Q:
Какие факторы способствуют дрейфу ИИ?
A:«Дрейф искусственного интеллекта» - это относительно неясный термин, и вы не увидите, чтобы он упоминался в онлайн-технической литературе. Тем не менее, это то, о чем думают инженеры и другие, когда рассматривают эволюцию искусственного интеллекта в направлении достижения более сильных и всеобъемлющих результатов.
Дрейф искусственного интеллекта происходит, когда сложные объекты ИИ, будь то чат-роботы, роботы или цифровые конструкции, созданные для прохождения теста Тьюринга, начинают отклоняться от директив и инструкций их оригинального программирования в отношении типов ответов и действий, которые, возможно, не рассматривались их человеческие обработчики.
Вы можете увидеть примеры этого дрейфа в недавних проектах, например, когда два чата-бота в Фейсбуке начали общение друг с другом, что ИТ-специалисты назвали «секретным кодом». По сути, технологии развивались до такой степени, что они решили использовать различные способы коммуникации, которые не были предложены или запрошены программистами-людьми.
Факторы, связанные с дрейфом искусственного интеллекта, являются факторами, которые привели к развитию сильных парадигм искусственного интеллекта в последние несколько десятилетий. Один из них - более слабосвязанные алгоритмы машинного обучения, которые отличаются высокой степенью интерпретации и дают возможность этим технологиям расти и развиваться. Машинное обучение в корне меняет работу вычислительных систем - вместо того, чтобы просто фокусироваться на количественных данных и жестких вычислительных задачах, как это делали традиционные технологии, искусственный интеллект движется к самокорректирующимся и саморазвивающимся инструментам, отраженным в стратегиях машинного обучения и глубокого обучения, и к идея нейронной сети, которая намного более эффективно имитирует человеческую мысль и интеллект.
Еще одним фактором, влияющим на дрейф ИИ и развитие искусственного интеллекта, являются многокомпонентные технологии, которые работают на основе сотрудничества, опять же, для симуляции более сложных видов интеллекта. Некоторые ИТ-специалисты называют их «глубоко упрямыми сетями» или технологиями, включающими как порождающий, так и дискриминационный компонент. Поскольку эти и другие отдельные сущности в парадигмах множества сущностей работают друг с другом, они развивают то, что может сделать технология, и направляют ее к более свободному результату, который менее ограничен первоначальным программированием. Это идея, стоящая за достижениями в области искусственного интеллекта, и в основе этого дрейфа искусственного интеллекта - то, что вычислительные системы могут меняться или изменяться после первоначального выполнения программы просто потому, что из-за этих прогрессивных факторов они могут.
