Sir Winston Churchill commonly spoke of world war 2 as the “Wizard War”. Both the Allies as well as Axis powers were in a race to get the electronic advantage over each other on the battlefield. lots of technologies were born during this time around – one of them being the capability to decipher coded messages. The gadgets that were able to accomplish this accomplishment were the precursors to the contemporary computer. In 1946, the us armed forces established the ENIAC, or electronic Numerical Integrator as well as Computer. utilizing over 17,000 vacuum tubes, the ENIAC was a few orders of magnitude quicker than all previous electro-mechanical computers. The part that ecstatic lots of scientists, however, was that it was programmable. It was the concept of a programmable computer that would provide increase to the concept of man-made intelligence (AI).

As time marched forward, computers ended up being smaller as well as faster. The creation of the transistor semiconductor provided increase to the microprocessor, which accelerated the advancement of computer programming. AI began to pick up steam, as well as pundits began to make grand declares of exactly how computer intelligence would soon surpass our own. Programs like ELIZA as well as blocks world fascinated the public as well as definitely provided the understanding that when computers ended up being faster, as they definitely would in the future, they would be able to believe like humans do.

But it soon ended up being remove that this would not be the case. While these as well as lots of other AI programs were great at what they did, neither they, or their algorithms were adaptable. They were ‘smart’ at their specific task, as well as might even be thought about intelligent judging from their behavior, however they had no comprehending of the task, as well as didn’t hold a candle to the intellectual abilities of even a normal lab rat, let alone a human.

Redes neurais

As AI faded into the sunset in the late 1980s, it enabled Neural Network researchers to get some much needed funding. Neural networks had been around considering that the 1960s, however were actively squelched by the AI researches. Starved of resources, not much was heard of neural nets up until it ended up being evident that AI was not living as much as the hype. Unlike computers – what original AI was based on – neural networks do not have a processor or a central place to store memory.

Deep Blue computer
Neural networks are not programmed like a computer. They are linked in a method that provides them the capability to discover its inputs. In this way, they are similar to a mammal brain. After all, in the huge photo a brain is just a lot of neurons linked together in extremely certain patterns. The resemblance of neural networks to brains gained them the interest of those disillusioned with computer based AI.

In the mid-1980s, a business by the name of NETtalk developed a neural network that was able to, on the surface at least, discover to read. It was able to do this by discovering to map patterns of letters to spoken language. After a bit time, it had discovered to speak private words. NETtalk was marveled as a victory of human ingenuity, catching news headlines around the world. however from an engineering point of view, what it did was not tough at all. It did not comprehend anything. It just matched patterns with sounds. It did learn, however, which is something computer based AI had much problem with.

Eventually, neural networks would experience a similar fate as computer based AI – a great deal of hype as well as interest, only to fade after they were not able to create what people expected.

A new Century

The shift into the 21st century saw bit in the advancement of AI. In 1997, IBMs Deep Blue made short headlines when it beat [Garry Kasparov] at his own game in a series of chess matches. however Deep Blue did not win since it was intelligent. It won since it was just faster. Deep Blue did not comprehend chess the exact same method a calculator does not comprehend math.

Example of Google’s Inceptionism. The picture is taken from the middle of the hierarchy during visual recognition.
Modern times have seen much of the exact same technique to AI. Google is utilizing neural networks integrated with a hierarchical structure as well as has made some fascinating discoveries. one of them is a process called Inceptionism. Neural networks are promising, however they still show no remove path to a true man-made intelligence.

IBM’s Watson was able to finest a few of Jeopardy’s top players. It’s simple to believe of Watson as ‘smart’, however nothing might be additionally from the truth. Watson retrieves its answers by means of browsing terabytes of info extremely quickly. It has no capability to really comprehend what it’s saying.

One can suggest that the process of trying to produce AI throughouOs anos influenciou exatamente como nós definimos, mesmo até hoje. Embora todos nós concordamos com o que o termo “artificial” significa, definindo o que “inteligência” é realmente fornece mais uma camada ao quebra-cabeça. Verificando exatamente como a inteligência foi definida no passado nos fornecerá alguns insights em exatamente como não conseguimos realizá-lo.

Alan Turing, bem como o quarto chinês

Alan Turing, papai para computação contemporânea, estabeleceu um teste básico para descobrir se um computador era inteligente. É entendido como o teste de Turing, assim como vai algo assim: se um computador pode conversar com um humano de tal modo que o humano acredita que ele ou ela está conversando com mais humano, então se pode afirmar que o computador imitou um humano, bem como pode ser declarado para possuir inteligência. O programa Eliza apontou acima, enganou um punhado de pessoas com este teste. O significado de inteligência de Turing é baseado, assim como foi aceito por muitos anos. Isso seria modificação em 1980, quando John Searle colocou seu argumento espacial chinês.

Considere um cara de língua inglesa trancado em uma sala. No espaço é uma mesa, bem como nessa mesa é um grande livro. O livro é escrito em inglês, bem como tem direções exatamente como manipular caracteres chineses. Ele não entende o que qualquer tipo de isso significa, no entanto, ele é capaz de cumprir as instruções. Alguém então desliza um pedaço de papel sob a porta. No papel é uma história, bem como preocupações sobre a história, todas escritas em chinês. O cara não compreende uma palavra, no entanto, é capaz de utilizar seu livro para manipular os personagens chineses. Seus preencher as preocupações utilizando seu livro, bem como passa o papel de volta sob a porta.

A pessoa que fala chinesa do outro lado lê as respostas, bem como as figuras que estão todas corretas. Ela pertence ao pensamento final de que o cara no espaço compreende chinês. É evidente para nós, no entanto, que o cara não compreende chinês. Então, qual é o ponto do experimento acreditado?

O cara é um processador. O livro é um programa. O papel sob a porta é a entrada. O processador aplica o programa à entrada, bem como cria uma saída. Este experimento básico acreditado mostra que um computador nunca pode ser considerado inteligente, pois nunca consegue compreender o que está fazendo. É apenas cumprindo instruções. A inteligência encontra-se com o autor do livro ou do programador. Não o cara ou o processador.

Um novo significado de inteligência

Em toda a busca da AI da Mankind, ele tem sido, assim como ativamente tentar encontrar hábitos como um significado de inteligência. No entanto, John Searle nos mostrou exatamente como um computador pode criar hábitos inteligentes, bem como ainda não ser inteligente. Exatamente como o cara ou processador pode ser inteligente se não compreender o que está fazendo?

Todos os itens acima foram declarados para desenhar uma linha de remoção entre os hábitos, bem como a compreensão. inteligência simplesmente não pode ser definida pelo comportamento. Hábitos é uma manifestação de inteligência, bem como nada mais. Envio deitado ainda em um quarto escuro. Você pode pensar, assim como é tão inteligente. No entanto, você não está criando nenhum tipo de comportamento.

A inteligência deve ser definida pela capacidade de entender. [Jeff Hawkins], Autor of Intelligence, estabeleceu um método para fazer isso com previsão. Ele telefonava a estrutura de previsão de memória. Visualize um sistema que está tentando regularmente antecipar o que ocorrerá a seguir. Quando uma previsão é atendida, a função é satisfeita. Quando uma previsão não é atendida, o foco é direcionado para a anomalia até que possa ser previsto. Por exemplo, você ouve o jingle do colarinho do seu animal enquanto estiver sentado em sua mesa. Você se volta para a porta, prevendo que você verá seu animal de estimação entrar. Enquanto essa previsão é atendida, seja o que for normal. É provável que você esteja desinformado em fazer isso. No entanto, se a previsão for violada, ele traz a situação em foco, assim como você verificará para descobrir por que você não viu seu animal de estimação.

Este processo de tentativa regular de antecipar sua atmosfera permite que você compreendê-lo. Previsão é a essência da inteligência, não comportamento. Se pudermos programar um computador ou rede neural para cumprir o paradigma de previsão, ele pode compreender genuinamente seu ambiente. Bem como é isso compreendendo que tornará o criador inteligente.

Então agora é a sua vez. Exatamente como você definiria a “inteligência” na AI?