanması olarak soyutladı:
1. Kağıda bir sembol yazın veya silin.
2. Dikkatinizi kağıt üzerinde bir konumdan diğerine kaydırın.
Her eylem tamamlandıktan sonra, kişi bir sonraki eylemin ne olduğuna karar vermelidir.Bu karar, kişinin halihazırda dikkat ettiği kağıt üzerindeki belirli bir pozisyonun sembolüne ve kişinin mevcut düşünme durumuna bağlıdır. Turing, insanların bu tür bir hesaplama sürecini simüle etmek için aşağıdaki parçalardan oluşan varsayımsal bir makine inşa etti:
- Sonsuz bir kağıt bant TAPE. Kağıt bant birbiri ardına küçük ızgaralara bölünmüştür. Her ızgara sınırlı bir alfabeden bir sembol içerir. Alfabede boşluğu belirtmek için özel bir sembol "_" vardır. Kağıt bant üzerindeki ızgaralar soldan sağa 0, 1, 2, ... numaralandırılmıştır ve kağıt bandın sağ ucu sonsuza kadar uzatılabilir.
- Bir okuma-yazma kafası HEAD. Okuma-yazma kafası kağıt bant üzerinde sola ve sağa hareket edebilir, o anda işaret edilen ızgaradaki sembolleri okuyabilir ve mevcut ızgaradaki sembolleri değiştirebilir.
- Bir dizi kontrol kuralı TABLO. Makinenin mevcut durumuna ve mevcut okuma-yazma kafasının gösterdiği ızgara üzerindeki sembole göre okuma-yazma kafasının bir sonraki eylemini belirler ve makinenin yeni bir duruma girmesini sağlamak için durum yazmacının değerini değiştirir.
- Bir durum kaydı. Turing makinesinin mevcut durumunu kaydetmek için kullanılır. Kayıt sayısı sınırlı olduğundan, Turing makinesinin tüm olası durumlarının sayısı sınırlıdır ve hesaplamanın tamamlanmasını temsil eden kapatma durumu adı verilen özel bir durum belirtilir.
Turing makinesinin grafik gösterimi
Turing makine düşüncesinin değeri, basit bir yapıya sahip olmasına rağmen, insanların tamamlayabileceği herhangi bir mantıksal muhakeme ve hesaplama sürecini tanımlayabilmesidir.Başka bir deyişle, Turing makinesinin hesaplama gücü, tek bir problem olduğu sürece insanların tamamlayabileceği tüm hesaplamaların tam setidir. Karar verilebilir, hesaplama süreci semboller ve algoritmalar ile ifade edilebilir ve hesaplamayı tamamlamak için Turing makinesini kullanabilir. O zamanlar pek çok bilim insanı, daktiloya benzeyen böyle bir şeyin, insanların tamamlayabileceği tüm mantığı ve hesaplamaları taşıyabilecek bir hesaplama modeli olacağını hayal edemezdi. Önceleri, "hesaplama" yeteneği, "düşünme" ye benziyordu. İnsan soyut yeteneği, "hesaplamanın" bu kadar basit bir modelle özetlenebileceğini herkes için kabul etmek zordur.
"Hesaplanabilirlik Teorisi" nin akademik dalının tarihini anlayan okuyucular, Turing makinesinin önerilmesinden önce, aslında insanların gerçekleştirebileceği tüm hesaplama süreçlerini simüle etmek için tasarlanmış modellerin olduğunu bileceklerdir. Örneğin, Turing'in usta öğretmeni Princeton Üniversitesi'nden Profesör Alonzo Kilisesi (1903-1995), 1928'de "Lambda hesabı" nı önerdi.
Ancak Turing makinesinin diğer hesaplama modellerine göre avantajı, son derece sezgisel ve anlaşılması kolay olması ve mekanik veya elektronik teknoloji ile uygulanmasının kolay olmasıdır. Bu nedenle, Turing makinesinin değeri insanlar tarafından keşfedildikten sonra, bilgisayarların "nasıl hesaplanır" problemini çözmesi için kısa sürede temel haline geldi ve aynı zamanda hesaplama teorisinde hesaplanabilirlik için bir ölçüt haline geldi. Yeni bir hesaplama modeli ortaya çıktığında, insanlar onun algoritmadaki tüm hesaplama problemlerini çözüp çözemeyeceğini belirleyecekler, eğer varsa buna Turing eşdeğeri veya Turing tamamlandı denir. Bugün, belirli bir programlama diline Turing complete diyoruz, bu da tüm hesaplanabilir algoritmaların bu dilde uygulanabileceği anlamına gelir (ortak C, C ++, Java, JavaScript vb. Gibi bugün hepsi Turing tamamlandı, Ancak, HTML / CSS gibi diller Turing tamamlanmadı).
Yazar bir programcı olduğu için buraya bir bölüm daha yazacağım Turing makine yapısının basitliği nedeniyle, kodlama verimliliği ve okunabilirliği dikkate alınmadan, Turing makinesinin tanımına göre sadece birkaç işletim talimatı uygulanabilir. Beyin açıcı bir etki yaratmak için Turing-complete dili oluşturuldu. İlgileniyorsanız, "BrainFuck" ve "Whitespace" olmak üzere iki dili arayabilirsiniz.
03 Yapay zekanın tomurcukları
Turing ile iletişim sırasında Shannon, Turing makinesi kavramını hızla anladı ve kabul etti ve çok ilgilendi. Çünkü o ve Turing heyecan verici bir olasılık gördü.
Turing makinesi gibi karmaşık olmayan bir hesaplama modeli, insan mantığını ve hesaplama yeteneklerini soyutlayabildiğinden ve mantık ve hesaplama, insan zekasının en temsili tezahürlerinden biri olduğundan, "düşünme" yeteneği, yani "zeka" nın da olup olmadığı Bir modelle soyutlanabilir ve bir makine tarafından gerçekleştirilebilir mi? Turing makinesi, tüm akıllı faaliyetleri özetleyen bir modele genişletilebilir mi? Turing makinesi böyle bir model olmak için yeterli değilse, onun yerini alabilecek ve yapay zekanın temel taşı olabilecek başka soyut modeller olabilir mi?
Bilişim biliminin embriyonik döneminde ve hatta ciddi genel amaçlı elektronik bilgisayarların hiç ortaya çıkmadığı bir çağda 1943 olduğunu yinelemek gerekir.Gerçek Turing makinesi ve programlaması yoktu.Turing ve Shannon'ın tartıştığı her şey zeka ile ilgiliydi. İkisinin anlayışı matematik ve felsefe düzeyine dayanmaktadır.Yapay zekanın iki öncüsü tarafından tartışılan temel teorik konular, günümüzde yapay zeka topluluğunda hala çözülmemiş problemlerdir.O sırada tartıştıkları içerik bilgisayarlar ve yapay zeka ile ilgiliydi. Araştırma hala çok aydınlatıcı.
O zamanlar tartışmaları esas olarak Turing makinesinin temel zeka modeli olarak kullanılıp kullanılamayacağı ve makinenin zekaya nasıl sahip olacağı etrafında dönüyordu.Bu sorunları çözmek için çözülmesi gereken ilk şey "zekanın" ne olduğunu tanımlamak. Shannon düşünmeyi öneriyor Makine zekası söz konusu olduğunda, sanat, duygu ve müzik yeteneği dikkate alınmalıdır.Bu, günümüzün çoklu zeka teorisindeki zeka anlayışına çok yakındır. . Turing onaylamadı, Turing inandı Zeka, madde tarafından taşındığı için (insan beynine atıfta bulunarak), fiziksel formüllerle çıkarılmalıdır ve matematiksel yöntemlerle tanımlanabilir. Bu kültürel yönlere yer verilmemelidir.
Turing (solda) ve Shannon (sağda)
Makinenin zekayı nasıl gerçekleştirdiği sorusuyla ilgili olarak, Turing iki olası geliştirme yolu önerdi: Birincisi, "temel yetenekler" inşası yöntemine dayanıyor. Giderek daha büyük ve eksiksiz programlar yazarak, makine giderek daha fazla kabiliyete sahip oluyor. Örneğin, insanlarla satranç oynama, hisse senetlerini analiz etme, grafikleri tanıma vb. Beceriler. Turing bunun tamamen mümkün olduğuna inanıyor. Ama o daha çok ilgileniyor Beyni "zihin durumuna" dayalı olarak oluşturun .
Bu yöntemin yol gösterici inancı, insan beyninin zeka üretmek için bir tür iç mekanizmaya sahip olması gerektiğidir, çünkü insan beynini programlayan daha yüksek gizemli bir güç yoktur, bu nedenle makinenin otomatik olarak öğrenmesini sağlamanın bir yolu olmalıdır. Tıpkı insan beyni gibi. Turing, yeni doğan beyinlerin akıllı olmadığını, bu nedenle insan beyninin zeka edinmesinin bir yolunu bulmak ve ardından bunları makinelere uygulamak, kendi kendine öğrenip büyüyebilen ve her alanda becerilerde ustalaşacak bir makine haline gelebilecek bir paket çözümü gerçekleştirebileceğini açıkladı. .
Turingin Amerika Birleşik Devletlerindeki görüşmeleri sırasında, o ve Shannon "zekanın nasıl tanımlanacağı" ve "Turing makinesi zekanın taşıyıcı modeli olarak kullanılabilir mi" sorunlarını çözemediler, ancak Bell Laboratuvarlarında bu dönemi temsil eden bir dizi zeka tartışması yaptılar. Akademisyenlerin "makineler ve zeka" üzerine düşüncelerinin filizlenmesi, yapay zekanın "bilim kurgu" dan "bilim" e attığı ilk adımdır.
Turing İngiltere'ye döndükten sonra hala Shannon'la iletişimini sürdürdü, Shannon savaştan sonra İngiltere'de Turing'i de ziyaret etti ve birçok sorunu çözmek için hala yorulmadan çalıştılar. Bu bölümde yazar, Turingin çalışmasını ana hat olarak açıklamaya devam edecek ve Shannonın araştırma çalışması dolaylı olarak yapay zeka tarihinde bir başka önemli dönüm noktasına yol açmıştır ve bu bir sonraki bölümün içeriğidir.
04 Turing Testi: Zeka nedir?
ACE bilgisayar
ACE'nin geçmişi ile ilgili olarak, aslında ayrıntılı olarak yazmaya değer. ACE hemen inşaata başlasaydı, von Neumannın "Elektronik Ayrık Değişken Otomatik Bilgisayarı" (EDVAC) ile rekabet edecek. "Modern bilgisayarların yaratıcısı" unvanı (ACE'nin yapımı yeniden başladığında, 1950'de tamamlandı ve EDVAC 1949'da tamamlandı. İkisinin tamamlanması arasındaki zaman farkı bir yıldan azdı), belki de bugünün okullarının bilgisayar ders kitapları sistemi öğretiyor Mimari artık von Neumann mimarisi olarak adlandırılmamaktadır. Turing ve Von Neumann (1903-1957) matematik ve bilgisayar bilimi alanlarında dahilerdir.İki ülkede doğrudan işbirliği yapmamalarına ve bağımsız olarak çalışmamalarına rağmen, bilgisayar mimarisi üzerine şaşırtıcı görüşleri vardı. Aynı şey, ama von Neumann şans açısından Turing'den çok daha şanslı. Turing'in ACE ile ilgili çalışmasının yapay zeka ile sınırlı bir ilişkisi var, bu yüzden artık üzerine kalem ve mürekkep harcamıyoruz.
İlk olarak Turing testini tanıtalım. Bu, Shannon'ın "zekanın nasıl tanımlanacağı" hakkında tartıştığı zamanki fikirden farklıdır. Birkaç yıllık keşiften sonra, Turing, zamanın akademik birikimine dayanan zeka tanımını zorlamanın ters etki yaratacağını fark etti. nın-nin. Bu nedenle, "Bilgisayar Makineleri ve Zeka" nın başlangıcında, "zekanın" ne olduğunu olumlu olarak tanımlamayacağı, önce zekanın makineler tarafından simüle edilebileceğini varsayacağı ve ardından makinenin zekaya sahip olup olmadığına dair bir yön vereceği doğrudan ifade edilmektedir. Belirlemenin yolu:
İnsanlar, bir makinenin insanlara benzer zekaya sahip olup olmadığını ayırt edemiyorlarsa ve bu nedenle onunla konuşan bir insan mı yoksa makine mi olduğunu ayırt edemiyorlarsa, makinenin zekaya sahip olduğu belirlenebilir.Bu basit makinenin insanlara karşı "taklit oyunu" dünyaca ünlü Turing testidir. Turing, Turing Testini önerdiğinde, sonraki nesiller üzerinde bu kadar derin bir etkisinin olmasını beklemiyordu. 1998'de internetin başlangıcında, şirketler veya kurumlar, robotlarının arada bir Turing testini geçtiğini iddia ediyorlardı. Aslında, bunların neredeyse tamamı ticari işlemler ve tanıtım hileleridir, hepsi belirli koşullar altında, örneğin "5 dakikalık veya 20 cümlelik bir diyalog sırasında, birkaç teste konuştuğu makinenin 13 yaşında bir çocuk olduğunu düşünmekte başarılı oldu." Bu tür "başarılı test".
Turing tarafından tanımlanan Turing testi, bir düşünce deneyine daha yakındır.Teste katılan makinenin insanlarla ne kadar konuşması gerektiğini, testte kaç kişinin kandırılması gerektiğini, insan zekasını, yaşını vb. Şart koşmaz. Makine bir insanı hangi düzeyde taklit etmelidir, vb. (Makale, tartışmak için birçok olası soruyu ve bilgisayar yanıt senaryosunu listeler, ancak teste herhangi bir yargı koşulu getirmez). Turing Testinde atıfta bulunulan insan, belirli bir kişi veya bireysel insandan ziyade genel bir terimdir.
Şimdiye kadar hiçbir makine Turing testini gerçek anlamda geçemedi. İlginç olan şu ki, makineler Turing testinde tekrar tekrar başarısız olduğu için, insanlar makinenin bu testi geçme zorluğuna dayanıyor, ancak İnternette her yerde görülebilen Turing testinin en kapsamlı uygulama senaryosunu yarattı Captcha. Doğrulama kodunun İngilizce "Captchac" kelimesi aslında "Bilgisayarları ve İnsanları Ayırmak için Tamamen Otomatikleştirilmiş Genel Turing testi" cümlesinin kısaltmasıdır.
05 Zeka ve insanlar arasındaki sınır
Günümüzün ana akım yapay zeka araştırmasında, Turing testini geçebilen yapay zeka makineleri yaratmayı doğrudan hedefleyen araştırma projeleri aslında son derece nadirdir.Bunun nedeni, Turing testinin zorluğunun sonuç üretemeyecek kadar yüksek olmasıdır. Diğer bir neden de Turing Testinin önerdiği hedeflerin aslında insan ihtiyaçlarını aşmış olmasıdır.Örneğin, insanların sürekli olarak daha iyi uçaklar inşa etme amacı kesinlikle daha hızlı ve daha rahat seyahat etmek değil, Daha çok güvercin gibi uçması ve diğer kuşları aldatması için.
Basit bir dizi ilişkisi sayesinde, "insanların gerektirdiği zeka" ile "Turing testi yoluyla insanları taklit edebilen zeka" arasındaki farkı daha titiz bir şekilde anlayabiliriz. Şekilde gösterildiği gibi, iki küme tanımlıyoruz: "tüm akıllı davranışlar" ve "tüm insan davranışları" ve "insan ihtiyaçları kategorisine ait olan iki akıllı davranışın" kesişimi "ve bunu bir örnek olarak alıyoruz:
- Tüm akıllı davranışların cevaplayabileceği soruya ait: "Adaleti sağlamak için Go kurallarına kaç gönderi göndermeniz gerekiyor?"
- Tüm insan davranışlarının cevaplayabileceği soruya ait: "Hangisi Zhou Zhiming veya Jay Chou ile şarkı söylemek daha iyidir?"
- İnsan kategorisine ait akıllı davranışların cevaplayabileceği soru: "Ispanak kedisi başına 3 yuan'a 3 kedi satın almanın maliyeti nedir?"
İnsan davranışı ve akıllı davranışın kapsamı
Açıkçası, Turing testi tarafından belirlenen "zeka", tüm insan davranışlarını simüle edebilen zekadır, ancak tüm insan davranışları "insan ihtiyaçları kategorisine ait akıllı davranışlar" değildir ve tüm insan davranışları bilgisayarların insanların yerini almasına izin vermez. Tamamlamak için gerekli, Bilgisayarın size durianın lezzetli bir meyve olup olmadığını söylemesine izin vermenize gerek yok. Durianın lezzetli olup olmadığı sorusu, katılımcının zeki olup olmadığını ölçmek için veya IQ'yu değerlendirmek için bir temel olarak kullanılmayacaktır. Sağ?
Günümüz akademik dünyasında yapay zeka araştırmalarının ana akımı, makinelerin insan kategorisinde akıllı davranışlar sergilemesidir (tabii ki, makineler doğal olarak insanlar dışında hızlı hesaplamalar gibi bazı akıllı davranışlar gerçekleştirebilirler, bu nedenle incelenecek sorun, makinelerin henüz tamamlayamadığı insan zekasıdır. Davranış) İçeriğin bu bölümü ve yazar, çoğu insanın artık yapay zeka araştırmasının insan kategorisinde konumlandırılmasının makul olduğunu kolayca kabul ettiğine inanıyor.
Bununla birlikte, o zamanın ana akım bilim adamları öyle düşünmüyordu. 1950'de ve sonraki bir ya da yirmi yılda, insanlar genellikle zekanın mekanik olarak gerçekleştirilmesinin zorluğuna karşı son derece iyimser bir tutum sergiledi ve "bilinç" üzerine çok fazla yatırım yapıldı. (Bilinç), "Zihin" (Zihin) ve "Benlik" artık güçlü yapay zeka araştırmaları olarak sınıflandırıldı, böylece 1980'lerde herkes sonunda yapay zekayı hızla gerçekleştirme arzusunu kabul etti. Gerçekçi olmayan gerçekliğin ardından, "teknik tekillikler" tartışması, "Çin odası" deneyi ve güçlü ve zayıf yapay zeka arasındaki ayrım gibi yapay zekanın geleceği hakkında bir dizi büyük tartışma ortaya çıktı.
Yazar hakkında: Zhou Zhiming, matris dijital ekonomi düşünce kuruluşu uzmanları, kıdemli Java teknolojisi, makine öğrenimi ve kurumsal geliştirme teknik uzmanları, şimdi Ren Yuanguang Yazılım Enstitüsü başkanı, okumada Dr. yapay zeka.
Birçok tanınmış en çok satan yazar "Java Sanal Makinesi'nin derinlemesine anlaşılması: JVM gelişmiş özellikleri ve en iyi uygulamaları", "Java Sanal Makinesi'nin derinlemesine anlaşılması", "OSGi'nin derinlemesine anlaşılması", "Java Sanal Makine Belirtimi" ve diğer çalışmaları çevirmiştir. "In-Deep Understanding of the Java Virtual Machine" nin ilk baskısı 2011 yılında yayınlandı ve ikinci baskıya çıktı. 30'dan fazla kez basılmış ve hala uzun süredir satılmaktadır.Çin bilgisayar kitapları alanında tanınmış ve nadirdir. Başyapıt.
Bu makale, Zhou Zhiming'in "Bilgeliğin Sınırı: Turing Makinesinden Yapay Zekaya" adlı yeni kitabından bir alıntıdır.
