Штучний інтелект

ШІ і наукова фантастика [ ред.  |  ред. код ] У  науково-фантастичній  літературі ШІ частіше всього показуються як сила, яка намагається скинути владу людини ( Омніус ,  HAL 9000 ,  Скайнет ,  Colossus , Матриця  і  реплікант ) або обслуговуючий  гуманоїд  (C-3PO, Data, KITT и KARR,  Двохсотрічна людина ). Машинний інтелект як продовження інтелекту людини висвітлюється в фільмі  Страховик . Неминучість домінування над світом ШІ, який вийшов з-під контролю, заперечується такими фантастами як  Айзек Азимов  і  Кевін Ворвік [en] . Цікаве бачення майбутнього представлено в романі «Вибір по Тюрингу» письменника-фантаста  Гаррі Гаррісона  і вченого  Марвіна Мінскі [16] . Автори розмірковують на тему втрати людяності в людини, в мозок якої була вживлена ЕОМ, і набуття людяності машиною з ШІ, в пам'ять якої була скопійована інформація із головного мозку людини. Деякі наукові фантасти, наприклад...

Що вважати інтелектом? [ ред.  |  ред. код ] Існують різні точки зору на це запитання. Аналітичний підхід допускає аналіз вищої нервової діяльності людини до нижчої, неподільного рівня (функція вищої нервової діяльності, елементарна реакція на зовнішні подразники (стимули), збудження синапсів сукупності зв'язаних функцією нейронів) і подальше відтворення цих функцій. Деякі спеціалісти за інтелект приймають здатність раціонального, мотивованого вибору, в умовах недостатньої інформації. Тобто інтелектуальною просто рахується та програма діяльності (не обов'язково реалізована на сучасних ЕОМ), яка зможе вибрати із визначеної множини альтернатив, наприклад, куди іти у випадку «наліво підеш …», «направо підеш …», «прямо підеш …». https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%A8%D1%82%D1%83%D1%87%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D1%96%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82

Машинне навчання  — це розділ штучного інтелекту, що має за основу побудову та дослідження систем, які можуть самостійно навчатись з даних. Наприклад, система машинного навчання може бути натренована на електронних повідомленнях для розрізняння спаму і прийнятних повідомлень. Після навчання вона може бути використана для класифікації нових повідомлень  електронної пошти  на  спам  та не-спам. В основі машинного навчання розглядаються уявлення та узагальнення. Представлення даних і функцій оцінки цих даних є частиною всіх систем машинного навчання, наприклад, у наведеному вище прикладі, повідомлення електронною поштою, ми можемо уявити лист як набір англійських слів, просто відмовившись від порядку слів. Узагальнення є властивістю, яку система буде застосовувати добре на невидимих примірниках даних; умови, за яких це може бути гарантовано, є ключовим об'єктом вивчення в полі обчислювальної теорії навчання. Існує широкий спектр завдань машинного навчання та успішн...