trí tuệ nhân tạo là gì?

By Admin 20/11/2023 0

Đây là 1 trong những nội dung bài viết cơ bạn dạng. Nhấn vô trên đây nhằm hiểu thêm vấn đề.

Bách khoa toàn thư ngỏ 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), nhiều lúc được gọi là trí lanh lợi nhân tạo, là trí lanh lợi được thể hiện nay sử dụng máy móc, trái khoáy ngược với trí lanh lợi tự động nhiên của thế giới. Thông thông thường, thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" thông thường được dùng nhằm tế bào miêu tả những sever móc (hoặc máy tính) sở hữu kĩ năng học theo những tác dụng "nhận thức" tuy nhiên thế giới thông thường cần link với tâm trí, như "học tập" và "giải quyết vấn đề".[1][2][3]

Khi công cụ càng ngày càng tăng kĩ năng, những trọng trách được xem là cần thiết "trí thông minh" thông thường bị loại bỏ quăng quật ngoài khái niệm về AI, một hiện tượng lạ được gọi là cảm giác AI.[4] Một câu châm ngôn vô 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 đãng học tập thông thường bị loại bỏ trừ ngoài những loại được xem là AI, đang trở thành một technology thường thì.[6] kĩ năng máy tân tiến thông thường được phân loại như AI bao hàm thành công xuất sắc hiểu điều trình bày của thế giới,[1] sức cạnh tranh tối đa vô trò đùa kế hoạch (chẳng hạn như cờ vua và Go),[7] xe pháo hoạt động và sinh hoạt song lập, quyết định tuyến lanh lợi vô 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 phụ thân loại khối hệ thống không giống nhau: trí tuệ tự tạo phân tách, lấy hứng thú kể từ thế giới và tự tạo.[8] AI phân tách chỉ mất những điểm lưu ý phù phù hợp với trí tuệ nhận thức; đưa đến một thay mặt đại diện trí tuệ về toàn cầu và dùng tiếp thu kiến thức dựa vào tay nghề vô quá khứ nhằm thông tin những đưa ra quyết định vô sau này. AI lấy hứng thú kể từ con cái người dân có những nguyên tố kể từ trí tuệ trí tuệ và cảm xúc; hiểu xúc cảm của thế giới, ngoài các nguyên tố trí tuệ và kiểm tra bọn chúng trong những việc rời khỏi đưa ra quyết định. AI nhân cơ hội hóa đã cho chúng ta biết những điểm lưu ý của toàn bộ những loại năng lượng (nghĩa là trí tuệ trí tuệ, xúc cảm và xã hội), sở hữu kĩ 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 vô năm 1956, và trong mỗi năm tiếp sau đó vẫn trải trải qua nhiều làn sóng sáng sủa,[9][10] tiếp sau đó là việc tuyệt vọng và rơi rụng kinh phí đầu tư (được gọi là " ngày đông AI "),[11][12] tiếp theo sau là cơ hội tiếp cận mới mẻ, thành công xuất sắc và tài trợ mới mẻ.[10][13] Trong phần rộng lớn lịch sử hào hùng của tớ, nghiên cứu và phân tích AI và đã được tạo thành những ngôi trường con cái thông thường ko liên hệ được cùng nhau.[14] Các ngôi trường con cái này dựa vào những suy xét chuyên môn, ví dụ điển hình như các tiềm năng ví dụ (ví dụ: " robot học tập " hoặc "học máy"),[15] việc dùng những khí 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 nguyên tố xã hội (các tổ chức triển khai ví dụ hoặc việc làm của những ngôi nhà nghiên cứu và phân tích cụ thể).[14]

Lĩnh vực này được xây dựng dựa vào tuyên phụ thân rằng trí lanh lợi của thế giới "có thể được tế bào miêu tả đúng chuẩn đến mức độ một bộ máy hoàn toàn có thể được sản xuất nhằm tế bào phỏng nó".[19] Vấn đề này thực hiện nổi lên những bàn bạc triết học tập về thực chất của tâm trí và đạo đức nghề nghiệp Lúc đưa đến những loại vật tự tạo sở hữu trí lanh lợi tương tự thế giới, này là những yếu tố và đã được thần thoại cổ xưa, viễn tưởng và triết học tập kể từ thời thượng cổ kể cho tới.[20] Một số người cũng coi AI là côn trùng nguy nan mang lại trái đất nếu như tiến bộ triển của chính nó ko suy hạn chế.[21] Những người không giống tin yêu rằng AI, không phải như những cuộc cách mệnh technology trước đó, sẽ tạo nên rời khỏi nguy cơ tiềm ẩn thất nghiệp một loạt.[22]

Trong thế kỷ 21, những chuyên môn AI vẫn trải qua chuyện sự hồi sinh sau những tiến bộ cỗ bên cạnh đó 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, chung xử lý nhiều yếu tố thử thách vô học tập máy, technology ứng dụng và nghiên cứu và phân tích vận hành.[13]

Lịch sử[sửa | sửa mã nguồn]

Tư tưởng sở hữu kĩ năng loại vật tự tạo xuất hiện nay như các trang bị kể chuyện thời thượng cổ,[23] và được thịnh hành vô tè thuyết, như vô 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 nay đang rất được thảo luận vô đạo đức nghề nghiệp của trí tuệ tự tạo.[20]

Nghiên cứu vãn về lý trí cơ học tập hoặc "chính thức" chính thức với những ngôi nhà triết học tập và toán học tập thời thượng cổ. Nghiên cứu vãn về logic toán học tập vẫn dẫn thẳng cho tới lý thuyết đo lường và tính toán của Alan Turing, người nhận định rằng một bộ máy, 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 nào là hoàn toàn có thể nắm vững. Tầm nom thâm thúy này, đã cho chúng ta biết PC chuyên môn số hoàn toàn có thể tế bào phỏng ngẫu nhiên quy trình suy đoán kiểu dáng nào là, và đã được gọi là luận án Church-Turing.[25] Cùng với những mày mò bên cạnh đó về sinh học tập thần kinh trung ương, lý thuyết vấn đề và điều khiển và tinh chỉnh học tập, điều này khiến cho những ngôi nhà nghiên cứu và phân tích suy xét kĩ năng xây đắp khối óc năng lượng điện tử. Turing vẫn khuyến cáo rằng "nếu một thế giới ko thể phân biệt Một trong những phản hồi từ là 1 máy và một thế giới, PC hoàn toàn có thể được xem là 'thông minh'.[26] Công việc trước tiên tuy nhiên lúc này được thừa nhận là trí tuệ tự tạo là design kiểu dáng "tế bào thần kinh trung ương nhân tạo" vì thế McCullouch và Pitts thể hiện năm 3500.[1]

Mục tiêu[sửa | sửa mã nguồn]

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

Các ngôi nhà nghiên cứu và phân tích trước tiên vẫn cải cách và phát triển những thuật toán học theo theo đuổi lý luận từng bước tuy nhiên con cái người tiêu dùng Lúc xử lý những câu đánh đố hoặc thể hiện những cách thức loại trừ logic.[27] Vào cuối trong thời gian 1980 và 1990, nghiên cứu và phân tích về AI vẫn cải cách và phát triển những cách thức xử lý vấn đề ko chắc chắn rằng hoặc ko không hề 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 sở hữu Hartware đầy đủ mạnh nhằm triển khai quy tắc đo lường và tính toán đẩy đà - nhằm trải qua chuyện "vụ nổ tổ hợp": lượng bộ lưu trữ và thời hạn đo lường và tính toán hoàn toàn có thể trở thành vô vàn nếu như xử lý một yếu tố khó khăn. Mức phỏng ưu tiên tối đa là dò thám tìm kiếm những thuật toán xử lý yếu tố.[29]

Con người hay sử dụng những phoán đoán thời gian nhanh và trực quan lại chứ không cần cần là quy tắc khấu trừ từng bước tuy nhiên những nghiên cứu và phân tích AI thuở đầu hoàn toàn có thể tế bào phỏng.[30] AI vẫn tiến bộ triển bằng phương pháp dùng cơ hội xử lý yếu tố "biểu tượng phụ": cơ hội tiếp cận tác nhân được thể hiện nay 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 đo đếm so với AI học theo kĩ năng của thế giới.

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

Robot ASIMO (Honda - Nhật Bản)

Trí tuệ tự tạo (AI) tạo thành nhị phe phái tư duy: Trí tuê tự tạo truyền thống lâu đời và trí tuệ đo lường và tính toán.

Xem thêm: 1 ngày có bao nhiêu giây

Trí tuê tự tạo truyền thống lâu đời hầu hết bao hàm những cách thức hiện nay được phân loại là những cách thức học tập máy (machine learning), đặc thù bởi vì hệ kiểu dáng (formalism) và phân tách đo đếm. 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 cổ xưa (Goodness Old Fashioned Artificial Intelligence). (Xem tăng ngữ nghĩa học tập.) Các cách thức bao gồm có:

  • Hệ thường xuyên gia: vận dụng những kĩ năng suy đoán nhằm đạt cho tới một Kết luận. Một hệ Chuyên Viên hoàn toàn có thể xử lý những lượng rộng lớn vấn đề vẫn biết và thể hiện những Kết luận dựa vào những vấn đề cơ. Clippy công tác trợ chung sở hữu hình loại cặp giấy má của Microsoft Office là 1 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 đuổi trường hợp.
  • Mạng Bayes.

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

  • Mạng neural: những khối hệ thống mạnh về nhận dạng khuôn (pattern recognition).
  • Hệ nhòa (Fuzzy system): những chuyên môn suy đoán ko chắc chắn rằng, và đã được dùng thoáng rộng trong những khối hệ thống công nghiệp tân tiến 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, trở nên dị và đấu giành giật sống sót nhằm sinh những điều giải càng ngày càng chất lượng rộng lớn mang lại vấn đề. Các cách thức này thông thường được tạo 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 đắp những khối hệ thống Trí tuê tự tạo bằng tay thủ công.

Người tớ vẫn nghiên cứu và phân tích những khối hệ thống lanh lợi lai (hybrid intelligent system), vô cơ phối hợp nhị phe phái này. Các luật diễn dịch của hệ Chuyên Viên hoàn toàn có thể được sinh bởi vì mạng neural hoặc những luật dẫn xuất (production rule) từ các việc học tập theo đuổi đo đếm như vô phong cách xây dựng ACT-R.

Các cách thức trí tuệ tự tạo thông thường được sử dụng trong những dự án công trình nghiên cứu và phân tích khoa học tập trí tuệ (cognitive science), một ngành nỗ lực đưa đến quy mô trí tuệ của thế giới (việc này không giống với những nghiên cứu và phân tích Trí tuê nhân tạo, vì thế Trí tuê nhân tạo chỉ ham muốn đưa đến công cụ thực dụng chủ nghĩa, ko cần đưa đến quy mô về hoạt động và 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 ớt, này vẫn là 1 trong những chủ thể bàn bạc giá ngắt của những ngôi nhà triết học tập Trí tuệ tự tạo. Nó tương quan cho tới philosophy of mind và mind-body problem. Đáng xem xét nhất là Roger Penrose vô kiệt tác The Emperor's New Mind và John Searle với thử nghiệm trí tuệ vô cuốn Chinese room (Căn chống Trung Hoa) xác định rằng những khối hệ thống logic kiểu dáng ko thể đạt được trao thức thực sự, trong lúc Douglas Hofstadter vô Gödel, Escher, Bach và Daniel Dennett vô Consciousness Explained cỗ vũ thuyết tác dụng. Theo ý kiến của đa số người cỗ vũ Trí tuệ tự tạo mạnh, trí tuệ tự tạo được xem là "chén thánh " của Trí tuệ tự tạo.

Máy trầm trồ sở hữu trí tuệ[sửa | sửa mã nguồn]

Có nhiều ví dụ về những công tác thể hiện nay trí lanh lợi ở một cường độ nào là cơ. Ví dụ:

  • Twenty Questions - Một trò đùa đôi mươi thắc mắc, vô cơ dùng mạng neural
  • The Start Project - một công tác vấn đáp những thắc mắc bởi vì giờ Anh.
  • Brainboost - một khối hệ thống vấn đáp thắc mắc khác
  • Cyc, một hạ tầng học thức với thật nhiều kỹ năng và kiến thức về toàn cầu thực và kĩ năng suy đoán logic.
  • Jabberwacky, một chatterbot sở hữu kĩ năng học
  • ALICE, một chatterbot
  • Alan, một chatterbot khác
  • Albert One, chatterbot nhiều mặt
  • ELIZA, một công tác fake thực hiện chưng 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 bởi vì 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 ngữ điệu đương nhiên, cải cách và phát triển năm 1968-1970.
  • Creatures, một trò đùa PC với những hoạt động và sinh hoạt nhân tương tự, 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 bởi vì Harold Cohen.
  • Eurisko - một ngữ điệu chung xử lý những vấn đề, vô cơ sở hữu dùng những cách thức heuristics, bao gồm cả heuristics mang lại việc dùng và thay cho thay đổi những cách thức heuristics. Phát triển năm 1978 bởi vì 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 to tát 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 mang lại trò đùa năng lượng điện tử Forza Motorsport
  • Tiểu Độ - một Robot sở hữu 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 ngôi nhà nghiên cứu và phân tích AI[sửa | sửa mã nguồn]

Trên toàn cầu sở hữu thật nhiều những ngôi nhà nghiên cứu và phân tích trí tuệ tự tạo thao tác bên trên hàng ngàn viện nghiên cứu và phân tích và doanh nghiệp. Dưới đó là một số trong những trong vô số ngôi nhà nghiên cứu và phân tích vẫn sở hữu góp phần 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 Lúc ngôi nhà cơ vật lý học tập Stephen Hawking và tỷ phú Elon Musk chú ý về côn trùng rình rập đe dọa tiềm tàng của trí tuệ tự tạo, nhiều người vẫn nhận định rằng chúng ta vẫn quá băn khoăn xa vời trong lúc AI đang được mang lại lợi ích thật nhiều mang lại cuộc sống đời thường của tất cả chúng ta. Stephen Hawking xác định “Trí tuệ tự tạo hoàn toàn có thể là lốt chấm không còn mang lại trái đất Lúc nó cải cách và phát triển đến mức độ hoàn mỹ nhất”.[cần dẫn nguồn]

Tác động trước tiên của trí tuệ tự tạo tuy nhiên tất cả chúng ta hoàn toàn có thể đơn giản nhận biết đó là tỷ trọng thất nghiệp tăng dần đều. Nếu AI cải cách và phát triển hoàn mỹ, nó sở hữu kĩ năng thay cho thế thế giới trong những công việc trí tuệ như đỡ đần sức mạnh, đáp ứng, phát triển theo đuổi 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 xử lý một cơ hội tuy nhiên tất cả chúng ta ko thể tưởng tượng được.

Xem thêm: bao giờ ra iphone 14

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 Lúc AI trở thành thịnh hành, này là tất cả chúng ta sẽ ảnh hưởng thuộc về. Khi AI trở thành hoàn mỹ và lanh lợi rộng lớn, tất cả chúng ta tiếp tục được chấp nhận bản thân nghe theo đuổi những đưa ra quyết định của dòng sản phẩm móc, vì thế đơn giản và giản dị là những bộ máy luôn luôn thể hiện đưa ra quyết định đúng chuẩn rộng lớn thế giới."[31]

Theo Andrew Maynard, ngôi nhà cơ vật lý và là kẻ giám đốc Trung tâm nghiên cứu và phân tích 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 côn trùng rình rập đe dọa lớn số 1 so với thế giới. Trong Lúc Sở quốc chống Mỹ đang được nghiên cứu và phân tích dự án công trình Autonomous Tactical Robot (EATR), vô cơ những robot tiếp tục dùng technology nano nhằm hít vào tích điện bởi vì những hóa học cơ học hoàn toàn có thể là khung người thế giới. Đó thực sự là côn trùng rình rập đe dọa lớn số 1, Lúc những robot nano tự động đưa đến tích điện bằng phương pháp ăn những hóa học cơ học kể từ cây trồng và động vật hoang dã, hoàn toàn có thể là nguyên con người. Nghe có vẻ như tựa như trong những bộ phim truyền hình viễn tưởng, tuy nhiên cơ 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 lúc này."

Tham khảo thêm[sửa | sửa mã nguồn]

Sách khoa học[sửa | sửa mã nguồn]

Dưới đó là list những cuốn sách (tiếng Anh) cần thiết vô ngành. Xem list không hề 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 to tát 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 sở hữu liên quan[sửa | sửa mã nguồn]

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

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

  • Nhận dạng mẫu
    • Nhận dạng vần âm quang đãng học tập (Optical character recognition)
    • Nhận dạng văn bản ghi chép tay
    • Nhận dạng giờ nói
    • Nhận dang khuôn mặt
  • Xử lý ngữ điệu 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 dịch vụ không giống setup những cách thức Trí tuệ nhân tạo[sửa | sửa mã nguồn]

  • Tự động hóa
  • Bio-inspired computing
  • Điều khiển học
  • Hệ thống lanh lợi 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: cực 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 bạn dạng gốc ngày 10 mon 3 năm năm 2016.
  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 to tát say to tát 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 to tát think of artificial intelligence as the scientific apotheosis of a venerable cultural tradition." (McCorduck 2004, p. 34) "Artificial intelligence in one khuông 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, to tát 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 khuông of self-reproduction." (McCorduck 2004, p. 3) She traces the desire back to tát its Hellenistic roots and calls it the urge to tát "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 2016. Lưu trữ bạn dạng gốc ngày 28 mon 8 năm 2017.
  22. ^ Ford, Martin; Colvin, Geoff (ngày 6 mon 9 năm 2015). “Will robots create more jobs than vãn 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 vì thế poorly on completely abstract problems, but if the problem is restated to tát 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 bạn dạng 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 than vãn 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 vô 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