ia là gì

Đây là 1 nội dung bài viết cơ bạn dạng. Nhấn nhập phía trên nhằm hiểu thêm vấn đề.

Bách khoa toàn thư hé Wikipedia

Bạn đang xem: ia là gì

Một phần của loạt bài bác về
Trí tuệ nhân tạo

Mục đích

  • Trí tuệ tự tạo tổng quát
  • Lập kế tiếp hoạch
  • Thị giác máy tính
  • Chơi game tổng quát
  • Biểu thao diễn tri thức
  • Học máy
  • Xử lý ngôn từ tự động nhiên
  • Robot học

Hướng tiếp cận

  • Ký hiệu
  • Học sâu
  • Mạng Bayes
  • Thuật toán tiến thủ hóa

Triết học

  • Đạo đức
  • Rủi ro sinh sống còn
  • Phép demo Turing
  • Căn chống giờ đồng hồ Trung
  • Vấn đề kiểm soát
  • AI thân ái thiện

Lịch sử

  • Dòng thời gian
  • Tiến trình
  • Mùa nhộn nhịp AI

Công nghệ

  • Ứng dụng
  • Các dự án
  • Ngôn ngữ lập trình
Thuật ngữ
  • x
  • t
  • s

Trong khoa học tập PC, trí tuệ nhân tạo hoặc AI (tiếng Anh: artificial intelligence), nhiều lúc được gọi là trí mưu trí nhân tạo, là trí mưu trí được thể hiện tại sử dụng máy móc, trái khoáy 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 miêu tả những công cụ chủ(hoặc máy tính) với năng lực học theo những tác dụng "nhận thức" nhưng mà quả đât 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 năng lực, những trọng trách được xem như là cần thiết "trí thông minh" thông thường bị nockout vứt 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 nockout trừ ngoài những loại được xem như là AI, đang trở thành một technology thường thì.[6] Khả năng máy tiến bộ thông thường được phân loại như AI bao hàm thành công xuất sắc hiểu lời nói phát biểu của quả đât,[1] độ cạnh tranh tối đa nhập trò đùa kế hoạch (chẳng hạn như cờ vua và Go),[7] xe cộ 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 thành tía 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 Đặc điểm phù phù hợp với trí tuệ nhận thức; tạo nên một thay mặt đại diện trí tuệ về toàn cầu và dùng học hành dựa vào kinh nghiệm tay nghề nhập quá khứ nhằm thông tin những 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 các nhân tố trí tuệ và kiểm tra bọn chúng trong công việc rời khỏi ra quyết định. AI nhân cơ hội hóa đã cho thấy những Đặc điểm của toàn bộ những loại năng lượng (nghĩa là trí tuệ trí tuệ, xúc cảm và xã hội), với năng lực 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 vẫn trải trải qua nhiều làn sóng sáng sủa,[9][10] tiếp sau đó là việc tuyệt vọng và tổn thất kinh phí đầu tư (được gọi là " ngày đông AI "),[11][12] tiếp theo 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, phân tích AI đã và đang 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 quan tâm đến nghệ thuật, ví dụ điển hình tựa như các tiềm năng rõ ràng (ví dụ: " robot học tập " hoặc "học máy"),[15] việc dùng những khí cụ rõ ràng ("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 rõ ràng hoặc việc làm của những mái ấm 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 miêu tả đúng đắn đến mức độ một máy bộ hoàn toàn có thể được sản xuất nhằm tế bào phỏng nó".[19] Như vậy thực hiện nổi lên những thảo luận triết học tập về thực chất của tâm trí và đạo đức nghề nghiệp khi tạo nên những loại vật tự tạo với trí mưu trí tương tự quả đât, này đó là những yếu tố đã và đang được truyền thuyết, viễn tưởng và triết học tập kể từ thời thượng cổ nhắc cho tới.[20] Một số người cũng coi AI là côn trùng nguy khốn mang lại trái đất nếu như tiến thủ triển của chính nó ko suy tách.[21] Những người không giống tin yêu 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 nghệ thuật AI vẫn trải qua loa sự hồi sinh sau những tiến thủ cỗ đôi khi về sức khỏe PC, tài liệu rộng lớn và nắm rõ lý thuyết; và nghệ thuật AI đang trở thành 1 phần chính yếu của ngành technology, gom giải quyết và xử lý nhiều yếu tố thử thách nhập học tập máy, technology ứng dụng và phân tích vận hành.[13]

Lịch sử[sửa | sửa mã nguồn]

Tư tưởng với năng lực loại vật tự tạo xuất hiện tại tựa như các vũ khí kể chuyện thời thượng cổ,[23] và được thịnh hành 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 vãn về lý trí cơ học tập hoặc "chính thức" chính thức với những mái ấm 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 của Alan Turing, người nhận định rằng một máy bộ, bằng phương pháp đảo lộn những ký hiệu 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 rõ. Tầm coi thâm thúy này, đã cho thấy PC nghệ thuật số hoàn toàn có thể tế bào phỏng ngẫu nhiên quy trình suy đoán mẫu mã nào là, đã và đang được gọi là luận án Church-Turing.[25] Cùng với những tò mò đôi khi về sinh học tập thần kinh trung ương, lý thuyết vấn đề và tinh chỉnh và điều khiển học tập, điều này khiến cho những mái ấm phân tích quan tâm đến năng lực thiết kế khối óc năng lượng điện tử. Turing vẫn khuyến cáo rằng "nếu một quả đât ko thể phân biệt trong số những phản hồi từ là một máy và một quả đât, PC hoàn toàn có thể được xem như là 'thông minh'.[26] Công việc trước tiên nhưng mà lúc này được thừa nhận là trí tuệ tự tạo là design mẫu mã "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, giải quyết và xử lý vấn đề[sửa | sửa mã nguồn]

Các mái ấm phân tích trước tiên vẫn trở nên tân tiến những thuật toán học theo bám theo lý luận từng bước nhưng mà con cái người tiêu dùng khi giải quyết và xử lý những câu thách hoặc thể hiện những cách thức loại trừ logic.[27] Vào cuối trong thời gian 1980 và 1990, phân tích về AI vẫn trở nên tân tiến những cách thức xử lý vấn đề ko chắc chắn rằng hoặc ko không thiếu, dùng những định nghĩa kể từ phần trăm và tài chính.[28]

Xem thêm: out là gì trong tiếng anh

Đối với những yếu tố khó khăn, những thuật toán sẽ phải với Hartware đầy đủ mạnh nhằm triển khai phép tắc đo lường lớn lao - nhằm trải qua loa "vụ nổ tổ hợp": lượng bộ nhớ 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 thăm dò tìm tòi những thuật toán giải quyết và xử lý yếu tố.[29]

Con người hay được dùng những trí khôn thời gian nhanh và trực quan lại chứ không cần cần là phép tắc khấu trừ từng bước nhưng mà những phân tích AI lúc đầu hoàn toàn có thể tế bào phỏng.[30] AI vẫn tiến thủ 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 khả năng cảm ứng động cho tới lý luận cao hơn; phân tích mạng thần kinh trung ương nỗ lực nhằm tế bào phỏng những cấu hình phía bên trong óc thực hiện đột biến khả năng này. Các cách thức tiếp cận đo đếm so với AI học theo năng lực của quả đât.

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

Robot ASIMO (Honda - Nhật Bản)

Trí tuệ tự tạo (AI) tạo thành nhì phe phái tư duy: Trí tuê tự tạo truyền thống cuội nguồn và trí tuệ đo lường.

Trí tuê tự tạo truyền thống cuội nguồn 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 mẫu mã (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 thêm thắt ngữ nghĩa học tập.) Các cách thức bao gồm có:

  • Hệ chuyên nghiệp gia: vận dụng những năng lực 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 lịch trình trợ gom với hình loại cặp giấy tờ của Microsoft Office là 1 ví dụ. Khi người tiêu dùng gõ phím, Clippy quan sát những Xu thế chắc chắn và thể hiện những khêu gợi ý.
  • Lập luận bám theo trường hợp.
  • Mạng Bayes.

Trí tuệ đo lường phân tích việc học tập hoặc trở nên tân tiến lặp (ví dụ: tinh nghịch chỉnh thông số nhập khối hệ thống, ví dụ điển hình khối hệ thống connectionist). Việc học tập dựa vào tài liệu kinh nghiệm tay nghề và với mối liên 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 kiểu mẫu (pattern recognition).
  • Hệ nhòa (Fuzzy system): những nghệ thuật suy đoán ko chắc chắn rằng, đã và đang được dùng thoáng rộng trong những khối hệ thống công nghiệp tiến bộ và những khối hệ thống quản lý và vận hành thành phầm chi tiêu và sử dụng.
  • Tính toán tiến thủ hóa (Evolutionary computation): phần mềm những định nghĩa biology như quần thể, trở nên dị và đấu tranh giành sống sót nhằm sinh những lời nói giải càng ngày càng đảm bảo chất lượng rộng lớn mang lại câu hỏi. Các cách thức này thông thường được tạo thành những thuật toán tiến thủ hóa (ví dụ thuật toán gene) và trí tuệ lũ đàn (swarm intelligence) (chẳng hạn hệ kiến).
  • Trí tuê tự tạo dựa hành động (Behavior based AI): một cách thức module nhằm thiết kế những khối hệ thống Trí tuê tự tạo thủ công.

Người tớ vẫn phân tích những khối hệ thống mưu trí lai (hybrid intelligent system), nhập cơ phối hợp nhì phe phái 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 những việc học tập bám theo đo đếm như nhập bản vẽ xây dựng ACT-R.

Các cách thức trí tuệ tự tạo thông thường được sử dụng trong những dự án công trình phân tích khoa học tập trí tuệ (cognitive science), một ngành nỗ lực tạo nên quy mô trí tuệ của quả đât (việc này không giống với những phân tích Trí tuê nhân tạo, vì như thế Trí tuê nhân tạo chỉ ham muốn tạo nên công cụ thực dụng chủ nghĩa, ko cần tạo nên 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 hèn, này vẫn là 1 chủ thể thảo luận lạnh tanh của những mái ấm 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 nhập kiệt tác The Emperor's New Mind và John Searle với thử nghiệm suy nghĩ nhập cuốn Chinese room (Căn chống Trung Hoa) xác định rằng những khối hệ thống logic mẫu mã 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 tương đối nhiều 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 lịch trình thể hiện tại trí mưu trí ở một cường độ nào là cơ. Ví dụ:

  • Twenty Questions - Một trò đùa đôi mươi thắc mắc, nhập cơ dùng mạng neural
  • The Start Project - một lịch trình vấn đáp những thắc mắc vị giờ đồng hồ Anh.
  • Brainboost - một khối hệ thống vấn đáp thắc mắc khác
  • Cyc, một hạ tầng trí thức với thật nhiều kỹ năng về toàn cầu thực và năng lực suy đoán logic.
  • Jabberwacky, một chatterbot với năng lực học
  • ALICE, một chatterbot
  • Alan, một chatterbot khác
  • Albert One, chatterbot nhiều mặt
  • ELIZA, một lịch trình fake thực hiện bác bỏ sĩ tư tưởng, trở nên tân tiến năm 1966
  • PAM (Plan Applier Mechanism) - một khối hệ thống nắm rõ chuyện kể, trở nên tân tiến vị John Wilensky năm 1978.
  • SAM (Script applier mechanism) - một khối hệ thống nắm rõ chuyện kể, trở nên tân tiến năm 1975.
  • SHRDLU - một lịch trình hiểu ngôn từ ngẫu nhiên, trở nên tân tiến năm 1968-1970.
  • Creatures, một trò đùa PC với những sinh hoạt nhân tương tự, tiến thủ hóa những loại vật kể từ nấc 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 - lịch trình vẽ tranh giành, trở nên tân tiến vị Harold Cohen.
  • Eurisko - một ngôn từ gom giải quyết và xử lý những câu hỏi, nhập cơ với 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 vị Douglas Lenat.
  • X-Ray Vision for Surgeons - một group phân tích xử lý hình ảnh nó học tập bên trên ĐH MIT.
  • Các lịch trình trò đùa backgammon và cờ vây dùng mạng neural.
  • Talk to lớn William Shakespeare - William Shakespeare chatbot
  • Chesperito - Một chat/infobot về #windows95 channel bên trên đem DALnet IRC.
  • Drivatar, một lịch trình học tập cơ hội tài xế đua bằng phương pháp coi những xe cộ đua không giống, trở nên tân tiến mang lại 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 lịch trình Siêu Trí Tuệ Trung Quốc (mùa 4) và đoạt giải

Các mái ấm phân tích AI[sửa | sửa mã nguồn]

Trên toàn cầu với thật nhiều những mái ấm phân tích trí tuệ tự tạo thao tác bên trên hàng ngàn viện phân tích và công ty lớn. Dưới đấy là một vài trong vô số nhiều mái ấm phân tích vẫn với 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 khi mái ấm vật lý cơ học tập Stephen Hawking và tỷ phú Elon Musk lưu ý về côn trùng rình rập đe dọa ẩn chứa của trí tuệ tự tạo, nhiều người vẫn nhận định rằng bọn họ vẫn quá nơm nớp xa cách trong những lúc AI đang được mang lại lợi ích thật nhiều mang lại cuộc sống thường ngày của tất cả chúng ta. Stephen Hawking xác định “Trí tuệ tự tạo hoàn toàn có thể là vệt chấm không còn mang lại trái đất khi nó trở nên tân tiến đến mức độ đầy đủ nhất”.[cần dẫn nguồn]

Tác động trước tiên của trí tuệ tự tạo nhưng mà tất cả chúng ta hoàn toàn có thể dễ dàng và đơn giản nhận ra đó là tỷ trọng thất nghiệp tăng mạnh. Nếu AI trở nên tân tiến đầy đủ, nó với năng lực thay cho thế quả đât trong công việc trí tuệ như đỡ đần sức mạnh, đáp ứng, phát triển bám theo 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: thông điệp tiếng anh là gì

Theo Bill Joy, người đồng tạo nên 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 thịnh hành, này đó là tất cả chúng ta có khả năng sẽ bị thuộc về. Khi AI trở thành đầy đủ và mưu trí rộng lớn, tất cả chúng ta tiếp tục được chấp nhận bản thân nghe bám theo những ra quyết định của sản phẩm móc, vì như thế giản dị là những máy bộ luôn luôn thể hiện ra quyết định đúng đắn rộng lớn quả đât."[31]

Theo Andrew Maynard, mái ấm vật lý cơ và là kẻ giám đốc Trung tâm 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 thủ đột đập phá của khoa học tập, tuy nhiên cũng hoàn toàn có thể là côn trùng rình rập đe dọa lớn số 1 so với quả đât. Trong khi Sở quốc chống Mỹ đang được phân tích dự án công trình Autonomous Tactical Robot (EATR), nhập cơ 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 côn trùng rình rập đe dọa lớn số 1, khi những robot nano tự động tạo nên 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 dường như tựa như trong những tập phim 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 cẩn trọng tức thì kể từ lúc này."

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 to lớn 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 hỏng cấu
  • Danh sách người máy hỏng cấu

Các nghành nghề điển hình 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 ghi chép tay
    • Nhận dạng giờ đồng hồ nói
    • Nhận dang khuôn mặt
  • Xử lý ngôn từ ngẫu 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 lập 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 đập phá 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: đau 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 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 lớn say to lớn 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 lớn think of artificial intelligence as the scientific apotheosis of a venerable cultural tradition." (McCorduck 2004, p. 34) "Artificial intelligence in one size 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 lớn 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 size of self-reproduction." (McCorduck 2004, p. 3) She traces the desire back to lớn its Hellenistic roots and calls it the urge to lớn "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 đồng hồ 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 lớn 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 đạt 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