trí tuệ nhân tạo là gì?

By Admin 16/11/2023 0

Đây là một trong những nội dung bài viết cơ phiên bản. Nhấn nhập phía trên nhằm hiểu thêm vấn đề.

Bách khoa toàn thư cởi Wikipedia

Bạn đang xem: trí tuệ nhân tạo là gì?

Trong khoa học tập PC, trí tuệ nhân tạo hoặc AI (tiếng Anh: artificial intelligence), thỉnh thoảng được gọi là trí mưu trí nhân tạo, là trí mưu trí được thể hiện tại sử dụng máy móc, ngược ngược với trí mưu trí tự động nhiên của quả đât. Thông thông thường, thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" thông thường được dùng nhằm tế bào mô tả những sever móc (hoặc máy tính) với kỹ năng học theo những tác dụng "nhận thức" nhưng mà quả đât thông thường nên link với tâm trí, như "học tập" và "giải quyết vấn đề".[1][2][3]

Khi công cụ càng ngày càng tăng kỹ năng, những trọng trách được xem như là cần thiết "trí thông minh" thông thường bị loại bỏ quăng quật ngoài khái niệm về AI, một hiện tượng kỳ lạ được gọi là cảm giác AI.[4] Một câu châm ngôn nhập Định lý của Tesler bảo rằng "AI là bất kể điều gì không được triển khai."[5] Ví dụ, nhận dạng ký tự động quang quẻ học tập thông thường bị loại bỏ trừ ngoài những loại được xem như là AI, đang trở thành một technology thường thì.[6] kỹ năng máy tiến bộ thông thường được phân loại như AI bao hàm thành công xuất sắc hiểu điều thưa của quả đât,[1] độ cạnh tranh tối đa nhập trò đùa kế hoạch (chẳng hạn như cờ vua và Go),[7] xe pháo sinh hoạt song lập, toan tuyến mưu trí nhập mạng phân phối nội dung, và tế bào phỏng quân sự chiến lược.

Trí tuệ tự tạo hoàn toàn có thể được phân trở nên thân phụ loại khối hệ thống không giống nhau: trí tuệ tự tạo phân tách, lấy hứng thú kể từ quả đât và tự tạo.[8] AI phân tách chỉ mất những điểm lưu ý phù phù hợp với trí tuệ nhận thức; dẫn đến một thay mặt đại diện trí tuệ về trái đất và dùng tiếp thu kiến thức dựa vào tay nghề nhập quá khứ nhằm thông tin những đưa ra quyết định nhập sau này. AI lấy hứng thú kể từ con cái người dân có những nhân tố kể từ trí tuệ trí tuệ và cảm xúc; hiểu xúc cảm của quả đât, ngoài ra nhân tố trí tuệ và đánh giá bọn chúng trong các công việc rời khỏi đưa ra quyết định. AI nhân cơ hội hóa đã cho chúng ta thấy những điểm lưu ý của toàn bộ những loại năng lượng (nghĩa là trí tuệ trí tuệ, xúc cảm và xã hội), với kỹ năng tự động ý thức và tự động trí tuệ được trong những tương tác.

Trí tuệ tự tạo được xây dựng như 1 môn học tập thuật nhập năm 1956, và trong mỗi năm tiếp sau đó đang được trải qua không ít làn sóng sáng sủa,[9][10] tiếp sau đó là việc tuyệt vọng và rơi rụng ngân sách đầu tư (được gọi là " ngày đông AI "),[11][12] tiếp sau là cơ hội tiếp cận mới nhất, thành công xuất sắc và tài trợ mới nhất.[10][13] Trong phần rộng lớn lịch sử hào hùng của tớ, nghiên cứu và phân tích AI và đã được phân thành những ngôi trường con cái thông thường ko liên hệ được cùng nhau.[14] Các ngôi trường con cái này dựa vào những lưu ý đến chuyên môn, ví dụ điển hình như các tiềm năng ví dụ (ví dụ: " robot học tập " hoặc "học máy"),[15] việc dùng những dụng cụ ví dụ ("logic" hoặc màng lưới thần kinh trung ương nhân tạo) hoặc sự khác lạ triết học tập thâm thúy.[16][17][18] Các ngành con cái cũng rất được dựa vào những nhân tố xã hội (các tổ chức triển khai ví dụ hoặc việc làm của những căn nhà nghiên cứu và phân tích cụ thể).[14]

Lĩnh vực này được xây dựng dựa vào tuyên tía rằng trí mưu trí của quả đât "có thể được tế bào mô tả đúng đắn mà đến mức một máy bộ hoàn toàn có thể được sản xuất nhằm tế bào phỏng nó".[19] Như vậy thực hiện trào lên những bàn bạc triết học tập về thực chất của tâm trí và đạo đức nghề nghiệp Khi dẫn đến những loại vật tự tạo với trí mưu trí như thể quả đât, này là những yếu tố và đã được truyền thuyết thần thoại, viễn tưởng và triết học tập kể từ thời cổ kính kể cho tới.[20] Một số người cũng coi AI là nguyệt lão nguy hại cho tới thế giới nếu như tiến bộ triển của chính nó ko suy hạn chế.[21] Những người không giống tin tưởng rằng AI, không như những cuộc cách mệnh technology trước đó, sẽ khởi tạo rời khỏi nguy cơ tiềm ẩn thất nghiệp một loạt.[22]

Trong thế kỷ 21, những chuyên môn AI đang được trải qua chuyện sự hồi sinh sau những tiến bộ cỗ mặt khác về sức khỏe PC, tài liệu rộng lớn và nắm vững lý thuyết; và chuyên môn AI đang trở thành một trong những phần chính yếu của ngành technology, hùn giải quyết và xử lý nhiều yếu tố thử thách nhập học tập máy, technology ứng dụng và nghiên cứu và phân tích vận hành.[13]

Lịch sử[sửa | sửa mã nguồn]

Tư tưởng với kỹ năng loại vật tự tạo xuất hiện tại như các vũ khí kể chuyện thời cổ kính,[23] và được phổ cập nhập tè thuyết, như nhập Frankenstein của Mary Shelley hoặc RUR (máy toàn năng Rossum) của Karel Capek.[24] Những anh hùng này và số phận của mình nêu rời khỏi nhiều yếu tố tương tự động hiện tại đang rất được thảo luận nhập đạo đức nghề nghiệp của trí tuệ tự tạo.[20]

Nghiên cứu giúp về lý trí cơ học tập hoặc "chính thức" chính thức với những căn nhà triết học tập và toán học tập thời cổ kính. Nghiên cứu giúp về logic toán học tập đang được dẫn thẳng cho tới lý thuyết đo lường của Alan Turing, người nhận định rằng một máy bộ, bằng phương pháp đảo lộn những ký hiệu đơn giản và giản dị như "0" và "1", hoàn toàn có thể tế bào phỏng ngẫu nhiên hành vi suy đoán toán học tập này hoàn toàn có thể nắm vững. Tầm nhìn thâm thúy này, đã cho chúng ta thấy PC chuyên môn số hoàn toàn có thể tế bào phỏng ngẫu nhiên quy trình suy đoán kiểu dáng này, và đã được gọi là luận án Church-Turing.[25] Cùng với những tìm hiểu mặt khác về sinh học tập thần kinh trung ương, lý thuyết vấn đề và tinh chỉnh học tập, điều này khiến cho những căn nhà nghiên cứu và phân tích lưu ý đến kỹ năng xây cất khối óc năng lượng điện tử. Turing đang được khuyến cáo rằng "nếu một quả đât ko thể phân biệt Một trong những phản hồi từ là 1 máy và một quả đât, PC hoàn toàn có thể được xem như là 'thông minh'.[26] Công việc trước tiên nhưng mà giờ đây được thừa nhận là trí tuệ tự tạo là design kiểu dáng "tế bào thần kinh trung ương nhân tạo" bởi McCullouch và Pitts thể hiện năm 3500.[1]

Mục tiêu[sửa | sửa mã nguồn]

Lý luận, giải quyết và xử lý vấn đề[sửa | sửa mã nguồn]

Các căn nhà nghiên cứu và phân tích trước tiên đang được cải cách và phát triển những thuật toán học theo theo gót lý luận từng bước nhưng mà con cái người tiêu dùng Khi giải quyết và xử lý những câu đánh đố hoặc thể hiện những cách thức loại trừ logic.[27] Vào cuối trong thời hạn 1980 và 1990, nghiên cứu và phân tích về AI đang được cải cách và phát triển những cách thức xử lý vấn đề ko chắc hẳn rằng hoặc ko không thiếu, dùng những định nghĩa kể từ phần trăm và kinh tế tài chính.[28]

Đối với những yếu tố khó khăn, những thuật toán cần phải với Hartware đầy đủ mạnh nhằm triển khai luật lệ đo lường đẩy đà - nhằm trải qua chuyện "vụ nổ tổ hợp": lượng bộ lưu trữ và thời hạn đo lường hoàn toàn có thể trở thành vô vàn nếu như giải quyết và xử lý một yếu tố khó khăn. Mức phỏng ưu tiên tối đa là lần tìm tòi những thuật toán giải quyết và xử lý yếu tố.[29]

Con người hay được dùng những trí óc thời gian nhanh và trực quan lại chứ không cần nên là luật lệ khấu trừ từng bước nhưng mà những nghiên cứu và phân tích AI ban sơ hoàn toàn có thể tế bào phỏng.[30] AI đang được tiến bộ triển bằng phương pháp dùng cơ hội giải quyết và xử lý yếu tố "biểu tượng phụ": cơ hội tiếp cận tác nhân được thể hiện tại nhấn mạnh vấn đề vai trò của những kĩ năng cảm ứng động cho tới lý luận cao hơn; nghiên cứu và phân tích mạng thần kinh trung ương nỗ lực nhằm tế bào phỏng những cấu hình phía bên trong óc thực hiện đột biến kĩ năng này. Các cách thức tiếp cận tổng hợp so với AI học theo kỹ năng của quả đât.

Các phe cánh trí tuệ nhân tạo[sửa | sửa mã nguồn]

Robot ASIMO (Honda - Nhật Bản)

Trí tuệ tự tạo (AI) phân thành nhị phe cánh tư duy: Trí tuê tự tạo truyền thống lịch sử và trí tuệ đo lường.

Xem thêm: hình nền 13 pro max

Trí tuê tự tạo truyền thống lịch sử hầu hết bao hàm những cách thức hiện tại được phân loại là những cách thức học tập máy (machine learning), đặc thù vị hệ kiểu dáng (formalism) và phân tách tổng hợp. Nó còn được biết với những thương hiệu Trí tuê tự tạo hình tượng, Trí tuê tự tạo logic, Trí tuê tự tạo ngăn nắp (neat AI) và Trí tuê tự tạo truyền thống (Goodness Old Fashioned Artificial Intelligence). (Xem thêm thắt ngữ nghĩa học tập.) Các cách thức bao gồm có:

  • Hệ thường xuyên gia: vận dụng những kỹ năng suy đoán nhằm đạt cho tới một Tóm lại. Một hệ Chuyên Viên hoàn toàn có thể xử lý những lượng rộng lớn vấn đề đang được biết và thể hiện những Tóm lại dựa vào những vấn đề ê. Clippy công tác trợ hùn với với mẫu cặp giấy tờ của Microsoft Office là một trong những ví dụ. Khi người tiêu dùng gõ phím, Clippy xem sét những Xu thế chắc chắn và thể hiện những khêu gợi ý.
  • Lập luận theo gót trường hợp.
  • Mạng Bayes.

Trí tuệ đo lường nghiên cứu và phân tích việc học tập hoặc cải cách và phát triển lặp (ví dụ: tinh ranh chỉnh thông số nhập khối hệ thống, ví dụ điển hình khối hệ thống connectionist). Việc học tập dựa vào tài liệu tay nghề và với mối quan hệ với Trí tuệ tự tạo phi ký hiệu, Trí tuê tự tạo lộn xộn (scruffy AI) và đo lường mượt (soft computing). Các cách thức chủ yếu bao gồm có:

  • Mạng neural: những khối hệ thống mạnh về nhận dạng hình mẫu (pattern recognition).
  • Hệ nhòa (Fuzzy system): những chuyên môn suy đoán ko chắc hẳn rằng, và đã được dùng rộng thoải mái trong những khối hệ thống công nghiệp tiến bộ và những khối hệ thống vận hành thành phầm chi tiêu và sử dụng.
  • Tính toán tiến bộ hóa (Evolutionary computation): phần mềm những định nghĩa biology như quần thể, biến hóa dị và đấu giành giật tồn tại nhằm sinh những điều giải càng ngày càng chất lượng tốt rộng lớn cho tới câu hỏi. Các cách thức này thông thường được phân thành những thuật toán tiến bộ hóa (ví dụ thuật toán gene) và trí tuệ bọn đàn (swarm intelligence) (chẳng hạn hệ kiến).
  • Trí tuê tự tạo dựa hành động (Behavior based AI): một cách thức module nhằm xây cất những khối hệ thống Trí tuê tự tạo bằng tay thủ công.

Người tớ đang được nghiên cứu và phân tích những khối hệ thống mưu trí lai (hybrid intelligent system), nhập ê phối hợp nhị phe cánh này. Các luật diễn dịch của hệ Chuyên Viên hoàn toàn có thể được sinh vị mạng neural hoặc những luật dẫn xuất (production rule) từ các việc học tập theo gót tổng hợp như nhập phong cách xây dựng ACT-R.

Các cách thức trí tuệ tự tạo thông thường được sử dụng trong những công trình xây dựng nghiên cứu và phân tích khoa học tập trí tuệ (cognitive science), một ngành nỗ lực dẫn đến quy mô trí tuệ của quả đât (việc này không giống với những nghiên cứu và phân tích Trí tuê nhân tạo, vì như thế Trí tuê nhân tạo chỉ ham muốn dẫn đến công cụ thực dụng chủ nghĩa, ko nên dẫn đến quy mô về sinh hoạt của cục óc con cái người).

Triết lý Trí tuệ nhân tạo[sửa | sửa mã nguồn]

Bài chủ yếu Triết lý Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ tự tạo mạnh hoặc Trí tuệ tự tạo yếu đuối, này vẫn là một trong những chủ thể bàn bạc sốt dẻo của những căn nhà triết học tập Trí tuệ tự tạo. Nó tương quan cho tới philosophy of mind và mind-body problem. Đáng để ý nhất là Roger Penrose nhập kiệt tác The Emperor's New Mind và John Searle với thử nghiệm trí tuệ nhập cuốn Chinese room (Căn chống Trung Hoa) xác minh rằng những khối hệ thống logic kiểu dáng ko thể đạt được trao thức thực sự, trong những lúc Douglas Hofstadter nhập Gödel, Escher, Bach và Daniel Dennett nhập Consciousness Explained cỗ vũ thuyết tác dụng. Theo ý kiến của không ít người cỗ vũ Trí tuệ tự tạo mạnh, trí tuệ tự tạo được xem như là "chén thánh " của Trí tuệ tự tạo.

Máy trầm trồ với trí tuệ[sửa | sửa mã nguồn]

Có nhiều ví dụ về những công tác thể hiện tại trí mưu trí ở một cường độ này ê. Ví dụ:

  • Twenty Questions - Một trò đùa trăng tròn thắc mắc, nhập ê dùng mạng neural
  • The Start Project - một công tác vấn đáp những thắc mắc vị giờ Anh.
  • Brainboost - một khối hệ thống vấn đáp thắc mắc khác
  • Cyc, một hạ tầng học thức với thật nhiều kiến thức và kỹ năng về trái đất thực và kỹ năng suy đoán logic.
  • Jabberwacky, một chatterbot với kỹ năng học
  • ALICE, một chatterbot
  • Alan, một chatterbot khác
  • Albert One, chatterbot nhiều mặt
  • ELIZA, một công tác fake thực hiện bác bỏ sĩ tư tưởng, cải cách và phát triển năm 1966
  • PAM (Plan Applier Mechanism) - một khối hệ thống nắm vững chuyện kể, cải cách và phát triển vị John Wilensky năm 1978.
  • SAM (Script applier mechanism) - một khối hệ thống nắm vững chuyện kể, cải cách và phát triển năm 1975.
  • SHRDLU - một công tác hiểu ngôn từ đương nhiên, cải cách và phát triển năm 1968-1970.
  • Creatures, một trò đùa PC với những sinh hoạt nhân như thể, tiến bộ hóa những loại vật kể từ nút gien trở lên trên, dùng cấu hình sinh hóa phức tạp và những khối óc là mạng neural.
  • BBC news story on the creator of Creatures latest creation. Steve Grand's Lucy.
  • AARON - công tác vẽ giành giật, cải cách và phát triển vị Harold Cohen.
  • Eurisko - một ngôn từ hùn giải quyết và xử lý những câu hỏi, nhập ê với dùng những cách thức heuristics, bao gồm cả heuristics cho tới việc dùng và thay cho thay đổi những cách thức heuristics. Phát triển năm 1978 vị Douglas Lenat.
  • X-Ray Vision for Surgeons - một group nghiên cứu và phân tích xử lý hình ảnh hắn học tập bên trên ĐH MIT.
  • Các công tác trò đùa backgammon và cờ vây dùng mạng neural.
  • Talk vĩ đại William Shakespeare - William Shakespeare chatbot
  • Chesperito - Một chat/infobot về #windows95 channel bên trên đem DALnet IRC.
  • Drivatar, một công tác học tập cơ hội tài xế đua bằng phương pháp coi những xe pháo đua không giống, cải cách và phát triển cho tới trò đùa năng lượng điện tử Forza Motorsport
  • Tiểu Độ - một Robot với trí tuệ tự tạo nằm trong hãng sản xuất Baidu từng nhập cuộc công tác Siêu Trí Tuệ Trung Quốc (mùa 4) và đoạt giải

Các căn nhà nghiên cứu và phân tích AI[sửa | sửa mã nguồn]

Trên trái đất với thật nhiều những căn nhà nghiên cứu và phân tích trí tuệ tự tạo thao tác bên trên hàng nghìn viện nghiên cứu và phân tích và doanh nghiệp lớn. Dưới đấy là một vài trong vô số căn nhà nghiên cứu và phân tích đang được với góp sức lớn:

  • Alan Turing
  • Boris Katz
  • Doug Lenat
  • Douglas Hofstadter
  • Geoffrey Hinton
  • John McCarthy
  • Karl Sims
  • Kevin Warwick
  • Igor Aleksander
  • Marvin Minsky
  • Seymour Papert
  • Maggie Boden
  • Mike Brady
  • Oliver Selfridge
  • Raj Reddy
  • Judea Pearl
  • Rodney Brooks
  • Roger Schank
  • Terry Winograd
  • Rolf Pfeifer

Nguy cơ với loại người[sửa | sửa mã nguồn]

Sau Khi căn nhà cơ vật lý học tập Stephen Hawking và tỷ phú Elon Musk chú ý về nguyệt lão rình rập đe dọa tiềm tàng của trí tuệ tự tạo, nhiều người vẫn nhận định rằng bọn họ đang được quá thắc mắc xa vời trong những lúc AI đang được mang lại lợi ích thật nhiều cho tới cuộc sống thường ngày của tất cả chúng ta. Stephen Hawking xác minh “Trí tuệ tự tạo hoàn toàn có thể là lốt chấm không còn cho tới thế giới Khi nó cải cách và phát triển mà đến mức hoàn mỹ nhất”.[cần dẫn nguồn]

Tác động trước tiên của trí tuệ tự tạo nhưng mà tất cả chúng ta hoàn toàn có thể đơn giản và dễ dàng nhận biết đó là tỷ trọng thất nghiệp tăng ngày một nhiều. Nếu AI cải cách và phát triển hoàn mỹ, nó với kỹ năng thay cho thế quả đât trong những việc trí tuệ như bảo vệ sức mạnh, đáp ứng, phát hành theo gót dây chuyền sản xuất tự động hóa, việc làm văn chống....[31] Hoặc cũng hoàn toàn có thể yếu tố thất nghiệp sẽ tiến hành AI giải quyết và xử lý một cơ hội nhưng mà tất cả chúng ta ko thể tưởng tượng được.

Xem thêm: dữ liệu hệ thống trên iphone là gì

Theo Bill Joy, người đồng gây dựng và Giám đốc khoa học tập của Sun Microsystems: "Có một yếu tố rất rộng so với xã hội loại người Khi AI trở thành phổ cập, này là tất cả chúng ta sẽ ảnh hưởng phụ thuộc. Khi AI trở thành hoàn mỹ và mưu trí rộng lớn, tất cả chúng ta tiếp tục được cho phép bản thân nghe theo gót những đưa ra quyết định của dòng sản phẩm móc, vì như thế đơn giản và giản dị là những máy bộ luôn luôn thể hiện đưa ra quyết định đúng đắn rộng lớn quả đât."[31]

Theo Andrew Maynard, căn nhà cơ vật lý và là kẻ giám đốc Trung tâm nghiên cứu và phân tích rủi ro khủng hoảng khoa học tập bên trên ĐH Michigan: "Khi AI kết phù hợp với technology nano hoàn toàn có thể là bước tiến bộ đột phá huỷ của khoa học tập, tuy nhiên cũng hoàn toàn có thể là nguyệt lão rình rập đe dọa lớn số 1 so với quả đât. Trong Khi Sở quốc chống Mỹ đang được nghiên cứu và phân tích dự án công trình Autonomous Tactical Robot (EATR), nhập ê những robot tiếp tục dùng technology nano nhằm hít vào tích điện vị những hóa học cơ học hoàn toàn có thể là khung người quả đât. Đó thực sự là nguyệt lão rình rập đe dọa lớn số 1, Khi những robot nano tự động dẫn đến tích điện bằng phương pháp ăn những hóa học cơ học kể từ cây xanh và động vật hoang dã, hoàn toàn có thể là nguyên con người. Nghe có vẻ như tương tự như trong những bộ phim truyện viễn tưởng, tuy nhiên ê là vấn đề trọn vẹn hoàn toàn có thể xẩy ra. Có lẽ tất cả chúng ta nên chính thức cảnh giác ngay lập tức kể từ giờ đây."

Tham khảo thêm[sửa | sửa mã nguồn]

Sách khoa học[sửa | sửa mã nguồn]

Dưới đấy là list những cuốn sách (tiếng Anh) cần thiết nhập ngành. Xem list không thiếu rộng lớn bên trên Các ấn phẩm Trí tuệ tự tạo cần thiết.

  • Artificial Intelligence: A Modern Approach, tác giả: Stuart J. Russell và Peter Norvig ISBN 0-13-080302-2
  • Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid, tác giả: Douglas R. Hofstadter
  • Understanding Understanding: Essays on Cybernetics and Cognition, tác giả: Heinz von Foerster
  • In the Image of the Brain: Breaking the Barrier Between Human Mind and Intelligent Machines, tác giả: Jim Jubak
  • Today's Computers, Intelligent Machines and Our Future, tác giả: Hans Moravec, Đại học tập Stanford
  • The Society of Mind, tác giả: Marvin Minsky, ISBN 0-671-65713-5 15-3-1998
  • Perceptrons: An Introduction vĩ đại Computational Geometry, tác giả: Marvin Minsky and Seymour Papert ISBN 0-262-63111-3 28-12-1987
  • The Brain Makers: Genius, Ego and Greed In The Quest For Machines That Think, tác giả: HP Newquist ISBN 0-672-30412-0.

Các chủ thể với liên quan[sửa | sửa mã nguồn]

  • Danh sách PC hư hỏng cấu
  • Danh sách người máy hư hỏng cấu

Các nghành nghề nổi bật vận dụng Trí tuệ nhân tạo[sửa | sửa mã nguồn]

  • Nhận dạng mẫu
    • Nhận dạng vần âm quang quẻ học tập (Optical character recognition)
    • Nhận dạng văn bản viết lách tay
    • Nhận dạng giờ nói
    • Nhận dang khuôn mặt
  • Xử lý ngôn từ đương nhiên, Dịch tự động động(dịch máy) và Chatterbot
  • Điều khiển phi tuyến và Robotics
  • Computer vision, Thực bên trên ảo và Xử lý ảnh
  • Lý thuyết trò đùa và Lập plan (Strategic planning)
  • Trò đùa Trí tuê tự tạo và Computer game bot

Các nghành nghề không giống thiết đặt những cách thức Trí tuệ nhân tạo[sửa | sửa mã nguồn]

  • Tự động hóa
  • Bio-inspired computing
  • Điều khiển học
  • Hệ thống mưu trí lai
  • Agent thông minh
  • Điều khiển thông minh
  • Suy thao diễn tự động động
  • Khai phá huỷ dữ liệu
  • Cognitive robotics
  • Developmental robotics
  • Evolutionary robotics
  • Chatbot

Tham khảo[sửa | sửa mã nguồn]

  1. ^ a b c Russell & Norvig 2009.
  2. ^ Kaplan, Andreas (2022). “Artificial Intelligence, Buiness and Civilization - Our Fate Made in Machines”. Routledge.
  3. ^ Khuc, Quy Van (10 mon 8 năm 2022). “Nghề nghiên cứu: gian khổ hạnh và cô đơn”. dx.doi.org. Truy cập ngày 12 mon hai năm 2023.
  4. ^ McCorduck 2004
  5. ^ Maloof, Mark. “Artificial Intelligence: An Introduction, p. 37” (PDF). georgetown.edu. Bản gốc (PDF) tàng trữ ngày 25 mon 8 năm 2018.
  6. ^ Schank, Roger C. (1991). “Where's the AI”. AI magazine. 12 (4): 38.
  7. ^ “AlphaGo – Google DeepMind”. Lưu trữ phiên bản gốc ngày 10 mon 3 năm năm nhâm thìn.
  8. ^ Kaplan Andreas; Michael Haenlein (2018) Siri, Siri in my Hand, who's the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations and Implications of Artificial Intelligence, Business Horizons, 62(1)
  9. ^ Optimism of early AI:
  10. ^ a b Boom of the 1980s: rise of expert systems, Fifth Generation Project, Alvey, MCC, SCI:
  11. ^ First AI Winter, Mansfield Amendment, Lighthill report
  12. ^ Second AI winter:
  13. ^ a b AI becomes hugely successful in the early 21st century
  14. ^ a b Pamela McCorduck (2004, pp. 424) writes of "the rough shattering of AI in subfields—vision, natural language, decision theory, genetic algorithms, robotics ... and these with own sub-subfield—that would hardly have anything vĩ đại say vĩ đại each other."
  15. ^ This list of intelligent traits is based on the topics covered by the major AI textbooks, including:
  16. ^ Biological intelligence vs. intelligence in general:
  17. ^ Neats vs. scruffies:
  18. ^ Symbolic vs. sub-symbolic AI:
  19. ^ See the Dartmouth proposal, under Philosophy, below.
  20. ^ a b This is a central idea of Pamela McCorduck's Machines Who Think. She writes: "I lượt thích vĩ đại think of artificial intelligence as the scientific apotheosis of a venerable cultural tradition." (McCorduck 2004, p. 34) "Artificial intelligence in one sườn or another is an idea that has pervaded Western intellectual history, a dream in urgent need of being realized." (McCorduck 2004, p. xviii) "Our history is full of attempts—nutty, eerie, comical, earnest, legendary and real—to make artificial intelligences, vĩ đại reproduce what is the essential us—bypassing the ordinary means. Back and forth between myth and reality, our imaginations supplying what our workshops couldn't, we have engaged for a long time in this odd sườn of self-reproduction." (McCorduck 2004, p. 3) She traces the desire back vĩ đại its Hellenistic roots and calls it the urge vĩ đại "forge the Gods." (McCorduck 2004, pp. 340–400)
  21. ^ “Stephen Hawking believes AI could be mankind's last accomplishment”. BetaNews. ngày 21 mon 10 năm năm nhâm thìn. Lưu trữ phiên bản gốc ngày 28 mon 8 năm 2017.
  22. ^ Ford, Martin; Colvin, Geoff (ngày 6 mon 9 năm 2015). “Will robots create more jobs phàn nàn they destroy?”. The Guardian. Truy cập ngày 13 mon một năm 2018.
  23. ^ AI in myth:
  24. ^ AI in early science fiction.
  25. ^ Formal reasoning:
  26. ^ “Artificial Intelligence”. Encyclopedia of Emerging Industries (bằng giờ Anh). ngày 30 mon 11 năm 2010. Truy cập ngày 23 mon 7 năm 2019.
  27. ^ Problem solving, puzzle solving, game playing and deduction:
    • Russell & Norvig 2003, chpt. 3–9,
    • Poole, Mackworth & Goebel 1998, chpt. 2,3,7,9,
    • Luger & Stubblefield 2004, chpt. 3,4,6,8,
    • Nilsson 1998, chpt. 7–12
  28. ^ Uncertain reasoning:
    • Russell & Norvig 2003, tr. 452–644,
    • Poole, Mackworth & Goebel 1998, tr. 345–395,
    • Luger & Stubblefield 2004, tr. 333–381,
    • Nilsson 1998, chpt. 19
  29. ^ Intractability and efficiency and the combinatorial explosion:
    • Russell & Norvig 2003, tr. 9, 21–22
  30. ^ Psychological evidence of sub-symbolic reasoning:
    • Wason & Shapiro (1966) showed that people bởi poorly on completely abstract problems, but if the problem is restated vĩ đại allow the use of intuitive social intelligence, performance dramatically improves. (See Wason selection task)
    • Kahneman, Slovic & Tversky (1982) have shown that people are terrible at elementary problems that involve uncertain reasoning. (See list of cognitive biases for several examples).
    • Lakoff & Núñez (2000) have controversially argued that even our skills at mathematics depend on knowledge and skills that come from "the body", i.e. sensorimotor and perceptual skills. (See Where Mathematics Comes From)
  31. ^ a b Clark, Jack (ngày 8 mon 12 năm 2015). “Why năm ngoái Was a Breakthrough Year in Artificial Intelligence”. Bloomberg News. Lưu trữ phiên bản gốc ngày 23 mon 11 năm 2016. Truy cập ngày 23 mon 11 năm 2016. After a half-decade of quiet breakthroughs in artificial intelligence, năm ngoái has been a landmark year. Computers are smarter and learning faster phàn nàn ever.

Liên kết ngoài[sửa | sửa mã nguồn]

Wikimedia Commons nhận thêm hình hình ảnh và phương tiện đi lại truyền đạt về Trí tuệ nhân tạo.
  • Artificial intelligence bên trên Encyclopædia Britannica (tiếng Anh)
  • Trí tuệ tự tạo bên trên Từ điển bách khoa Việt Nam
  • Mục nhập Artificial Intelligence nhập Internet Encyclopedia of Philosophy
  • Thomason, Richmond. “Logic and Artificial Intelligence”. Trong Zalta, Edward N. (biên tập). Stanford Encyclopedia of Philosophy.
  • Artificial Intelligence. Đài truyền hình BBC Radio 4 discussion with John Agar, Alison Adam & Igor Aleksander (In Our Time, 8 December 2005).
  • Theranostics and AI—The Next Advance in Cancer Precision Medicine