Искусственный Интеллект. Мифы, заблуждение и факты

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.

В статье коснусь распространённых мифов и заблуждений об ИИ или AI, а также объясню почему я прав, а остальные нет.

Авторитетный источник это я.

Не надо сейчас закатывать глаза и думать/говорить: «Вот ещё один, который возомнил себя умнее всех!»

Не надо забывать, что история нам уже доказала, что толпа в основном глупа.

Примеры:

«Земля плоская» и 
«Солнце вращается вокруг Земли!»

Тогда тоже тех кто утверждал что:

«Земля круглая» и 
«Мы не центр мироздания и 
поэтому Земля крутится вокруг Солнца»

Считали не правыми и освистали, но прошло время и все свистуны были посрамлены историей!

Мифы и заблуждения

  • Шахматы развивают ИИ

Верно, но частично.

Шахматы развивают ИИ или делают Машинное обучение только в том случае, если в программе не применяются заранее записанные алгоритмы действий на тот или иной ход противника.

Пример: Программа игры в Го, которая выиграла сильнейшего игрока-человека, не используя алгоритмы ходов, а просто анализируя партии игроков.

Согласитесь, что следующий фрагмент кода не имеет отношения к ИИ, а является просто алгоритмом:

·       Свой первый ход в Крестики-Нолики сходи в центр на 5;

·       Если противник ответил в центр любой стороны, т. е. на чётную клетку,  то напиши: Игрок проиграл;

·       Если игрок сходил в угол, т. е. на любую нечётную клетку, то напиши: Продолжаем играть. Ещё возможна ничья.

Пример привёл специально для простой игры в которой уже рассчитаны все варианты и она, при правильной игре, всегда будет заканчиваться ничьёй.

А теперь давайте вместе подумаем:

А чем же отличаются Крестики-Нолики от Шахмат, Го, Рэндзю и других похожих игр?

Да ни чем! За исключением того, что Крестики-Нолики смогли просчитать до конца!

Как видим:

Шахматы не могут считаться машинным обучением при использовании в них заранее записанных ходов.

Кстати. Интересный факт.

Шахматы сейчас просчитали до 20 ходов, а не которых случаях и до 20-30 первых ходов.

И ещё просчитали все состояния фигур состоящих из 5-6. Уже просчитывают партии состоящие из 7-8 фигур.

Т. е. выходит, что концовки партий уже просчитаны или будут просчитаны в ближайшее время. 7-8 фигур на доске это и есть конец игры.

 

Так как я написал большую вводную часть, то перейду и сути статьи.

Машинное обучение

Сначала надо разобраться, что это такое? Что за соус и с чем его едят! :)

Запрос в Google не делал, чтобы не писать штампами. Всё буду писать своими словами и как я лично понимаю.

Машинное обучение предполагается, что это когда робот, программа, компьютер обучается на большом массиве данных!

Заметьте! Что именно на массиве данных, а не алгоритмах уже написанных для различения информации!

Как я выше и писал:

Шахматы являются Машинным обучением только в том случае, когда программа сама анализирует десятки и сотни программ, а не человек заранее записавший ходы в программу.

Т. е. если программа сама проанализирует окончания Король + Ферзь против Короля и найдёт решение, оптимальное решение которое займет 50 и меньше ходов, то можно с уверенностью говорить, что Машинное обучение успешно!

Если же оператор введёт, как надо играть в данной ситуации, то тут и не пахнет ИИ.

Для машинного обучения, как не будет это странно слышать - шахматы и Го и аналогичные им игры не очень уж и подходят, так как человек просто тупо пишет алгоритм реакции на те или иные ходы.

Хотя и написали уже программу игры в Го с ИИ.

Лучше всего по моему для машинного обучения и развития ИИ подходит Морской бой.

Причина?

В Морском бое невозможно использовать алгоритмы вида:

·       Если противник пошёл сюда, то ходи так. Иначе вот так.

Слишком уж не предсказуемая игра из-за кучи возможных расстановок кораблей и применяемых стратегий.

Хотя тут рабочая только одна стратегия: ходи в случайное место и уповай, что повезёт. Особенно это касается поиска одномачтового корабля.

Хотя мной уже написана на Java в AIDE, сейчас ведётся уже в принципе доводка кода, программа Морской бой с полноценным ИИ, который будет использовать сильные стороны компьютера: это запоминания стиля игры человека и будет его выигрывать,

Естественно я учитываю несколько параметров игры.

Если заинтересовал, то напишите мне и я, как доведу до ума программу с ИИ, дам поиграть с ней.

 

Что же касается самого обучения машины реагировать как люди.

Это боюсь ещё долго не будет. Ну в течение лет 10 точно! Почему не написал лет 100 или же 1000?

Да по одной простой причине!

Развитие ИИ идёт семимильными шагами и скорее всего ИИ ещё действительно в течение лет 100-200 не сможет опередить нас людей в интеллектуальной сфере.

Приведу примеры почему я так считаю:

·       Иди ты на х. .

·       Иди на хутор бабочек ловить.

Знаменитые фразы завуалированного мата знакомы всем!

Но способна ли машина с ИИ понять этот данных факт???

Приведу ещё один не очевидный пример:

·       Иди ты в парикмахерскую!

Думаю, что каждый человек, хоть с минимум мозгов, поймёт в чём тут завуалированный мат!

Сравните со следующим:

·       Я сегодня был в парикмахерской.

Вроде бы и там и тут применено одно и то же слово: Парикмахерская, но в одном случае это завуалированное предложение, а в другом это нормальное предложение!

Вот когда ИИ сможет различать такие нюансы нашей речи, то тогда Машины смогут нас людей заменить во всём.

А пока что все эти «умные приборы» находятся на уровне калькулятора: могут делать только то, что в них вложили изначально! И не могут думать.

Хотя псевдо думать могут. Это да. Но не более того.

Ах да.

Не написать, что такое псевдо ИИ. Хотя из статьи и так ясно!

Псевдо ИИ это программа работающая на алгоритме.

Внешне производит, что разумно действует, хотя это и не так.

К псевдо ИИ относятся все программы в которые записан алгоритм: Шахматные программы с библиотекой ходов к примеру.

 

Возможно ли в принципе создание полноценного ИИ?

ДА ВОЗМОЖНО!

И я уже это сделал, создав программу Морской Бой с ИИ.

Источник: https://habr.com/ru/articles/789370/


Интересные статьи

Интересные статьи

Продолжаем цикл статьей про цифровых советников и искусственный интеллект. Первая статья доступна тут
Основоположники теории Искуственного Интеллекта на Дартмутском семинаре летом 1956 года. Групповое фото: Оливер Селфридж \ Oliver Selfridge, Натаниэль Рочестер \ Nathaniel Rochester, Марвин Мински \ M...
Группа исследователей искусственного интеллекта из Нантского университета озадачилась непростым вопросом. Является ли искусственный интеллект по-настоящему искусственным, или человеческий разум влияет...
Фото сетчатки в разрезе с электронного микроскопа. Дорогие читатели, в этой статье о цвете я не буду приводить аналогии с цифровым фотоаппаратом и фотошопом для «лучшего» пониман...
The light inside me by Wilvarin-Liadon Команда Mail.ru Cloud Solutions перевела в сокращенном варианте эссе Кевина Ву, который рассуждает о том, чего уже добилась фармацевтическая ...