מאפייני הבינה המלאכותית וההיסטוריה שלה

עולם הטכנולוגיה הוא כבר חלק מהותי מחיי היום-יום שלנו, ומעניין להבין את המאפיינים של בינה מלאכותית שעשו שינוי בדרך שבה אנו חיים. הידעתם שבינה מלאכותית היא ענף של מדעי המחשב? היכנסו לכאן ולמדו על התכונות שלו ועוד הרבה יותר.

מאפייני הבינה המלאכותית

בחלק זה נדון במאפיינים של בינה מלאכותית. במקרה הזה, בינה מלאכותית (IA) פותח באחד מענפי מדעי המחשב, שם מיושמים אלגוריתמים לוגיים המבקשים לחקות את ההתנהגות הקוגניטיבית של המוח האנושי. כמובן שההגדרה של בינה מלאכותית יכולה להמשיך ולהתפתח, אבל בסופו של דבר כל המאפיינים של בינה מלאכותית יסכימו שהם משמשים לתכנות של מכשירים רובוטיים.

בקיץ 1956 התקיימה ועידת דארטמות' לסוגיית הבינה המלאכותית, בה השתתפו ג'ון מקארתי, מרווין מינסקי וקלוד שאנון. בפגישה זו יושם לראשונה המונח בינה מלאכותית, שם קבעו כמה תחזיות עד עשר שנים שלא התקיימו, ולכן החקירות ננטשו למשך כחמש עשרה שנים. יש לציין שהמונח "בינה מלאכותית" מיוחס לג'ון מקארתי.

קל לחשוב שזה רק עניין של זמן עד שהטכנולוגיה והבינה המלאכותית יחליפו לחלוטין את בני האדם. למעשה, ישנם סרטים וחוקרים מהחיים האמיתיים המאמינים שמכונות בעלות בינה מלאכותית יהיו מסוגלות להכניע את המין האנושי ולשעבד אותו. כרגע זה רחוק מאוד מהמציאות, כי זה יתאפשר רק כאשר לבינה המלאכותית תהיה תודעה ובעלת יכולת ליצור מכשיר חדש עם בינה מלאכותית בעצמה, ומצליחה לעקוף ולעקוף את הפקודות של התכנות שלה. מרצונה. בשלב זה, האדם יאבד שליטה על המצב.

מהי בינה מלאכותית?

זה היה בדיוק במהלך ועידת דארת'מאוס ב-1956, שם הוגדר רשמית המונח בינה מלאכותית, הקובע שאם מכונה או רובוט מתנהגים בצורה דומה להתנהגות שאדם יבצע, אז זה ייחשב כאל מכשיר. חכם.

הגדרות נוספות המיוחסות לבינה מלאכותית הן הבאות:

להתנהג כמו אנשים

זוהי ההגדרה שקבע מקארתי, המתייחסת להערכת התנהגות המכונה כדי לקבוע אם היא יכולה להיחשב אינטליגנטית. מה שנקרא "מבחן טיורינג" מיישם הגדרה זו כדי להגדיר את תוצאות המבחן שלו. כל המכשירים הדומים בפעולות כמו קבלת החלטות, פתרון בעיות ולמידה כפי שבני אדם היו עושים, עומדים במאפיינים של בינה מלאכותית.

המבחן שהציע אלן טיורינג הוא שבן אדם יבצע שיחה בשפה טבעית עם מכונה ובן אדם בו זמנית, המכונה תבקש לחקות התנהגות של בן אדם ותנסה לרמות את המעריך שלה. באמצעות תשובותיו לגרום לו להאמין שהוא בעצם בן אדם. במילים אחרות, בין המאפיינים של בינה מלאכותית הם היכולת לחקות את האנושות.

כמובן שעל הבוחן לדעת מראש שהוא מדבר עם מכונה ועם אדם ועליו לנסות לקבוע מיהו האדם האמיתי ומיהו המתחזה.

במקרה זה, יכולת הדיבור לא תילקח בחשבון, שכן המעריך ישובץ בחדר נפרד בו יקבל את המידע דרך מחשב, כך שהתקשורת תהיה תלויה לחלוטין במקלדת ולא ביכולת זו. במובן הזה, בין המאפיינים של בינה מלאכותית היא לדמות את הקול האנושי.

סיבה כמו אנשים

מאפיין נוסף של בינה מלאכותית הוא בהגדרה של הערכת התפתחות הקיצוב שביצע הרובוט, מבלי לקחת בחשבון אם התוצאה שהתקבלה הייתה מוצלחת או לא. השקפה זו משמשת את המדע הקוגניטיבי. בנימוק זה מבוצעים כל החישובים הדרושים כדי להיות מסוגל לתפוס, לנמק ולפעול נגד האירוע.

סיבה רציונלית

כמו ההגדרה הקודמת, אחד המאפיינים של בינה מלאכותית הוא הקיצוב שעושה המכונה, אולם היא לוקחת בחשבון אם לקיצוב זה יש היגיון וקהרנטיות, כך שהקיצוב האמור בוצע. 

לפעול בצורה רציונלית

בנקודת מבט זו אם התוצאות נשקולות שוב. בעזרת רובוט השחמט כדוגמה, המטרה שלו היא לנצח בכל משחק. תכונה נוספת של בינה מלאכותית היא היכולת לבצע חישובים, שתהיה אדישה כל עוד היא תגיע למטרה.

סיווג בינה מלאכותית

ניתן לסווג בינה מלאכותית לפי מטרותיה. 

בינה מלאכותית חלשה

נקודת מבט זו מחשיבה שמחשבים יכולים רק להעמיד פנים שיש להם קיצוב, ולא שיש להם בעצם קיצוב משלהם. החוקרים התומכים בעמדה זו סבורים שלא יתכן שמחשב בעל יכולת תודעה יתקיים או יפותח, שכן במציאות זו תהיה תוכנה שתדמה דבר כזה.

בינה מלאכותית חזקה

מצד שני, ישנם חוקרים המאשרים את העובדה שלמחשב יכולות להיות נימוקים או מחשבות עם אותן יכולות כמו המוח האנושי. זה אומר שמחשב יוכל לחשוב, לדמיין, להרגיש, בין היתר, בעצמו, גם כשהכל מתחיל מתוכנית, הרשת העצבית שלו יכולה להתפתח עד שתגיע לנקודה זו.

https://www.youtube.com/watch?v=k3BNEgN2kEQ

נושאים בבינה מלאכותית

למרות שההגדרות ונקודות המבט לגבי בינה מלאכותית מתכנסות כולן לארבעה נושאים שיש לשקול לייחס למכשיר מכשיר אם יש לו בינה מלאכותית. 

פתרון בעיות וחיפוש

אחת המטרות העיקריות של בינה מלאכותית היא לפתור את הבעיות שעבורן הן מיועדות. מלכתחילה, כאשר מציבים בעיה, יש צורך לנסח אותה באופן שיאפשר לאחר מכן את פתרונה. נושא זה מתמקד בחיפוש אחר פורמליזציה של בעיות ופתרונן.

ייצוג ידע ומערכות מבוססות ידע

נושא זה מתמקד באותן בעיות הדורשות ידע קודם כדי להיות מסוגל לפתור אותן. למשל, באותן תוכניות בינה מלאכותית המיושמות ברפואה, יש צורך לשלב ידע ומידע לגבי הנושא על מנת שיוכל לפתור את הבעיות של נושא זה.

למידה ממוחשבת

נושא זה מתייחס לתהליך הלמידה המתבצע על ידי המכונה על פי ההתנסויות שהושגו. ישנם סוגים שונים של למידה כגון למידה חיקוי, למידת חיזוק, למידה עמוקה או למידה מבוססת עץ החלטות. כל סוגי הלמידה הללו מאפשרים למכונה לאחסן את הפעולות שבוצעו שראו את המטרה הסופית שהושגה, כדי ליישם את אותן הפעולות במקרה של אירוע דומה.

למידה מחוזקת

למידת חיזוק זהה לזו המשמשת לאימון בעלי חיים, כלומר כאשר הם מבצעים משימה או מצייתים לפקודה נכונה, הם מקבלים פרס. במקרה זה, המכונה מקבלת את ההזמנה הראשונה שלה וככל שהיא מקבלת תוצאות חיוביות, היא מקבלת זאת כתמריץ להמשיך ולשפר את קבלת ההחלטות שלה. לדוגמה, בהתאם ל סוגי רובוטים אתה יכול לשקול ניצחון במשחק השחמט כפרס שלך.

למידה עמוקה

סוג אחר של למידה נקרא למידה עמוקה, שבה מחפשים חיקוי או התנהגות דומה של הרשת העצבית ותהליכי תקשורת המתרחשים בתאי העצב של המוח האנושי.

לדוגמה, כאשר החיישנים הטבעיים של גוף האדם כגון העיניים, האוזניים, המגע, הטעם או הריח מזהים וריאציה, נשלח אות למוח. אות זה מתקבל ומנתח על ידי נוירון ראשון המתקשר את זיהוי השינוי לנוירונים הבאים ובכך מתחיל רצף נוירוני להבנת האירוע וכיצד להגיב.

תהליך דומה מתרחש כאשר, למשל, מצלמות זיהוי פנים מזהות אדם באמצעות חיישני הראייה שלהן, הוא מופעל. בעת זיהוי הפנים, הוא מתחיל רצף של תהליכים לוגיים החל מניתוח הנתונים הפשוטים ביותר כגון הצבעים שיש לפנים. לאחר מכן, הוא מבקש לקבוע את הדמויות הגיאומטריות המרכיבות את הפנים הללו. לבסוף, חלקו את הפנים למספר מסגרות כדי להגדיר טוב יותר את הפרטים המייחדים את הפנים.

עץ החלטות

סוג זה של למידה משתמש בסכימות שונות לפתרון בעיות המופעלות עם קבלת מידע. אם תועלה שוב הדוגמה של הרובוט שמשחק שחמט, הוא יתחיל את הסכימה שלו שבה היא הכלי הראשון שיריבו הזיז, שם הוא יבצע חישובים מרובים המתאימים לסטטיסטיקה של איזה מהם הוא צריך להעביר. מאוחר יותר, היריב שלך יבצע מהלכים אחרים ותיפתח סכמה חדשה שבה תבצע שוב חישובים על מנת לבצע את המהלכים הבאים שלך.

לבסוף, כאשר הוא מצליח לנצח במשחק השחמט, אז הרובוט מאחסן את כל ההחלטות שהוא ויריבו קיבלו למשחקי שחמט עתידיים, כך שכאשר מתרחש אירוע דומה, יש לו כבר את המידע הדרוש במאגר ויוכל להגיב מהר יותר ועם סיכוי גבוה יותר באחוזים לנצח במשחק.

בינה מלאכותית מבוזרת

הודות למתקדמים שאפשרו לנו לדעת איך הטכנולוגיה עובדת, כמו האבולוציה של ריבוי מעבדים והופעת האינטרנט, אפשרו לבינה מלאכותית לספק פתרונות מבוזרים.

יישומי בינה מלאכותית

בנוסף, ישנם ארבעה ענפים הקשורים בקשר הדוק לשימוש בבינה מלאכותית, שהם:

• שפה טבעית.
• ראייה מלאכותית.
• הרובוטית.
• זיהוי דיבור.

נכון לעכשיו פותחו יישומים שונים המשתמשים באלגוריתמים או שיטות מסוימות בתחום הבינה המלאכותית. 

גם כאשר ניתן להזכיר יישומים רבים של בינה מלאכותית, יהיה קשה לכסות את כל הנוכחות שלה, שכן כיום ישנם מכשירים לשימוש יומיומי, או תוכנות המשמשות חברות ותאגידים שבהם מוצאים את הטכנולוגיה הזו.

לדוגמה, כיום נעשה שימוש במחשב על המיישם אלגוריתם שיוצר שילובים של תרופות שונות על מנת לנסות למצוא תרופה לקוביד-19. מחשב זה מעריך את נתוני הסימפטומטולוגיה, הרכב הנגיף ומידע נוסף הדרוש על מנת להיות מסוגל לנטרל אותו, ובאמצעות מאגר הנתונים המכיל את התרופות השונות הקיימות, הוא מבצע שילובים בניסיון לרפא את החולה ממחלה זו, תוך התחשבות אפילו תופעות הלוואי ששילובים אלו יכולים לגרום והמינונים המומלצים.

דוגמה נוספת, עשויה להיות אלו המשמשים מנועי חיפוש מרובים המשתמשים בשיטת הלמידה על מנת להכיר את תחומי העניין של כל משתמש בנפרד, דבר זה מאפשר ליצור פרופילים והעדפות התנהגותיות ובכך להיות מסוגל לספק מודעות בהתאם להנאות אלו.

לאחר מכן, נציג כמה מהיישומים הבולטים ביותר של בינה מלאכותית.

יישומים במשחקים

יש רובוט עם יכולת לנצח אפילו את השחקנים הטובים ביותר בשחמט, שכן הרובוט הזה נבנה רק למטרה לבצע את החישובים והסטטיסטיקה הדרושים כדי לבסס אסטרטגיות במהלכים שלהם ולנצח בכל משחק.

היום כמעט כל המשחקים הצליחו להביס על ידי מכונה, אם כי משחקי השולחן הראשונים שהובסו על ידי מכונה בעלת בינה מלאכותית היו דמקה ואותלו. 

לתת יותר

אוניברסיטת אלברטה בשנת 1989 פיתחה תוכנית בשם Chinnok על ידי הצוות של ג'ונתן שייפר, וב-1994 הוא הפך לאלוף העולם בנשים. לתוכנית Chinnok יש מסד נתונים של פתיחה וסגירה של משחקי דמקה שנעשו על ידי טובי שחקני הדמקה.

שוב, בשנת 2007 הוכח שכאשר המשחק נעשה בצורה מושלמת, אי אפשר לתכנת את צ'ינוק. וכאשר משחק עם שיפור באסטרטגיה על ידי היריב, לכל היותר הוא יכול להגיע לתיקו מול התוכנית הזו.

שחמט

במקרה של שחמט, פותחו חידושים שונים ותוכניות לפתרון בעיות כדי לנצח במשחק הזה במשך שנים, אולם זה היה ב-1997 בחודש מאי בניו יורק כאשר כחול עמוק ניצחה את אלוף העולם ג'י קספרוב. 

זו הייתה תוכנה שפותחה על ידי חברת IBM, שהייתה לה חומרה ומסדי נתונים ספציפיים שאפשרו לתוכנית הזו להגיע לשיא מושלם כאשר הסיטואציות הסופיות הוצגו עם שבעה או אפילו פחות חלקים על הלוח. כמו כן, אלגוריתמי החיפוש שלה, מסוג minimax, הצליחו לקבוע את האפשרויות הטובות ביותר בכל המקרים השונים.  

Go

היום זה המשחק הציבורי שבו מכונה עם בינה מלאכותית מנצחת שחקן אנושי, אולם זה לא מפתיע, שכן במשך זמן מה גו נחשב למשחק קשה ומורכב אפילו יותר משחמט.

בנוסף, הממדים של המשחק הזה גם מגדילים במידה ניכרת את הקושי מכיוון שיש לו יותר מ-361 צמתים ליצור לוח של 19 3 19, מבלי לציין את מספר המהלכים האפשריים שניתן לבצע בכל לוח. 

למרות שלא הייתה מכונה שמסוגלת לנצח במשחק הזה, יש כבר תוכנות שמגיבות היטב ללוחות במידות של תשע על תשע, ובניגוד לאלגוריתמי החיפוש המשמשים למשחק השחמט, במקרה זה משתמשים באלגוריתמי חיפוש. חיפוש UCT. 

יישומי רובוטיקה

לרובוטים יש תחומים שונים בהם הם נותנים את תמיכתם לפתרונות מהירים, יעילים ומדויקים יותר, כמו בקווי ייצור הדורשים אוטומציה של תהליכים, גם בתחום הצבאי והביטחוני, ואפילו לחקר החלל כפי שקורה במקרה של ה-Curiosity. רובוט נייד שנמצא כעת על מאדים, במטרה לאסוף מידע בנוגע לקיומם האפשרי של חיים על הפלנטה הזו.

כיום ישנם רובוטים המשמשים כבידור ומשתתפים במשחקים, כמו רובוטים יפניים לחיות מחמד בשם Paro ו-Aibo. במקרה של פארו, מדובר ברובוט טיפולי המסייע בהפחתת רמות הלחץ במטופלים ומסייע בשיפור הסוציאליזציה שלהם. במקרה של Aibo, מדובר ברובוט בצורת כלב שפותח על ידי סוני, בעל מערכת ראייה וניתן לתכנות. 

רובוטי חיפוש וסיור

ישנם רובוטים ניידים המשמשים לחקר, חיפוש וסיור בסביבות או אזורים עוינים. למשל, כמו הרובוטים ששימשו באסון הגרעיני בצ'רנוביל שניסו לדמיין את הנזק שנגרם מהאירוע והצליחו לצלם תמונות של המסה הרדיואקטיבית שנקראת רגל הפיל.

או נוכל להזכיר גם את הרובוטים Spirit, Opportunity ו-Curiosity שנשלחו אל פני השטח של כוכב הלכת מאדים, בשנת 2004 השניים הראשונים ובשנת 2012 השלישי, אשר ממלאים את המשימה של ניתוח כל התהליכים הביולוגיים, האטמוספריים והביולוגיים. להרכיב את הכוכב הזה. 

בשנת 1997 הציגה חברת הונדה את הרובוט הדו-פדאלי הראשון, כלומר היה לו יכולת ללכת עם שני גפיים והוא נקרא P3. שוב, הונדה הציגה בשנת 2000 את רובוט ה-ASIMO שמגיע מהשלב הקטן המוקדם בניידות חדשנית. זה היה הסוף של סדרת הרובוטים של הונדה P. כל הרובוטים הללו תוכננו בכוונה שיהיו בעלי מבנה פיזי ויכולות מוטוריות של בן אדם. 

כעת, ASIMO יכול לשנות אם הוא רץ, מטפס במדרגות ונמנע ממכשולים, ואפילו באמצעות חיישני הראייה או המצלמות שלו הוא יכול לזהות עצמים נעים, מחוות ותנוחות.

אפליקציות רכב חכם

אחד החידושים האחרונים הם רכבי נוסעים אוטונומיים. 

המטרו הראשון עם נהיגה אוטומטית לחלוטין הגיח בעיר סנדאי היפנית, אשר פותחה בשנת 1987. כיום יש כבר הרבה מערכות מטרו אוטומטיות לחלוטין.  

דוגמה נוספת לכלי רכב שיכולים לשאת נוסעים וניתנים לאוטומט מלא הוא הסטנלי שהיה הזוכה בתחרות DARPA Challenge 2005, שהתקיימה במדבר מוהאבי. סטנלי השיג את זה הוא הצליח להשלים בהצלחה את מסלול 212,4 קילומטר בזמן של שש שעות ו-54 דקות. 

מאוחר יותר, באתגר הגדול של DARPA 2007 שנערך בבסיס חיל האוויר ג'ורג', הרכב האוטומטי של סטנלי שוב השלים בהצלחה את המסלול של 96 מייל. כלי הרכב שהשתתפו במירוץ הזה היו מסוגלים לעבד את חוקי התנועה של מדינת קליפורניה בזמן אמת.

בחלק אחר של העולם, במיוחד בין מרכז הקונגרסים הבינלאומי לשער ברנדנבורג, הרכב Made in Germany שפותח על ידי האוניברסיטה החופשית של ברלין נסע במסלול של 80 קילומטרים. רכב זה הוא אוטונומי לחלוטין, יש לו את היכולת לזהות נוכחות של הולכי רגל ורמזורים. עם זאת, זה דורש לספק נתונים כגון מהירות נסיעה. 

כלי טיס בלתי מאוישים

ידוע גם כמל"ט מהזעיר של כלי טיס בלתי מאויש. כלי הטיס הבלתי מאויש הראשון שחצה את האוקיינוס ​​השקט ללא צורך בעצירה היה ה-Global Hwak. זה בוצע בשנת 2001 בחודש אפריל, זה התחיל בארצות הברית והסתיים באוסטרליה. 

עם זאת, מודל זה עדיין מסתמך על טייס תחנת קרקע ומפעילים אחרים לניתוח נתונים. למעשה, וייס ציין ב-2011 כי למערכות אלו, למרות שהן מסוגלות לאסוף כמויות גדולות של מידע, עדיין אין את היכולת הנדרשת לעבד אותו בזמן אמת, ולכן מגיבות לאירועים בצורה חכמה על פי המידע שנאסף מיידי. .

כלי רכב אלה כיום ידועים יותר בשם Drones. לרחפנים יש חיישנים ומכשירים פנימיים שונים שעוזרים לך בניווט שלך. למשל, יש להם מודול GPS למיקום גיאוגרפי, מצלמות עם חיבור אלחוטי, חלקן עם חיישני תנועה וחום, בין היתר. בשלב ראשון, הטכנולוגיה הזו עלתה לשימוש צבאי, למרות שהיא כבר קיימת בשוק.

מסקנות

אין ספק שתחומי טכנולוגיה שונים התקדמו בצורה אקספוננציאלית והמחשוב אינו חומק מהתקדמות זו, למעשה הוא טיפח את האבולוציה של ענפי מדע אחרים. יכולת החישוב שמספקת הבינה המלאכותית הוכפלה בתקופה של שמונה עשר חודשים על פי חוק מור. 

זה מרמז שאם חוק מור ימשיך להתקיים, אז בסביבות שנת 2030 כוח המחשוב של המעבדים יהיה דומה או אולי שווה לזה של בן אדם.

מנועי חיפוש כמו גוגל ואמזון מאחסנים מיליוני פיסות מידע מהמשתמשים שלהם על מנת לקבוע את ההעדפות של כל אדם על מנת לספק שירות טוב יותר. אז שרתים בעלי קיבולת זיכרון גדולה נדרשו להקליט באופן שווה בנתונים אלה.

רשתות חברתיות, כמו כן, דורשות את יכולות האחסון הגדולות הללו כדי לתעד את העדפות הצרכנים שלהן כדי להציג הצעות לפי טעמן.