Q:
Які фактори сприяють «дрейфу» ШІ?
A:"Дрифт штучного інтелекту" - досить малозрозумілий термін, і ви не побачите, що це багато згадується в інтернет-технічній літературі. Однак інженери та інші люди думають над тим, як вони замислюються про розвиток штучного інтелекту до більш сильних і всебічних результатів.
Дрифт штучного інтелекту відбувається тоді, коли складні інтелектуальні об'єкти, будь то чаботи, роботи або цифрові конструкції, створені для проходження тесту Тьюрінга, починають відходити від директив та інструкцій їх оригінального програмування до типів відповідей та діяльності, на які, можливо, не думали їх людські обробники.
Ви можете побачити приклади цього дрейфу в останніх проектах, наприклад, коли два чат-боти на Facebook, як відомо, почали спілкуватися один з одним у тому, що ІТ-професіонали назвали "секретним кодом". По суті, технології розвинулися до того, що вони вирішили використовувати різні засоби комунікації, такі, які не були запропоновані або просити людські програмісти.
Фактори, пов'язані з дрейфом штучного інтелекту - це фактори, які призвели до еволюції сильних парадигм штучного інтелекту за останні кілька десятиліть. Один - це більш вільно поєднані алгоритми машинного навчання, які є високо інтерпретаційними, і дають цим технологіям можливість зростати та розвиватися. Машинне навчання принципово змінює функціонування обчислювальних систем, а не просто фокусується на даних, що вимірюються числом, і жорстких обчислювальних завдань, як це робили традиційні технології, штучний інтелект рухається до інструментів самокоригування та саморозвитку, що відображаються в машинному навчанні та стратегіях глибокого навчання, і до ідея нейронної мережі, яка набагато більш сильно імітує людську думку та інтелект.
Ще одним фактором дрейфу ШІ та еволюції штучного інтелекту є багатоскладові технології, які знову працюють на основі спільної роботи, щоб імітувати більш досконалий вид інтелекту. Деякі фахівці з ІТ називають це "глибокими впертими мережами" або технологіями, що включають як генеративний, так і дискримінаційний компонент. Оскільки ці та інші індивідуальні сукупності у багатосуб'єктних парадигмах працюють один з одним, вони розвивають те, що може зробити технологія, і переміщують її до більш вільного результату, менш обмеженого оригінальним програмуванням. Це ідея, що стоїть за прогресом штучного інтелекту, і це концепція, що стоїть за цим дрейфом штучного інтелекту - що обчислювальні системи можуть змінюватися або змінюватися після їх оригінального виконання програми просто тому, що завдяки цим прогресивним факторам вони можуть.
