W języku potocznym „sztuczny" oznacza to, co jest wytworem mającym naśladować coś naturalnego. W takim znaczeniu używamy terminu ,,sztuczny'', gdy mówimy o sztucznym lodowisku lub oku. Sztuczna inteligencja byłaby czymś (programem, maszyną) symulującym inteligencję naturalną, ludzką.
Od sztucznego wytworu nie oczekujemy, aby w pełni był podobny do swojego naturalnego odpowiednika. W wypadku sztucznego lodowiska nawet nie chcemy, by miało naturalne cechy lodowiska, które nie są potrzebne do spełnienia jego funkcji rekreacyjnej. W wypadku sztucznego oka chcielibyśmy, aby jego funkcjonalność była taka sama, jak zdrowego oka naturalnego. Zadowalamy się również rozwiązaniem, które pozwala przynajmniej symulować niektóre funkcje oka naturalnego.
W wypadku sztucznej inteligencji mamy na uwadze system, który realizowałby niektóre funkcje umysłu – czasami w sposób przewyższający funkcje naturalne (na przykład, aby był wolny od pomyłek przy liczeniu oraz defektów pamięci). Inteligencja jest właściwością umysłu. Składa się na nią szereg umiejętności, takich jak zdolność do komunikowania, rozwiązywania problemów, uczenia się i dostosowywania do sytuacji. Istotna jednak jest umiejętność rozumowania.
Do języka nauki termin ,,sztuczna inteligencja'' (Artificial Intelligence, skrótowo: AI) wprowadził John McCarthy (1927-2011), który w 1955 r. nazwał tak „the science and engineering of making intelligent machines" (naukę i inżynierię tworzenia inteligentnych maszyn).
https://www.youtube.com/watch?v=Ozipf13jRr4
Sztuczna inteligencja jest inteligencją przejawianą w działaniu programu, maszyny lub robota. AI to badanie i projektowanie inteligentnych agentów. Inteligentny agent to system, który rozpoznaje otoczenie i działa w nim maksymalizując szansę sukcesu. Inteligentny agent podejmuje właściwe decyzje ze względu na znane sobie dane i swoje możliwości działania.
Historia sztucznej inteligencji jest interesująca sama w sobie. Jest to opowieść o dążeniach człowieka, jego fascynacjach i rozczarowaniach, sukcesach i porażkach.
http://www.computerhistory.org/revolution/artificial-intelligence-robotics/13/290/2215
Człowiek konstruując maszyny zwielokrotniał swoje możliwości fizyczne. Tworząc sztuczną inteligencję dążył do zwielokrotnienia swoich możliwości umysłowych. Jak James Watt (1737-1819), twórca maszyny parowej, nie był w stanie przewidzieć skutków rewolucji przemysłowej, tak my dzisiaj tylko fantazjami sięgamy do przyszłych skutków rewolucji, którą spowoduje rozwój AI i jej zastosowań.
https://www.youtube.com/watch?v=AY4ajbu_G3k
https://www.youtube.com/watch?v=rz7sPiOoU7A
https://www.youtube.com/watch?v=ZMbAmqD_tn0
Oprócz wizji optymistycznych są też obawy. Stephen Hawking twierdzi, że „AI may spell the end of the human race" (AI może zapowiadać koniec ludzkiej rasy). Zwraca uwagę, że „All of us should ask ourselves what we can do now to improve the chances of reaping the benefits and avoiding the risks" (wszyscy powinniśmy się zapytać, co możemy uczynić, aby zwiększyć szanse na odniesienie korzyści i uniknięcie ryzyka).
https://www.youtube.com/watch?v=6JE-yeaAqRw
Współczesne systemy sztucznej inteligencji są inteligentne tylko w ograniczonym obszarze. Na przykład komputer potrafi grać w szachy w taki sposób, że wygrywa z szachowym arcymistrzem. W 1996 r. Deep Blue wygrał jedną partię szachów z Garry Kasparowem, przegrywając cały mecz wynikiem 4:2 (przy dwóch remisach).
http://en.wikipedia.org/wiki/Deep_Blue_versus_Garry_Kasparov
Później Deep Blue został ulepszony i nieoficjalnie nazwany „Deeper Blue". Zagrał ponownie z Kasparowem w maju 1997 roku. Mecz skończył się wynikiem 3½:2½ dla komputera. W ten sposób Deep Blue stał się pierwszym systemem komputerowym, który wygrał z aktualnym mistrzem świata w meczu ze standardową kontrolą czasu.
http://pl.wikipedia.org/wiki/Deep_Blue
Jednak w odróżnieniu od Kasparowa, program komputerowy w meczu z 1997 r. był modyfikowany i uzupełniany w trakcie meczu o informacje z poprzednich partii.
Historia współczesnych prac nad sztuczną inteligencją zaczęła się na początku lat 50. ubiegłego wieku. W 1950 r. Allan Turing postawił pytanie: Can a machine think? (czy maszyna może myśleć?). Jego uniwersalna maszyna, nazywana dziś Uniwersalną Maszyną Turinga, została zaprojektowana do rozwiązywania zadań rachunkowych. Jeśli odpowiedzi, których udzieli komputer, nie będą różniły się od odpowiedzi, których udziela człowiek, to czy to wystarcza, aby uznać, że maszyna myśli? Jeśli człowiek dałby się zwieść, to maszyna przeszłaby Test Turinga i zostałaby uznana za maszynę myślącą.
http://en.wikipedia.org/wiki/Turing_machine#mediaviewer/File:Maquina.png
https://www.youtube.com/watch?v=vphmJEpLXU0
https://www.youtube.com/watch?v=WnzlbyTZsQY
Najwcześniejsze zastosowania AI koncentrowały się na grach i rozwiązywaniu ogólnych problemów. Pierwszy program AI, The Logic Theorist, został napisany w 1956 r. przez A. Newell'a, H. Simon'a oraz J. C. Shawa. Miał on znajdować rozwiązania równań. Gry były ważnym sposobem testowania algorytmów oraz technik inteligentnego podejmowania decyzji. Z grami eksperymentowano już w początkach lat 50. ubiegłego wieku. Pierwszym językiem programowania AI był stworzony w 1956 r. przez McCarthy'ego LISP (LISt Processing).
W 1966 r. Joseph Wiezenbaum stworzył program o nazwie „Eliza", który symulował psychologa prowadzącego interesujący dialog z pacjentem. W 1956 r. na uniwersytecie Stanforda powstał pierwszy system ekspertowy: Dendral Project. Był to pierwszy program, który naśladował wiedzę i analityczne umiejętności człowieka, eksperta w pewnej dziedzinie.
Rozwiązywanie specyficznych problemów jest celem słabej AI (weak AI), zaś silna AI (strong AI) ma na celu naśladowanie pełnego zakresu ludzkich możliwości poznawczych. Odnosimy sukcesy w zakresie słabej AI. Silna AI jest wciąż naszym marzeniem. Wyróżnia się dwie metodologie. Jedna, funkcjonalistyczna (top-down), bada ludzkie zachowania, druga, redukcjonistyczna (bottom-up), rozpoczyna badania na poziomie fizjologicznym, przechodząc do coraz większych struktur. Redukcjoniści wykorzystują wyniki innych dyscyplin (np. neuronauk i nauk biologicznych).
https://www.youtube.com/watch?v=oYqXQw2CryI
https://www.kickstarter.com/projects/jeffheaton/artificial-intelligence-for-humans-vol-2-nature-al
https://www.youtube.com/watch?v=axaH4HFzA24
https://www.youtube.com/watch?v=gdzmNwTLakg
Badania z zakresu AI wymagają wiedzy kognitywistycznej o poznawaniu, procesach poznawczych i ich substratach oraz środowisku. Wiedzy tej dostarczają nauki biologiczne (np. neuronauki), humanistyczne (np. filozofia, językoznawstwo) i społeczne (np. psychologia, socjologia). Kognitywistyka jako nauka integruje te wyniki. Integracja wiedzy z jednej strony służy rozwojowi AI, z drugiej zaś inspiruje badania kognitywistyczne. Kognitywistyka korzysta z osiągnięć i narzędzi AI. Ma więc miejsce swoiste sprzężenie zwrotne między AI a kognitywistyką. Jedno jest potrzebne drugiemu i jedno inspiruje oraz stymuluje rozwój drugiego.
Na początku XXI w. AI stosowana jest właściwie wszędzie. O jej sukcesie zdecydowało wiele czynników. Przede wszystkim wzrost mocy obliczeniowej komputerów, rozwój technologii komunikacyjnych i ich infrastruktury, specjalizacja i wykorzystywanie wyników innych nauk, a ponadto kompetencje badaczy wykorzystujących metody matematyczne i stosujących rygorystyczne standardy metodologiczne.
Warto przeczytać:
- Krzysztof Ficoń, Sztuczna inteligencja nie tylko dla humanistów, Warszawa: Wyd. BEL Studio, 2013.
- Mariusz Flasiński, Wstęp do sztucznej inteligencji, Warszawa: Wyd, Naukowe PWN, 2011.
- Richard Gregory, Mózg i maszyny, przeł. Leon Grobelski, seria: Prognozy XXI wieku, Warszawa: Prószyński i S-ka, 2000.
- Philip Johnson-Laird, Umysł i komputer, przeł. P. Jaśkowski, Poznań: Wyd. PROTEXT, 1999.
- Marek Kasperski, Sztuczna inteligencja. Droga do myślących maszyn, Gliwice: Helion, 2003.
- Witold Marciszewski, Sztuczna inteligencja, Kraków: Znak, 1998.
- Witold Marciszewski, Paweł Stacewicz, O zagadce umysłu z informatycznego punktu widzenia, Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 2011.
- Max Urchs, O Procesorach i procesach myślowych. Elementy kognitywistyki, Toruń: Wyd. Naukowe UMK, 2009.
Warto zobaczyć – filmy w języku angielskim o sztucznej inteligencji, robotyce kognitywnej i transhumanizmie
https://www.youtube.com/watch?v=53K1dMyslJg
https://www.youtube.com/watch?v=nMRjSijBsLc
https://www.youtube.com/watch?v=GY6028hCiTU
https://www.youtube.com/watch?v=215Dxu6Tqq8