Masuknya Kecerdasan Buatan ke Kalimantan Tengah – Kurang dari 1 dasawarsa sesudah pecahkan Enigma mesin enkripsi Nazi dan menolong Pasukan Sekutu memenangi Perang Dunia II, matematikawan Alan Touring mengganti histori untuk ke-2 kalinya dengan pertanyaan simpel: “Dapatkah mesin pikir?”
Makalah Touring “Mesin Komputasi dan Kecerdasan” (1950), dan Test Touring selanjutnya, memutuskan visi dan tujuan dasar kecerdasan buatan.
Pada prinsipnya, AI merupakan cabang pengetahuan pc yang punya tujuan buat jawab pertanyaan Touring dengan keras. Ini yakni usaha untuk meniru atau mensimulasikan kecerdasan manusia dalam mesin.
Maksud luas dari kecerdasan buatan sudah memunculkan beberapa pertanyaan dan perbincangan. Sebegitu rupa, maka dari itu tidak ada arti tunggal bagian yang diterima secara universal.
Sanggupkah mesin memikir? – Alan Touring, 1950
Masuknya Kecerdasan Buatan ke Kalimantan Tengah Kebatasan inti dalam membatasi AI cuma untuk “bikin mesin yang pintar” ialah kalau AI tidak serius memperjelas apakah yang dimaksud kecerdasan buatan? Apa yang membikin mesin pintar? AI yakni pengetahuan interdisipliner dengan bermacam pendekatan, akan tetapi perubahan dalam evaluasi mesin serta evaluasi dalam membikin perombakan pola di nyaris tiap bidang industri tehnologi.
Dalam buku text inovasi mereka Artificial Intelligence: A Kekinian Approach, penulis Stuart Russell dan Peter Norvig dekati pertanyaan dengan jadikan satu tugas mereka disekitaran objek agen pintar dalam mesin. Dengan pikiran ini, AI ialah “study perihal agen yang terima pandangan dari lingkungan serta bertindak.” (Russel dan Norvig viii)
PERUSAHAAN AI TERBAIK YANG DIPEKERJAKAN SEKARANG
Perusahaan kecerdasan buatan ini memiliki tugas terbuka yang ada sekarang.
Norvig dan Russell menyambung untuk menjelajahi empat pendekatan tidak sama yang bersejarah mengartikan bagian AI:
- Memikir secara manusiawi
- Berpikiran masuk akal
- Melakukan tindakan secara manusiawi
- Lakukan tindakan objektif
Dua buah pikiran pertama tersangkut proses berpikiran dan penalaran, sementara yang lainnya berhubungan dengan tabiat. Norvig dan Russell konsentrasi terlebih di agen masuk akal yang melakukan tindakan buat sampai hasil terpilih, menulis “semuanya ketrampilan yang diperlukan untuk Ujian Touring memungkinnya agen buat melakukan tindakan objektif.” (Russel serta Norvig 4).
Patrick Winston, profesor kecerdasan buatan serta pengetahuan pc Ford di MIT, membatasi AI sebagai “algoritme yang diaktifkan oleh rintangan, dibeber oleh representasi yang memberikan dukungan style yang direncanakan di loop yang mengikat pikiran, pemikiran, serta perbuatan sama-sama.”
Sementara pengertian ini kemungkinan terlihat abstrak untuk banyak orang, mereka menolong menitik beratkan area ini selaku area pengetahuan pc serta memberi buat biru buat masukkan mesin dan program dengan evaluasi mesin dan subset kecerdasan buatan yang lain.
JENIS KECERDASAN BUATAN
Empat Model Kecerdasan Buatan
Mesin Reaktif
Masuknya Kecerdasan Buatan ke Kalimantan Tengah Mesin reaktif mengikut dasar AI yang sangat dasar dan, mirip namanya, cuma dapat memanfaatkan kepintarannya untuk lihat serta bereaksi kepada dunia di depannya. Mesin reaktif tidak bisa menaruh memory serta oleh karena itu tidak bisa memercayakan pengalaman masa lampau untuk memberitahukan ambil ketetapan secara real-time.
Menyadari dunia langsung bermakna jika mesin reaktif direncanakan untuk selesaikan cuma beberapa pekerjaan teristimewa yang terbatas. Tapi, mempersempit penglihatan dunia mesin reaktif secara berniat tidaklah aksi pemangkasan cost apapun, serta kebalikannya mempunyai arti jika tipe AI ini bakal makin dapat diyakini serta bisa dipercaya — dia bakal bereaksi yang sama kepada rangsangan yang serupa setiap waktu.
Masuknya Kecerdasan Buatan ke Kalimantan Tengah Contoh tenar dari mesin reaktif yakni Deep Blue, yang direncanakan oleh IBM di tahun 1990-an selaku superkomputer yang bermain catur dan menundukkan grandmaster internasional Gary Kasparov dalam suatu games. Deep Blue cuma sanggup menganalisis bidak-bidak di papan catur serta mengenali bagaimana tiap pergerakan berdasar pada peraturan catur, mengetahui status masing-masing bidak sekarang, dan tentukan cara apa yang amat masuk akal di waktu itu. Pc tak memburu pergerakan menjanjikan di hari depan oleh tandingannya atau coba meletakkan bagiannya sendiri di status yang lebih bagus. Tiap tikungan dilihat selaku realistisnya sendiri, terpisah dari pergerakan yang lain dibikin awalnya.
Contoh lain dari mesin reaktif main games yaitu Google AlphaGo. AlphaGo pun tidak sanggup menilai pergerakan di hari depan tapi tergantung di jaringan sarafnya sendiri untuk menilai perubahan permainan sekarang, memberinya keunggulan atas Deep Blue dalam permainan yang lebih kompleks. AlphaGo pun kalahkan kompetitor games kelas dunia, menundukkan pemain juara Go Lee Sedol di 2016.
Masuknya Kecerdasan Buatan ke Kalimantan Tengah Biarpun lingkupnya terbatas serta tidak simpel diganti, kecerdasan buatan mesin reaktif bisa sampai tingkat persoalan, serta tawarkan kehebatan waktu dibikin untuk penuhi pekerjaan yang berulang-ulang.
Memory Terbatas
Masuknya Kecerdasan Buatan ke Kalimantan Tengah ingatan terbatas mempunyai potensi buat simpan data dan ramalan awal mulanya saat menghimpun data serta mengangsung keputusan prospektif — secara prinsip lihat ke masa dahulu buat cari saran perihal apa ay ada seterusnya. Kecerdasan buatan memory terbatas lebih kompleks dan mendatangkan peluang yang bertambah besar ketimbang mesin reaktif.
AI kenangan terbatas dibentuk waktu klub selalu latih style terkait teknik menganalisa dan manfaatkan data baru atau lingkungan AI dibikin maka mode bisa dilatih serta diperbaharui secara automatis. Saat manfaatkan AI kenangan terbatas dalam evaluasi mesin, enam cara mesti dituruti: Data kursus mesti dibentuk, mode evaluasi mesin harus dibikin, bentuk mesti bisa bikin ramalan, style mesti bisa terima operan balik manusia atau lingkungan, kalau operan balik harus diletakkan jadi data, dan beberapa langkah ini mesti diulangi menjadi perputaran.
Ada tiga bentuk evaluasi mesin khusus yang manfaatkan kecerdasan buatan memory terbatas:
- Reinforcement learning, yakni belajar membikin ramalan yang lebih bagus lewat trial-and-error yang berulang kali.
- Long Short Termin Memori (LSTM), yang menggunakan data masa lampau buat menolong memperkirakan poin seterusnya secara berturutan. LTSM memandang data yang lebih anyar selaku yang paling utama waktu bikin ramalan dan mendiskon data dari masa dahulu, biarpun masih menggunakan buat bikin ikhtisar
- Evolutionary Generative Adversarial Networks (E-GAN), yang berkembang dari kian waktu, tumbuh buat menjelajahi lajur yang sedikit diubah berdasar pada pengalaman awal mulanya dengan tiap-tiap keputusan baru. Bentuk ini terus-terusan menguber lajur yang lebih bagus dan memanfaatkan replikasi dan statistik, atau kemungkinan, buat meramalkan hasil sejauh perputaran perubahan evolusionernya.
Teori pemikiran
Masuknya Kecerdasan Buatan ke Kalimantan Tengah Theory of Mind cuma itu — teoretis. Kami belum sampai kebolehan tehnologi dan ilmiah yang dibutuhkan buat menggapai tingkat kecerdasan buatan selanjutnya.
Rancangan itu berdasar pada premis kejiwaan wawasan jika makhluk hidup lain punya ingatan serta emosi yang memengaruhi tabiat diri seorang. Dalam soal mesin AI, ini bermakna AI bisa pahami bagaimana hati manusia, hewan, serta mesin lain dan membikin ketetapan lewat refleksi dan kemauan diri, kemudian akan menggunakan data itu untuk bikin putusan sendiri. Pada prinsipnya, mesin harus dapat mendalami dan mengerjakan ide “ingatan”, fluktuasi emosi dalam ambil ketetapan serta sekumpulan prinsip psikis yang lain secara real time, membikin jalinan dua arah di antara manusia serta kecerdasan buatan.
BAGAIMANA JIKA AI MENJADI SENDIRI? OLEH SETIAP WAKTU10S
Kesadaran diri
Demikian Theory of Mind bisa dibuat dalam kecerdasan buatan, satu waktu jauh di hari esok, cara paling akhir yaitu AI jadi sadarkan diri. Kecerdasan buatan sesuai ini punyai kesadaran tingkat manusia dan menyadari kemunculannya sendiri di dunia, dan datangnya serta kondisi emosional seseorang. Itu segera dapat pahami apa yang barangkali diperlukan pihak lain tidak cuma berdasar pada apa yang mereka sampaikan ke mereka tapi bagaimana mereka menyampaikannya.
Kesadaran diri dalam kecerdasan buatan tergantung baik pada pengamat manusia yang menyadari premis kesadaran dan selanjutnya belajar bagaimana menduplikasinya maka dari itu bisa dibuat ke mesin.
PENGGUNAAN, CONTOH + APLIKASI
AI MEMILIKI BANYAK KEGUNAAN. CONTOH TERMASUK SEGALA SESUATU DARI AMAZON ALEXA SAMPAI MOBIL SENDIRI.
Bagaimana AI Dipergunakan?
Waktu bercakap ke beberapa orang di Japan AI Pengalaman di tahun 2017, CEO DataRobot Jeremy Achin mengawali pidatonya dengan menjajakan pengertian berikut terkait bagaimana AI dipakai sekarang ini:
“AI ialah Masuknya Kecerdasan Buatan ke Kalimantan Tengah mekanisme pc yang bisa mengerjakan pekerjaan-pekerjaan yang umumnya memerlukan kecerdasan manusia… Sebagian dari metode kecerdasan buatan ini ditunjang oleh evaluasi mesin, sejumlah salah satunya ditunjang oleh evaluasi dalam dan beberapa salah satunya dibantu oleh perihal-perihal yang paling menjemukan seperti ketentuan..”
AI Sempit: Terkadang dikatakan sebagai “AI Kurang kuat,” macam kecerdasan buatan ini bekerja dalam skema terbatas dan sebagai replikasi kecerdasan manusia. AI yang sempit kerap dikhususkan buat lakukan satu pekerjaan dengan baik sekali dan walaupun mesin ini barangkali kelihatan pintar, mereka bekerja di bawah batas serta batas yang semakin lebih banyak dibanding kecerdasan manusia yang amat dasar sekalinya.
Artificial General Intelligence (AGI): AGI, kadang dikatakan sebagai “AI Kuat,” ialah model kecerdasan buatan yang kita saksikan di film, seperti robot dari Westworld atau Data dari Star Track: The Next Generation. AGI yakni mesin dengan kecerdasan umum serta, seperti sama manusia, bisa mengimplementasikan kecerdasan itu buat pecahkan perkara apa saja.
Kecerdasan Buatan Sempit
AI sempit ada di sekeliling kita dan dengan gampang sebagai perwujudan kecerdasan buatan yang tersukses sampai sekarang. Dengan focus di mengerjakan banyak tugas khusus, Narrow AI sudah alami banyak inovasi dalam dasawarsa paling akhir yang miliki “kegunaan sosial yang penting dan udah berperan di vitalitas ekonomi bangsa,” menurut “Persiapkan Periode Depan Kecerdasan Buatan,” sebuah Laporan 2016 dikeluarkan oleh pemerintah Obama.
Sebagian contoh AI Sempit mencakup:
- pelacakan Google
- Piranti lunak pengenalan gambar
- Siri, Alexa, dan pendamping personal yang lain
- Mobil self-driving
- Watson IBM
Evaluasi Mesin dan Evaluasi Dalam
Sejumlah besar AI Sempit dibantu oleh inovasi dalam evaluasi mesin serta evaluasi dalam. Menyadari ketidakcocokan di antara kecerdasan buatan, evaluasi mesin, dan evaluasi dalam bisa memusingkan. Kapitalis ventura Frank Chen berikan deskripsi yang bagus perihal bagaimana memilah dari mereka, dengan menulis:
“Kecerdasan buatan merupakan sesetel algoritma dan kecerdasan untuk coba menyerupai kecerdasan manusia. Evaluasi mesin ialah satu diantaranya, serta evaluasi dalam salah satunya tehnik evaluasi mesin itu.”
Simpelnya, evaluasi mesin memberinya makan data pc serta memakai tehnik statistik buat menolongnya “belajar” bagaimana bertambah baik secara progresif dalam sebuah pekerjaan, tanpa ada diprogram secara spesial buat pekerjaan itu, hilangkan keperluan dapat juta-an baris code terdaftar. Evaluasi mesin terbagi dalam evaluasi terawasi (gunakan kelompok data memiliki label) serta evaluasi tiada pemantauan (memanfaatkan kelompok data tak memiliki label).
Evaluasi dalam ialah type evaluasi mesin yang jalankan input lewat arsitektur jaringan saraf yang mendapat ide secara biologis. Jaringan saraf memiliki kandungan beberapa susunan terselip di mana data diolah, memungkinnya mesin buat masuk “dalam” dalam pembelajarannya, membuat hubungan serta input pembobotan untuk hasil terunggul.
Kecerdasan Umum Buatan
Masuknya Kecerdasan Buatan ke Kalimantan Tengah Pembuatan mesin dengan kecerdasan tingkat manusia yang bisa diaplikasikan di pekerjaan apapun ialah Cawan Suci buat banyak pengamat AI, namun pelacakan AGI sarat dengan kesusahan.
Penelusuran “algoritme universal buat belajar serta melakukan tindakan di lingkungan apapun,” (Russel dan Norvig 27) tidaklah hal baru, akan tetapi waktu tidak kurangi kesusahan untuk membuat mesin dengan potensi kognitif yang komplet.
AGI sudah lama jadi ide fiksi ilmiah dystopian, di mana robot super cerdik kuasai umat manusia, tapi banyak pakar sepakat jika itu bukan suatu yang penting kita cemaskan.kuatirkan dalam saat dekat.