Эффект ИИ - AI effect

Эффект ИИ возникает, когда наблюдатели недооценивают поведение программы искусственного интеллекта , утверждая, что это не настоящий интеллект.

Автор Памела Мак-Кордак пишет: «Это часть истории области искусственного интеллекта , что каждый раз , когда кто - то понял, как сделать компьютер делать что - то-хорошо играть в шашки, решать простой , но относительно неформальные проблемы, были хоры критиков сказать , 'это не мышление' ". Исследователь Родни Брукс жалуется: «Каждый раз, когда мы выясняем какую-то его часть, она перестает быть волшебной; мы говорим:« О, это просто вычисление »».

«Эффект ИИ» пытается переопределить ИИ, чтобы означать: ИИ - это все, что еще не было сделано.

Некоторые люди думают, что как только ИИ успешно решает проблему, проблема больше не является частью ИИ.

Памела МакКордак называет «странным парадоксом» то, что «практические успехи ИИ, вычислительные программы, которые действительно достигли разумного поведения, вскоре были ассимилированы в любой прикладной области, в которой они оказались полезными, и стали молчаливыми партнерами наряду с другими подходами к решению проблем, которые оставил исследователей искусственного интеллекта заниматься только «провалами», крепкими орешками, которые еще нельзя было расколоть ».

Когда IBM «s шахматы игры компьютер Deep Blue удалось победить Гарри Каспарова в 1997 году, люди жаловались , что он использовал только„грубые силовые методы“ , и это была не настоящая разведка. Фред Рид пишет:

«Проблема, с которой регулярно сталкиваются сторонники искусственного интеллекта, заключается в следующем: когда мы знаем, как машина делает что-то« умное », она перестает считаться умной. Если бы я победил чемпиона мира по шахматам, меня сочли бы очень умным».

Дуглас Хофштадтер кратко описывает эффект ИИ, цитируя теорему Ларри Теслера :

«AI - это то, что еще не было сделано».

Когда проблемы еще не формализованы, их все еще можно охарактеризовать с помощью модели вычислений , включающей вычисления , производимые человеком . Вычислительная нагрузка задачи распределяется между компьютером и человеком: одна часть решается компьютером, а другая часть - человеком. Эта формализация называется машиной Тьюринга с участием человека .

Приложения AI становятся мейнстримом

Программное обеспечение и алгоритмы, разработанные исследователями ИИ, теперь интегрированы во многие приложения по всему миру, но на самом деле их не называют ИИ.

Майкл Суэйн сообщает: «В наши дни достижения искусственного интеллекта не так превозносятся как искусственный интеллект, но часто рассматриваются как достижения в какой-то другой области». «ИИ стал более важным, поскольку стал менее заметным», - говорит Патрик Уинстон . «В наши дни трудно найти большую систему, которая не работает, отчасти из-за идей, разработанных или созревших в мире искусственного интеллекта».

По словам Стоттлера Хенке, «огромные практические преимущества приложений ИИ и даже наличие ИИ во многих программных продуктах остаются в значительной степени незамеченными для многих, несмотря на уже широко распространенное использование методов ИИ в программном обеспечении. Это эффект ИИ. Многие маркетологи этого не делают». не используют термин «искусственный интеллект», даже если продукты их компании основаны на некоторых методах искусственного интеллекта. Почему бы и нет? "

Марвин Мински пишет: «Этот парадокс является результатом того факта, что всякий раз, когда исследовательский проект ИИ делал новое полезное открытие, этот продукт обычно быстро выделялся, чтобы сформировать новую научную или коммерческую специальность с собственным отличительным названием. Эти изменения в названии заставили посторонних задавать вопросы. , Почему мы видим так мало прогресса в центральной области искусственного интеллекта? "

Ник Бостром отмечает, что «многие передовые технологии ИИ проникли в общие приложения, часто не называемые ИИ, потому что, как только что-то становится достаточно полезным и достаточно распространенным, оно больше не именуется ИИ».

Наследие зимы искусственного интеллекта

Многие исследователи искусственного интеллекта обнаруживают, что они могут получить больше финансирования и продать больше программного обеспечения, если будут избегать дурной репутации «искусственного интеллекта» и вместо этого делать вид, что их работа не имеет ничего общего с интеллектом. Особенно это было актуально в начале 1990-х, во время второй « зимы искусственного интеллекта ».

Пэтти Таскарелла пишет: «Некоторые считают, что слово« робототехника »на самом деле несет клеймо, которое снижает шансы компании на получение финансирования»

Сохранение места для человечества на вершине цепи бытия

Майкл Кернс предполагает, что «люди подсознательно пытаются сохранить за собой какую-то особую роль во Вселенной». Не обращая внимания на искусственный интеллект, люди могут продолжать чувствовать себя уникальными и особенными. Кернс утверждает, что изменение восприятия, известное как эффект ИИ, можно проследить до того, как тайна была удалена из системы. Возможность отследить причину событий подразумевает, что это форма автоматизации, а не интеллекта.

Связанный с этим эффект был отмечен в истории познания животных и в исследованиях сознания , где каждый раз, когда способность, ранее считавшаяся исключительно человеческой, обнаруживается у животных (например, способность делать инструменты или прохождение теста с зеркалом ), общая важность этой емкости устарело.

Герберт А. Саймон , когда его спросили об отсутствии освещения ИИ в прессе в то время, сказал: «ИИ отличался от других тем, что сама идея о нем вызывает настоящий страх и враждебность в некоторых человеческих грудях. Таким образом, вы становитесь очень эмоциональными. реакции. Но это нормально. Мы с этим переживем ".

Смотрите также

Примечания

использованная литература

внешние ссылки