Хотя за последние несколько десятилетий появилось несколько определений искусственного интеллекта (ИИ), Джон Маккарти предлагает следующее определение в этой статье 2004 года (ссылка находится за пределами ibm.com ), "Это наука и инженерия создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. Это связано с аналогичной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но ИИ не обязан ограничиваться методами, которые поддаются биологическому наблюдению".
Однако за десятилетия до этого определения зарождение дискуссии об искусственном интеллекте было обозначено основополагающей работой Алана Тьюринга "Вычислительная техника и интеллект" (ссылка находится за пределами ibm.com ), которая была опубликована в 1950 году. В этой статье Тьюринг, которого часто называют "отцом компьютерных наук", задает следующий вопрос: "Могут ли машины мыслить?" Далее он предлагает тест, ныне известный как "Тест Тьюринга", в котором человек, проводящий опрос, пытается отличить текстовый ответ компьютера от человеческого. Несмотря на то, что этот тест подвергся тщательному изучению с момента его публикации, он остается важной частью истории искусственного интеллекта, а также постоянной концепцией в философии, поскольку использует идеи, связанные с лингвистикой.
Затем Стюарт Рассел и Питер Норвиг опубликовали книгу "Искусственный интеллект: современный подход" (ссылка находится за пределами ibm.com ), став одним из ведущих учебников по изучению искусственного интеллекта. В нем они углубляются в четыре потенциальные цели или определения искусственного интеллекта, который отличает компьютерные системы на основе рациональности и противопоставления мышления действиям:
Человеческий подход:
Системы, которые мыслят как люди
Системы, которые действуют как люди
Идеальный подход:
Системы, которые мыслят рационально
Системы, которые действуют рационально
Определение Алана Тьюринга подпадало бы под категорию “систем, которые действуют подобно людям”.
В своей простейшей форме искусственный интеллект - это область, которая сочетает в себе информатику и надежные наборы данных, позволяющие решать проблемы. Она также охватывает такие области, как машинное обучение и глубокое обучение, которые часто упоминаются в сочетании с искусственным интеллектом. Эти дисциплины состоят из алгоритмов искусственного интеллекта, которые направлены на создание экспертных систем, делающих прогнозы или классификации на основе входных данных.
За прошедшие годы искусственный интеллект пережил множество циклов шумихи, но даже
скептикам выпуск OpenAI ChatGPT кажется поворотным моментом. В последний раз, когда генеративный ИИ достиг таких масштабов, прорывы были в области компьютерного зрения, но теперь скачок вперед произошел в обработке естественного языка. И это не просто язык: генеративные модели также могут изучать грамматику программного кода, молекул, естественных изображений и множества других типов данных.
Области применения этой технологии растут с каждым днем, и мы только начинаем
изучать ее возможности. Но по мере того, как шумиха вокруг использования искусственного интеллекта в бизнесе набирает обороты,
разговоры об этике становятся критически важными.
