Qual é a definição mais geral de "inteligência"?

Quando falamos de inteligência artificial, inteligência humana ou qualquer outra forma de inteligência, o que queremos dizer com o termo inteligência em um sentido geral? O que você chamaria de inteligente e o que não? Em outras palavras, como definimos o termo inteligência da maneira mais geral possível?

Vou prefaciar esta resposta observando que pessoas muito mais inteligentes do que eu trataram esse assunto com mais detalhes. Dito isto, tanto quanto posso discernir:

Quando falamos de inteligência, estamos nos referindo à força de resolução de problemas em relação a um problema, em relação à força de outras inteligências.

Essa é uma concepção teórica do jogo, relacionada à racionalidade e ao conceito de agente racional . Considerar a inteligência dessa maneira pode ser inevitável. Especificamente, poderíamos definir inteligência como a capacidade de entender um problema ou solução ou conceitos abstratos, mas não podemos validar esse entendimento sem testá-lo. (Por exemplo, eu acredito que compreendo uma técnica matemática, mas a única maneira de determinar se essa crença é real ou ilusória é utilizar essa técnica e avaliar os resultados.)

A razão pela qual jogos como Chess e Go foram usados ​​como marcos, além do interesse humano de longa data nos jogos, é que eles fornecem aos modelos parâmetros simples e totalmente definíveis e, no caso de Go, pelo menos, têm complexidade semelhante à natureza, com o que quero dizer insolúvel / intratável . (Compare com a força em Tic-Tac-Toe, que é trivialmente resolvido.)

No entanto, devemos considerar um argumento feito nesta resposta concisa a uma pergunta que envolva o Teste de Turing :

"... a inteligência é definida puramente pelo comportamento em um ambiente ou pelos mecanismos que chegam a esse comportamento?"

Isso é importante porque o Google acabou de dar controle sobre o resfriamento do data center a uma IA . Aqui é claramente o mecanismo em si que demonstra utilidade, mas se chamamos esse mecanismo de inteligente, para que a inteligência tenha significado, ainda temos que enfrentar o "inteligente como?" (De que maneira isso é inteligente?) Se queremos saber "quão inteligente?" (seu grau de utilidade) ainda temos que avaliar seu desempenho em relação ao desempenho de outros mecanismos.

(No caso dos autômatos que controlam o ar-condicionado no Google, podemos dizer que ele é mais inteligente que o sistema de controle anterior e por quanto.)

Como estamos começando a falar sobre mais "inteligência generalizada", definida aqui como mecanismos que podem ser aplicados a um conjunto de problemas (incluo o minimax como uma forma de "inteligência axiomática" e o aprendizado de máquina como uma forma "inteligência adaptativa" ) , pode valer a pena expandir e esclarecer a definição:

Inteligência é a força de resolução de problemas de um mecanismo em relação a um problema ou a um conjunto de problemas, relativa à força de outros mecanismos.

ou, se quiséssemos ser concisos:

Inteligência é como a inteligência (e quão bem.)

No artigo Inteligência Universal: Uma Definição de Inteligência de Máquina (2007), Legg e Hutter fornecem uma definição de inteligência , que deve capturar a noção intuitiva de inteligência (à qual as pessoas costumam se referir).

A inteligência mede a capacidade de um agente para atingir objetivos em uma ampla gama de ambientes.

Essa definição "favorece" a inteligência geral sobre IAs estreitas (por exemplo, os seres humanos são mais inteligentes que o AlphaGo) e a adaptabilidade do agente a diferentes ambientes. No entanto, essa definição pode não ser perfeita, porque, por exemplo, um vírus pode ser considerado mais inteligente do que, por exemplo, o AlphaGo, dada a capacidade do vírus de se adaptar a uma ampla variedade de ambientes (comparado ao AlphaGo, que apenas reproduz Go) . Essa definição está altamente relacionada à teoria matemática da inteligência geral artificial chamada AIXI . Dê uma olhada no artigo para mais detalhes.

Antes da era do computador, a inteligência era definida em termos filosóficos. Tem a ver com lógica, pensamento, aprendizado, autoconsciência, memória e resolução de problemas. Essa definição é vaga e não pode ser implementada em software. Uma abordagem moderna na definição de inteligência é baseada na teoria dos jogos. O truque é que a inteligência não está mais conectada a pessoas reais que podem ter uma alma, mas é apenas uma estratégia para ganhar um jogo. A idéia é modificar um pouco o problema, em vez de discutir o que memória e aprendizado podem ser, a questão mais importante é como criar jogos. Um jogo é um sistema de regras legível por máquina, que simula a realidade. Por exemplo, "Pong" é uma simulação de tênis, enquanto "Sim City" está simulando uma construção de casa. Entre um jogo e uma estratégia de sucesso no jogo é uma diferença. É possível ganhar uma pontuação fraca em um jogo,

A invenção do computador também pode ser chamada de realização da inteligência. A maioria dos cientistas teóricos da computação concorda que um computador pronto para resolver problemas pode resolver qualquer problema. Tudo o que ele precisa é de um algoritmo, que é uma sequência de etapas. Isso significa que, da perspectiva das capacidades, um computador pode ser chamado de inteligente, porque ele é capaz de executar um algoritmo. Isso não responde à pergunta de como será o algoritmo concreto, mas em teoria um computador pode fazer qualquer coisa que os humanos possam fazer.

Essa é uma pergunta importante para a IA - talvez a mais importante de todas - para o campo de pesquisa em Inteligência Artificial . Quero dizer, se a IA é ciência, seus experimentos serão empiricamente testáveis. Tem que haver uma maneira de decidir aprovar ou não. Então, quais são os testes de inteligência? Antes mesmo de projetar um teste, você precisa de uma idéia clara do que significa inteligência, caso contrário, como você poderia projetar um teste competente para ele?

Claro, faço parte do projeto de pesquisa e desenvolvimento conhecido como Construção de submarinos estanques e, com certeza, estou totalmente confiante de que meu submarino é estanque, mas não tenho idéia de como testar se é ou não, porque não sei o que significa "estanque". Toda essa ideia é absurda. Mas pergunte à AI o que "inteligência" significa. As respostas que você obtém, na análise, são quase as mesmas do exemplo submarino.

Resposta Base - Comportamento

A palavra (idéia, conceito) "Inteligência" é geralmente definida pela IA em termos de comportamento. Ou seja, a abordagem do teste de Turing. Uma máquina é inteligente se se comportar de uma maneira que, se um humano se comportasse da mesma maneira, seria dito que o humano estava executando uma ação que exigia inteligência humana.

Problema 1 : os pianos de jogador são inteligentes. Tocar uma música de Scott Joplin obviamente requer inteligência em um ser humano.

Problema 2 . Se uma máquina passa no teste, isso mostra apenas que ela é "inteligente" para os comportamentos testados. E os comportamentos não testados? Atualmente, esse é um problema de vida ou morte nos sistemas de controle de IA de veículos autônomos. Os sistemas de IA são aceitáveis ​​em dirigir um carro (o que obviamente requer inteligência humana) em ambientes específicos, por exemplo, rodovias com faixas bem sinalizadas, sem curvas apertadas e uma barreira mediana que separa as duas direções. Mas os sistemas dão errado em "casos extremos" - situações incomuns.

Problema 3 . Quem colocaria seu filho em um ônibus escolar dirigido por um robô que passara no teste de Turing para dirigir ônibus escolares? Que tal uma tempestade quando uma linha de energia elétrica cai do outro lado da estrada? Ou um twister à distância está vindo para cá? E quanto a outras mil possibilidades não testadas? Um pai responsável gostaria de saber (a) quais são os princípios dos processos e estruturas internos da inteligência humana e (b) que o motorista do barramento digital tinha processos e estruturas internos adequadamente semelhantes - ou seja, não comportamento, mas os elementos internos corretos , a causa interna correta.

Resposta desejada - princípios internos

Gostaria de saber que a máquina estava executando os processos internos corretos e que estava executando esses processos (algoritmos) nas estruturas internas corretas (memória). O problema é que ninguém parece saber quais são os processos e estruturas internos corretos da inteligência humana. (Um grande problema, com certeza - mas que não reteve a IA - ou os desenvolvedores de sistemas autônomos - um pouco.) A implicação disso é que o que a IA deveria estar fazendo agora é descobrir quais são os processos internos e estruturas da inteligência humana. Mas não está fazendo isso - ao contrário, está comercializando sua tecnologia defeituosa.

Elementos de uma definição - 1. Generalização

Nós sabemos algumas coisas sobre a inteligência humana. Alguns testes realmente testam se uma máquina tem certas propriedades da mente humana. Uma dessas propriedades é generalização. Em seu artigo de 1950, Turing, como uma piada, deu um bom exemplo de generalização conversacional: (a testemunha é a máquina).

"Interrogador: Na primeira linha do seu soneto, que diz 'Devo comparar-te com um dia de verão', 'um dia de primavera' não seria tão bom ou melhor?

Testemunha: Não iria escanear.

Interrogador: Que tal um "dia de inverno"?

Testemunha: Sim, mas ninguém quer ser comparado a um dia de inverno.

Interrogador: Você diria que o Sr. Pickwick o lembrou do Natal?

Testemunha: De certa forma.

Interrogador: No entanto, o Natal é um dia de inverno e não acho que o Sr. Pickwick se importaria com a comparação.

Testemunha: Eu não acho que você esteja falando sério. No período de inverno, significa um dia típico de inverno, em vez de um dia especial como o Natal ".

A IA atual não tem nada que remotamente se aproxime de ser capaz de generalizar assim. A falha em generalizar é considerada como talvez a maior falha da IA ​​atual. A capacidade de generalizar seria uma parte de uma definição adequada de "inteligência". Mas o que significa generalização precisaria ser explicado.

O problema da generalização também está por trás de várias objeções filosóficas severas à teoria da IA, incluindo o problema de estrutura, o problema do conhecimento do senso comum e o problema da explosão combinatória.

Elementos de uma definição - 2. Percepção

A percepção sensorial é obviamente obviamente fundamental para o aprendizado e a inteligência humanos. Os dados (de alguma forma) são emitidos pelos sentidos humanos e depois processados ​​pelo sistema central. No computador, os valores binários saem do sensor digital e vão para a máquina. No entanto, nada nos próprios valores indica o que foi sentido. No entanto, a única coisa que o computador obtém são os valores binários. Como a máquina poderia vir a saber o que é sentido? (O problema clássico do argumento da sala chinesa.)

Portanto, outro elemento da inteligência humana é a capacidade de perceber de maneira humana. O que "maneira humana" significa aqui é que a máquina processa informações sensoriais usando os mesmos princípios que se aplicam à percepção humana. O problema é que ninguém parece saber como uma semântica (conhecimento) pode ser construída a partir dos dados emitidos por sensores digitais (ou sentidos orgânicos). Mas, ainda assim, a percepção humana precisa ser um elemento de uma definição adequada de "inteligência".

Uma vez AI recebe estas duas questões resolvido - generalização e percepção -, então ele provavelmente irá, espero , seja no bom caminho para alcançar o seu objetivo original de quase 70 anos passados - a construção de uma máquina com (ou que poderiam adquirir) um ser humano-like inteligência geral. E talvez os princípios de generalização e os princípios de percepção sejam o mesmo. E talvez exista apenas um princípio. Não se deve presumir que as respostas sejam complexas. Às vezes, as coisas mais difíceis de entender são as mais simples.

Portanto, a pergunta "O que queremos dizer quando dizemos" inteligência "? É realmente importante para a IA. E a conclusão é que a IA deve substituir sua atual definição comportamental de" inteligência "por uma que inclua os elementos humanos de generalização e percepção. E, em seguida, prossiga e tente elaborar os princípios operacionais, ou princípios, de ambos.

Inteligência é a capacidade de tecer vários conceitos e associações em um todo significativo; filtrar, adicionar e rejeitar adequadamente várias idéias do conhecimento e da experiência pessoais. Em seguida, refletindo efetivamente essas idéias de volta ao questionador para afirmar a compreensão e a compreensão, permitindo que a conversa prossiga efetivamente em direção a uma conclusão mutuamente benéfica.

A definição mais geral do termo inteligência, concisa e exata, é essa.

A coleção de características comportamentais residentes em alguma entidade em que a entidade obtém sucesso em atividades específicas, evitando perdas específicas em uma faixa específica de condições ambientais.

Estes são exemplos de falhas na exibição de inteligência pela definição acima, demonstrando a importância de cada frase.

• Alguns recursos comportamentais que são inteligentes, mas um comportamento geral do sistema que não é. Por exemplo, um foguete que atinge uma altitude, mas não pode entrar em órbita ou uma tartaruga que pode retrair sua cabeça, mas não consegue pegar um inseto.
• A inteligência está espalhada pelas entidades, de modo que cada entidade individual não exiba inteligência, como uma abelha ou uma única.
• A inteligência é exibida momentaneamente, mas se desintegra com o tempo, não se adaptando às condições variáveis ​​ou não é suficientemente confiável para desempenhar um papel prático.
• A entidade pode atingir uma meta, mas esse sucesso é anulado pela perda acumulada durante sua realização.
• A entidade pode evitar perdas, mas não pode ter sucesso na busca de seus objetivos.
• Uma entidade que pode se adaptar a qualquer condição ambiental e agir de maneira inteligente em cada uma delas não existe. A inteligência humana é limitada a cenários específicos e o resultado de choque e confusão quando sobrecarregado e superinteligente é, até o momento, redigido conjectura sem evidência empírica ou prova teórica.

Observe quatro coisas nesta definição.

• Optimalidade não é necessária. Apenas comportamento melhor que aleatório é necessário.
• Embora a entidade testada para inteligência possa interagir com seu ambiente apenas por meio de conjuntos de dados e métricas de teste, esse é o seu ambiente.
• O tempo está necessariamente envolvido. Em um caso simples, uma rede artificial exibe inteligência apenas em sua capacidade de exibir comportamentos previamente aprendidos como suficientes. Isso só pode reter a inteligência ajustando seu treinamento ou em um ambiente em que a adaptação a novos padrões não é necessária.
• A cognição não é necessária, mas a cognição certamente aumenta a gama de objetivos que podem ser perseguidos com segurança e a capacidade da entidade de detectar perigo e evitar de forma mais proativa a perda.

A inteligência é um estado em que qualquer contexto é adquirido em todos os aspectos para obter virtude e agir. Isso pode ser ramificado nos aspectos humanos e artificiais da percepção. Capacidade de perceber o contexto e analisá-lo sob diferentes perspectivas de compreender um objeto na vida real, para que haja uma solução eficiente.

A inteligência deve ser considerada como um conjunto genérico de incorporação de várias figuras mentais, como lógica, criatividade, resolução de problemas, etc., que podem ser treinadas tanto na perspectiva humana quanto artificial do programa.