fbpx
  • +90 212 863 2230
  • +90 543 419 7273
  • Bu e-Posta adresi istenmeyen posta engelleyicileri tarafından korunuyor. Görüntülemek için JavaScript etkinleştirilmelidir.
trzh-TWenderu
Image
Image

Genel

Yapay zeka kavramının anlaşılmasında, genellikle, sözde güçlü yapay zekayı taklit etmenin amacı olan “makine olarak insan” fikrinden kaynaklanan Aydınlanma kaynaklı direnç : insan zihninin mekanikleştireceği bir zeka yaratmak [ 1] veya . akıllıca tepki veren veya insan gibi davranan bir makine tasarlamak ve inşa etmek Onlarca yıllık araştırmadan sonra, güçlü yapay zekanın hedefleri hala vizyoner.  

neuro 1 

Örnek: Resim tanıma

import numpy as np
from google.colab import files
from keras.preprocessing import image
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

uploaded = files.upload()

for fn in uploaded.keys():
 
  path = '/content/' + fn
  img = cv2.imread(path) 
  
  img = cv2.resize(img,(28,28))
  img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  x = image.img_to_array(img, dtype=np.float32)
  print("top left pixel value:", x[0,0])
  if x[0,0] > 250:
    # white background
    print("needs to be inverted!")
    x -= 255
    x *= -1
  x = x / 255.0
 
  x = x.reshape(1, 28, 28, 1)
  plt.imshow(img, cmap='Greys_r')
  plt.show()  
  
  classes = model.predict(x)
  plt.bar(range(10), classes[0])
  plt.show()
  print("prediction: class", np.argmax(classes[0]))


Terimlerin kökeni ve tanımlama girişimleri

Yapay zeka terimi (İngilizce orijinal yapay zekada ) 1955 yılında Amerikalı bilgisayar bilimcisi John McCarthy tarafından bir araştırma projesi için bir fon başvurusunun parçası olarak ortaya atılmıştır [2] [3] .

AI terimi için çok sayıda tanım vardır. Bakış açısına göre endüstride, araştırma ve siyasette yapay zeka ya ulaşılacak uygulamalarla ya da bilimsel temele bakılarak tanımlanır:

"Yapay zeka," insan benzeri ", akıllı davranış göstermek için bir BT sisteminin özelliğidir."

Bitkom eV ve Alman Yapay Zeka Araştırma Merkezi [4]

"Yapay zeka [...], akıllı insan davranışının mekanizmalarıyla ilgili araştırmalarla ilgilenen bir bilgisayar bilimi dalıdır [...]."

Spektrum Bilim, Sinirbilim Sözlüğü [3]

"Yapay zeka (AI) ile insan görme, duyma, analiz etme, karar verme ve hareket etme yeteneklerini tamamlayan ve güçlendiren teknolojileri anlıyoruz."

Microsoft Corp. [5]

"Yapay zeka, bir makinenin mantıksal düşünme, öğrenme, planlama ve yaratıcılık gibi insan yeteneklerini taklit etme yeteneğidir."

Avrupa Parlamentosu (web sitesi) [6]

Güçlü ve zayıf AI

Güçlü AI, insanlarla göz hizasında zor görevleri tamamlama işini üstlenebilen bilgisayar sistemleri olacaktır Buna karşılık, zayıf AI, belirli uygulama problemlerinde ustalaşmakla ilgilidir. Burada bireysel alanlarda insan düşüncesi ve teknik uygulamalar desteklenecektir. [1] Öğrenme yeteneği, AI sistemlerinin temel gereksinimidir ve sonradan eklenmemesi gereken ayrılmaz bir parçası olmalıdır. İkinci bir ana kriter, bir AI sisteminin belirsizlik ve olasılık bilgisi ile başa çıkma yeteneğidir [7]Özellikle, çözümü için genel anlayışa göre bir tür "zeka"nın gerekli göründüğü bu uygulamalar ilgi çekicidir. Nihayetinde, zayıf AI, matematik ve bilgisayar bilimi araçlarını kullanarak akıllı davranışın simülasyonu ile ilgilidir, bilinç yaratmak veya daha derin bir zeka anlayışı ile ilgili değildir Güçlü AI'nın yaratılması, felsefi sorusu nedeniyle bugüne kadar başarısız olsa da , son yıllarda zayıf AI tarafında önemli ilerlemeler kaydedilmiştir.

Güçlü bir yapay zeka sisteminin insanlarla çok fazla ortak noktası olması gerekmez. Muhtemelen farklı bir bilişsel mimariye sahip olacak ve gelişim aşamaları da insan düşüncesinin evrimsel bilişsel aşamalarıyla (düşüncenin evrimi ) karşılaştırılamayacak. Her şeyden önce bir yapay zekanın sevgi, nefret, korku ya da sevinç gibi duygulara sahip olduğu varsayılamaz. [8.]

Araştırma

Temel BT departmanının kendi araştırma sonuçlarına ek olarak, yapay zeka araştırmaları psikoloji , nöroloji ve sinir bilimleri , matematik ve mantık , iletişim bilimi , felsefe ve dilbilimden elde edilen sonuçları içermektedir . Tersine, AI üzerine yapılan araştırmalar diğer alanları, özellikle de sinirbilimleri etkiledi. Bu, biyoloji odaklı bilgisayar biliminin yanı sıra hesaplamalı sinirbilime atanan nöroinformatik alanındaki eğitimde görülebilir . 

Gelen yapay sinir ağları , 20. yüzyılın ortalarında gelen ve üzerinde geliştirilmiştir teknikler vardır nörofizyoloji yapı.

Yapay zeka bu nedenle kapalı bir araştırma alanı değildir, bunun yerine farklı disiplinlerden teknikler, bunların birbiriyle bağlantılı olması gerekmeden kullanılır.

Önemli bir konferans, 1969'dan beri gerçekleştirilen Uluslararası Yapay Zeka Ortak Konferansı'dır (IJCAI).

Geçmiş

Alt alanlar 

Bilgi Tabanlı Sistemler 

Bilgiye dayalı sistemler, sözde uzman sistemler için rasyonel zekanın bir biçimini modeller Bunlar, resmileştirilmiş uzmanlık bilgisi ve bundan çıkarılan mantıksal sonuçlar temelinde kullanıcıdan gelen bir soruya yanıt verebilir. Örnek uygulamalar hastalıkların teşhisinde veya teknik sistemlerdeki hataların aranması ve giderilmesinde bulunabilir.

Bilgi tabanlı sistemlere örnek olarak Cyc ve Watson verilebilir .

Örüntü analizi ve desen tanıma

Görsel zeka , görüntüleri veya şekilleri tanımayı ve analiz etmeyi mümkün kılar Uygulama örnekleri, el yazısı tanıma , yüz tanıma yoluyla kişilerin tanımlanması , parmak izlerinin veya irisin karşılaştırılması , endüstriyel kalite kontrol ve üretim otomasyonudur (ikincisi robotik bulgularla birlikte).

Dilsel zekayı kullanarak , örneğin, yazılı bir metni konuşmaya dönüştürmek ( konuşma sentezi ) ve tersine, konuşulan bir metni yazmak ( konuşma tanıma ) mümkündür. Bu otomatik dil işleme, gizli anlam analizi (kısaca LSI ) kullanılarak kelimelere ve metinlere anlam atanabilecek şekilde genişletilebilir .

Örüntü tanıma sistemlerine örnek olarak Google Brain ve Microsoft Adam verilebilir 

Model tahmini 

Örüntü tahmini, desen tanımanın bir uzantısıdır. Jeff Hawkins tarafından tanımlanan hiyerarşik zamansal belleğin temelini temsil eder .

“Tahmin, beyninizin yaptığı şeylerden sadece biri değildir. Neokorteksin birincil işlevi ve zekanın temelidir."

“ Tahmin , beyninizin yaptığı şeylerden yalnızca biri değildir Neokorteksin ana işlevi ve zekanın temelidir. "

Jeff Hawkins : İstihbarat Üzerine 

Bu tür sistemler, için avantajı sunar. B. sadece belirli bir nesne tek bir görüntüde tanınmaz (desen tanıma), aynı zamanda nesnenin bir sonraki yerini tahmin etmek için bir dizi görüntü kullanılabilir.

Robotik 

Robotik manipülatif zeka ile ilgilenir. Robotların yardımıyla, mayın avı gibi tehlikeli faaliyetler veya gerçekleştirilenler gibi aynı manipülasyonlar; B. Kaynak veya boyama sırasında meydana gelebilir, otomatik hale getirilebilir.

Temel fikir, canlıların akıllı davranışlarını anlayabilecek sistemler oluşturmaktır. Bu tür robotlara örnek olarak ASIMO ve Atlas verilebilir .

Entropi kuvvetine dayalı modelleme

Fizikçi Alexander Wissner-Gross'un çalışmasına dayanarak entropi kuvveti kullanılarak akıllı bir sistem modellenebilir. Burada, akıllı bir ajan çevresini (durum 0 ) bir eylemle ( F alanını etkilemeye zorlayarak ) gelecekteki bir X durumunda elde etmek için mümkün olan en büyük eylem özgürlüğüne (entropi S ) ulaşmaya çalışır. [11] [12]  

Yapay Yaşam 

AI, yapay yaşam disiplini ile örtüşmektedir Yapay Yaşam , AL) [13] bir ebeveyn veya bir alt disiplin olarak görülmektedir. [14] AL, bulgularını bütünleştirmelidir, çünkü biliş, yalnızca insanların değil, doğal yaşamın temel bir özelliğidir.

Yöntemler 

Yapay zeka yöntemleri kabaca iki boyutta sınıflandırılabilir: sembolik yapay zekaya karşı sinirsel yapay zeka ve simülasyon yöntemine karşı fenomenolojik yöntem. Aşağıdaki grafik ilişkileri göstermektedir:

Künstliche Intelligenz Methoden


Yapay zekada geliştirilen birçok eski yöntem, 
buluşsal çözüm süreçlerine dayanmaktadır Daha yakın zamanlarda, istatistiklerden matematiksel olarak sağlam yaklaşımlar matematiksel programlama ve yaklaşım teorisi önemli bir rol oynamıştır.Nöral AI, 
aşağıdan yukarıya bir yaklaşım izler ve insan beynini mümkün olduğunca hassas bir şekilde simüle etmeyi amaçlar. Tersine, sembolik AI, yukarıdan aşağıya bir yaklaşımı takip eder ve istihbarat performansına kavramsal bir seviyeden yaklaşır. Simülasyon yöntemi, mümkün olduğunca insanların gerçek bilişsel süreçlerine dayanmaktadır. Buna karşılık, fenomenolojik yaklaşım sadece sonuca bağlıdır .

Yapay zekanın spesifik teknikleri kabaca gruplara ayrılabilir:

Bul 

AI genellikle belirli çözümler gerektiren sorunlarla ilgilenir. Bunun için çeşitli arama algoritmaları kullanılır. Aramanın başlıca örneği, birçok bilgisayar oyununda merkezi bir rol oynayan ve A* algoritması gibi arama algoritmalarına dayanan yolu bulma sürecidir . 

Planla

Çözüm aramaya ek olarak, planlama yapay zekanın önemli bir yönüdür. Planlama süreci iki aşamaya ayrılır:

  1. Hedefleri formülasyonu : Bir gol çevre ya da dünyanın mevcut durumunu esas tanımlanır. Buradaki amaç, belirli bir hedef yükleminin yerine getirildiği bir dizi dünya durumudur.
  2. Sorun formülasyon : Bu eylemler ve dünya devletleri kabul edilmelidir sorun formülasyon tanımlayıp, için çabalamaktadır edileceği hedefler bilinmektedir sonra. Burada farklı türde sorunlar var .

Planlama sistemleri, ajan sistemlerinin hedeflerine ulaşmak için gerçekleştirebilecekleri eylem dizilerini planlamak ve oluşturmak için bu tür sorun tanımlarını planlar ve kullanır .

Optimizasyon yöntemleri 

AI görevleri genellikle optimizasyon sorunlarına yol açar. Yapıya bağlı olarak, bunlar ya bilgisayar biliminden arama algoritmaları ile ya da giderek artan bir şekilde matematiksel programlama araçlarıyla çözülür. AI bağlamında iyi bilinen buluşsal arama yöntemleri, evrimsel algoritmalardır .

Mantıksal kapanış

AI tarafından sorulan sorulardan biri, daha sonra otomatik mantıksal akıl yürütme için kullanılabilecek bilgi temsillerinin oluşturulmasıdır İnsan bilgisi - mümkün olduğu kadar - makine tarafından okunabilir bir forma getirmek için resmileştirilir. Çeşitli ontolojilerin geliştiricileri kendilerini bu amaca adamışlardır .   

Başlangıçta, AI, matematikçilerin ve bilgisayar bilimcilerinin cümleleri kanıtlamasına ve programlamasına ( mantık programlaması ) yardımcı olacak otomatik ispat sistemleri oluşturmakla ilgileniyordu İki zorluk ortaya çıktı: 

  1. Cümleleri doğal dilde, nispeten rahat betimleyici dillerde formüle ederseniz, ortaya çıkan arama sorunları çok zaman alıcı hale gelir. Uygulamada, tanımlama dilinin kullanıcı için biraz daha karmaşık olduğu, ancak ilgili optimizasyon problemlerinin bilgisayar için daha kolay ele alındığı uzlaşmalar yapılması gerekiyordu ( Prolog , uzman sistemler ).
  2. Belirsiz veya eksik bilgileri formüle etmeye çalışırken güçlü açıklama dilleri bile hantal hale gelir. Pratik problemler için bu ciddi bir sınırlama olabilir. Bu nedenle mevcut araştırma, cehalet ve belirsizliği açıkça modellemek için olasılık teorisi kurallarını uygulayan sistemleri incelemektedir Algoritmalar açısından, bu yöntemler eski yöntemlerden farklıdır: sembollere ek olarak olasılık dağılımları da manipüle edilir.

Mantıksal çıkarımın başka bir biçimi olan tümevarım ( tümevarımsal çıkarım , tümevarımsal mantık ) kural örneklerinde genelleştirilir ( makine öğrenimi ). Burada da bilgi temsilinin türü ve gücü önemli bir rol oynamaktadır. Bilginin -hem örneklerin hem de uyarılmış kuralların- açıkça temsil edildiği sembolik sistemler ile sinir ağları gibi öngörülebilir bir şekilde davranmak üzere "eğitilmiş", ancak bunu yapmayan alt sembolik sistemler arasında bir ayrım yapılır. öğrenilen çözümler hakkında herhangi bir kavrayışa izin verin.

Yaklaşım yöntemleri 

Birçok uygulama, bir dizi veriden genel bir kural türetmeyle ilgilidir ( makine öğrenimi ). Matematiksel olarak, bu bir yaklaşım problemine yol açar AI bağlamında, evrensel fonksiyon tahmin edicileri olarak kullanılabilen, ancak özellikle birçok gizli katmanla analiz edilmesi zor olan yapay sinir ağları önerilmiştir. Bu nedenle, bazen matematiksel olarak analizi daha kolay olan alternatif yöntemler kullanılır.

Yapay sinir ağı

Yapay zeka, son zamanlarda derin öğrenme olarak da bilinen yapay sinir ağları alanında büyük adımlar attı. Kabaca beynin yapısından esinlenilen sinir ağları, bilgisayarda yapay olarak simüle edilir. AlphaGo'nun başarısı da dahil olmak üzere el yazısı tanıma , konuşma tanıma, yüz tanıma , otonom sürüş , makine çevirisi gibi son başarıların çoğu bu teknolojiye dayanıyor. 

Uygulamalar

Yapay zekanın çok sayıda uygulama alanı vardır. Kısaca özetlenen bazı örnekler:

  • Arama motorları , İnternette bulunan bilgi seliyle başa çıkmayı kolaylaştırır.
  • Gelen keşif petrol kuyularının Mars robotlar ya da tıbbi kontrol tanısı olan uzman sistemler kullanılır.
  • Makine çevirisi yaygındır. Örnekler: Google Çeviri , DeepL
  •  Örneğin son dakika haberleri, reklamlar veya özellikle yapılandırılmış veriler için metin tanıma ve metin oluşturma
  • Veri madenciliği ve metin madenciliği , içerik analizlerinin oluşturulması için gerekli olduğu gibi, yapılandırılmamış veya zayıf yapılandırılmış metinlerden temel bilgileri çıkarmak için yöntemler sunar.
  • By Madencilik akıl yürütme argüman yapılarını metinlerde analiz edilebilir.
  • Bilgi kurtarmanın amacı, çok büyük veri kümelerinde zaten var olan karmaşık yapıları bulmak ve birleştirmektir; bir uygulama alanı İnternet arama motorlarıdır .
  •  Hisse fiyatı gelişmelerinin analizi ve tahmini , zaman zaman yapay sinir ağları tarafından desteklenmektedir.
  • Optik karakter tanıma, basılı metinleri güvenilir bir şekilde okur.
  • El yazısı tanıma diğer şeylerin yanı sıra. PDA , akıllı telefon ve tablet bilgisayar gibi cihazlarda milyonlarca kez kullanılır.
  • Konuşma tanıma , bir metnin ses kontrolünü veya dikte edilmesini sağlar i.a. akıllı telefonlarda kullanılır, ör. B. Siri , Google Asistan , Cortana ve Samsung'un Bixby veya Amazon Echo ile .
  • Yüz tanıma , ör. B. FindFace uygulaması.
  • Deepfake , d. H. yüzlerin veya diğer medya içeriğinin değişimi
  • Görüntü tanıma , ör. B. Flickr'da veya Google'ın Cloud Vision API'sinde görüntülerin otomatik olarak etiketlenmesi . 
  •  Mathematica veya Maple gibi bilgisayar cebir sistemleri , çalışmalarında matematikçileri, bilim adamlarını ve mühendisleri destekler.
  • Bilgisayarlı görme sistemleri, kamusal alanları, üretim süreçlerini veya güvenli yol trafiğini izler.
  • Gelen bilgisayar oyunları , algoritmalar AI geliştirilmiştir bilgisayar kontrollü oyuncular akıllıca hareket yapmak için kullanılır. (ayrıca bkz . bilgisayar oyunlarında yapay zeka )
  • Gelen grup simülasyonları emniyet planlaması veya için bilgisayar animasyonu , (insan) kalabalıkların en gerçekçi olası davranış hesaplanır.
  • Bir bilgiye dayalı sistem ya da daha özel olarak ise, bir uzman sistem, karmaşık sorunlar için çözümler sunmaktadır. Bu tür uygulamaların örnekleri şunlardır: Watson bilgisayar programı (yukarıya bakın) veya bilgi veritabanı Cyc . Daha basit bir biçimde, bu, diğerlerinin yanı sıra. akıllı telefonlarda kullanılan z. B. Siri , Google Now , Cortana ve Samsung'un S Voice veya Amazon Echo ile .
  •  Wolfram Alpha gibi anlamsal arama motorları 
  • Kendinden tahrikli araçlar , örn. B. Google Sürücüsüz Araba (yukarıya bakın)
  • İnsansı robotlar , ör. B. Atlas , ASIMO , Biber
  • Botlar , özellikle sosyal botlar (örneğin, akıllı bot )
  • otonom silahlar
  • Akıllı kişisel asistan (veya dijital sesli asistan)
  • Geçiş yöntemini kullanarak yıldızların parlaklık dalgalanmalarını değerlendirerek güneş dışı gezegenleri arayın

Tıpta AI

Hukuk Mesleğinde KI 

Avukatların çalışmalarının büyük bir kısmı, onlardan argümanlar geliştirmek için örneğin emsaller gibi dosyaları analiz etmekten oluşur. Bu tür işler artık kısmen yapay zekalar tarafından devralınabilir. [17]Danışmanlık firması McKinsey, 2017 yılında, avukatların çalışmalarının yaklaşık yüzde 22'sinin ve hukuk asistanlarının çalışmalarının yüzde 35'inin yapay zekaların yardımıyla otomatikleştirilebileceğini tahmin ediyor. Yapay zekalar, milyonlarca belge, vaka çalışması ve yasal uygulama kullanılarak eğitilir. Ardından bir AI, bir avukatın davası için ihtiyaç duyduğu belgeleri işaretleyebilir; çoğu zaman bir insanın yapabileceğinden daha iyidir. JPMorgan, avukatların ve hukuk asistanlarının 360.000 saate ihtiyaç duyacağı birçok veriyi saniyeler içinde analiz edebileceğini söylediği AI Sözleşme İstihbaratını kullanacağını duyurdu.

Pazarlamada KI 

Pazarlamada yapay zeka, örneğin reklam e-postaları göndermek, müşteri hizmetlerini sosyal botlar ve sohbet robotları ile değiştirmek, örneğin büyük verilere dayalı olarak pazarın ve müşterinin analizlerini ve tahminlerini yürütmek için kullanılır ve müşteriye özel reklamları, tavsiyeleri yürütmek ve programlanmış süreçlerin yanı sıra arama sonuçlarını geliştirmek. Mart 2018'de, çevrimiçi posta siparişi şirketi Zalando , Berlin'deki pazarlama alanında yapay zeka ile değiştirilecek 250 kişiyi işten çıkarmayı amaçladı .

Bilgisayar ve masa oyunlarında yapay zeka 

Bilgisayar oyunlarında, bir AI çoğunlukla insan benzeri davranışları simüle eden (örneğin simüle edilmiş müttefikler veya bilgisayar rakipleri olarak ) NPC'yi, sözde oyuncu olmayan karakterleri kontrol etmek veya oyun dünyasındaki veya işlevlerdeki belirli şeyleri kontrol etmek için kullanılır. arasında oyun karakteri (örneğin için rota belirleme , prosedürel nesil , otomatik iyileştirmeler ve tamamlamalar rota yapımı veya diğer algoritmalar olarak). Bazı oyunlar için zorluk seviyesi ayarlanabilir       AI rakibini ayarlayın ve isteğe bağlı olarak bir AI'ya karşı, gerçek oyunculara karşı veya bir meleze karşı oynamak isteyip istemediğinizi seçin. Birkaç oyunla yapay zeka da otomatik olarak oyun davranışına uyum sağlayabilir veya hatalardan ders alabilir. Yana rakipler genellikle eksik de tek oyuncu modunda , bir AI kullanılır. Ayrıca yapay zeka, bilgisayar oyunlarında gerçek insanlar tarafından benimsenmesi zor veya imkansız olan çok sayıda veya çok özel karakterleri simüle etmek için kullanılır. Bununla birlikte, bazı durumlarda, bir kişi belirli bir AI modelini atlayabildiğinden, AI'lar bilgisayar oyunlarına kolayca kandırılabilir. Bir bilgisayar oyununun gerçekçiliği ve oynanışı bu nedenle genellikle AI ile ölçülür. [22] [23] [24]

AI aynı zamanda strateji masa oyunlarında insan ortağın yerine kullanılır. Dünya şampiyonlarının bile bu programların çok güçlü versiyonlarına karşı kazanma şansı çok azdır. AI , örneğin tavla , satranç , Dama , Go ve StarCraft II'de insan profesyonel oyunculara karşı başarılar elde etti Karmaşık oyunlarda ustalaşmak, genellikle yeni yapay zeka yöntemleri geliştirmek ve göstermek için araştırma konusudur. [25] Bu programlar artık kendi aralarında oyun oynuyorlar. 2016 yılında DeepMind tabanlı AI AlphaGo , 18 kez Go dünya şampiyonu Güney Koreli'yi yendi .Lee Sedol turnuva koşullarında 4: 1. [26] 2017 yılı sonunda yeni bir gelişme AlphaZero açıkça zafer Dünyanın en iyi satranç programı karşı stockfish 100 oyunlarda. In 1: 2019, DeepMind geliştirme Alfa Yıldız popüler ve çok zor bir strateji oyunu StarCraft II 10 üst düzey insan oyuncular yenerek başardı. [28]

Ayrıca, bir insan oyuncu yerine zıpla ve koş , rol yapma oyunları veya yarış oyunları gibi video oyunlarını kontrol eden yapay zekalar geliştiriliyor [29] [30] [31] Benzer şekilde, e-spor yelpazesinin gelişimi , profesyonel oyuncularda en iyi AI'ları yenmeye çalışırken, geliştiriciler en iyi oyuncuları AI ile yenmeye çalışıyor.

AI sanat eserleri üretmek için

Tübingen'den araştırmacılar, belirli bir fotoğrafı ünlü bir sanatçının tarzında boyamak için sinir ağlarını kullandılar. B. Van Gogh veya Edvard Munch. [33] Google'daki araştırmacılar, bir tür beyaz gürültüden Van Gogh ve diğer sanatçıların tarzında görüntüler üretmek için sinir ağlarını eğitti. Resimler daha sonra açık artırmaya çıkarıldı.

Temmuz 2017'de Rutgers Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, sanatsal tablolar üreten bir yapay zeka sundu. AI, Batı sanat tarihinden yaklaşık 80.000 sanat eseri ile eğitildi. Kör bir testte, KI tarafından oluşturulan resimler Art Basel sanat fuarında sergilenen resimlerle karıştırıldı ve 18 test deneği (sanat amatörleri) [36] değerlendirme için kör bir teste tabi tutuldu . Deneklerden görüntülerin insanlar tarafından mı yoksa bir bilgisayar tarafından mı üretildiğini değerlendirmeleri istendi. Art Basel'de sergilenen gerçek sanat eserleri söz konusu olduğunda, denekler tüm eserlerin %52'sinin bir bilgisayar tarafından oluşturulduğu varsayılmıştır. AI tabanlı görüntüler için, denekler bunu tüm görüntülerin sadece %25'i için varsaydılar.

 
Oyuncu Ornella Muti'yi gösteren, yapay zeka tarafından hesaplanan sanatçı Joseph Ayerle'nin portresi AI, Rönesans ressamı Raffael'in stilini yeniden yaratmak için eğitildi .

Mart 2018'de, AI tarafından oluşturulan bir Ornella Muti'nin rol aldığı bir video sanat eseri yayınlandı Sanatçı Joseph Ayerle, yapay bir sinir ağının yardımıyla, gerçek İtalyan aktrisin hiç oynamadığı yeni film sekansları hesaplamıştı.

Ekim 2018'de müzayede evi Christie's , yapay zeka tarafından oluşturulan Edmond de Belamy'nin Portresi "ni açık artırmaya çıkardı . Başlangıçta 7.000 ila 10.000 ABD Doları arasında bir piyasa değerine sahip olduğu tahmin edilen tablo, müzayededen 432.500 ABD Doları gelir elde etti.

Portrenin yaratılmasının arkasında, 14. yüzyıldan 20. yüzyıla kadar 15.000 gerçek tablonun [39] görüntü verileriyle bir yapay zekayı eğiten Fransız sanatçı grubu Obvious vardı Resmin sanatçının imzasıyla değil, "min G max D Ex [log (D (x))] + Ez [log (1-D (G (z ) ) formülüyle imzalanmasına özellikle dikkat edildi. ))] ”, Sanatçı ekibine göre, oluşturulduğunda kullanıldı.

Yazar George RR Martin, hayran kitlesinin merakla beklediği Game of Thrones serisindeki altıncı kitabını yazıyordu Programcı Zack Toutt, serideki ilk beş kitapla bir AI (Recurrent Neural Net) eğitti ve AI'nın altıncı bir kitap yazmasını sağladı. Sonuç, 2017 yazında internette yayınlandı. AI, AI'nın haberi olmadan, bazı fan teorilerinde beklendiği gibi bireysel karakterler geliştirdi. Dilbilgisinde kusurlar var, zaten ölmüş olan bireysel karakterler yeniden ortaya çıkıyor ve hikayeler çok heyecan verici değil.

Sunspring, senaryosu bir yapay zeka tarafından yazılan ilk kısa filmdir (2016). [42] [43]

Google, Magenta projesinde yaratıcı olan yapay zekalar yaratmaya çalışır. Örneğin 2017 yazında, bir yapay zeka tarafından bestelenen bir piyano doğaçlaması sunuldu. [44] 2016 yazında, Magenta projesi bir yapay zeka tarafından bestelenen kısa bir pop şarkısı yayınladı.

Şarkıcı Taryn Southern'in 2017 sonbaharında sunduğu "I am AI" albümünün müziği bir AI tarafından bestelendi. Yapay zeka yardımıyla şarkı bestelemek için Amper Music veya Jukedeck gibi bir yazılım kullanırsınız, tür ve şarkının uzunluğu, enstrümantasyon vb. gibi diğer parametreleri seçersiniz. Ardından AI, saniyeler içinde benzersiz bir şarkı oluşturur. Bir müzisyen daha sonra kendi şarkısını yaratmak için bu örneklerin parçalarını bir araya getirebilir. Böylece herkes az çok profesyonel müzik yaratabilir. Gittikçe daha fazla müzisyen, beste yaparken yapay zekayı bir araç olarak kullandığını kabul ediyor. [46] [47]Skygge albümü "Hello World" de tamamen bir AI (akış makinesi) ile bestelendi. AI, daha sonra sıralanan, seçilen ve küratörlük adı verilen insanlar tarafından bir araya getirilen ses parçaları oluşturur.

Bir sanat eserinin yaratıcısı olarak yapay zekanın rolü konusundaki söylemde yer alan sanatçıların görüşü tartışmalıdır. Obvious sanatçı grubunun sloganı şudur: “Yaratıcılık sadece insanlar için değildir.” [49] Aksine, Massachusetts Institute of Technology tarafından alıntılanan sanatçı Joseph Ayerle'nin “Yapay zeka yaratabilir, ama yaratıcı değil”.

AI ürün tasarımı üretmek için 

ABD-Amerikan 3D yazılım uzmanı bir ekip Autodesk ve tanınmış tasarımcı Philippe Starck ortaklaşa oluşturduk - Bu şekilde taraflar tarafından sağlanan bilgilere göre - ilk "sandalye yapay zeka ve insanlar tarafından ortaklaşa geliştirilen" sözde AI sandalye .

Yüksek öğrenimde yapay zeka

Bazı üniversitelerde, öğrencilere ve öğretmenlere bireysel destek sağlamak için yapay zeka sistemleri kullanılmaktadır.

  • Otomatik değerlendirmeler, öğrencilerin bilgi edinmelerini destekler
  • Öğrenme analitiğinin yardımıyla dijital eğitim teklifleri optimize edilir
  • Uyarlanabilir öğrenme ortamları , öğrencinin bireysel ihtiyaçlarına uyum sağlar (örneğin MathSpring)
  • Chatbot'lar sık sorulan soruları yanıtlar (ör. Eliza, Mitsuku, Jill Watson)
  • Öneri sistemleri , konuların, kursların, bursların ve kaynakların (örneğin edebiyat) seçiminde yardımcı olur

Turing testi 

Alan Turing , bir makinenin insanlara eşdeğer bir zekayı simüle ettiğinde bir kritere sahip olmak için kendi adını taşıyan Turing testini önerdi. Bir kişi, kimin yanıtladığını bilmeden bir terminal aracılığıyla başka bir kişiye veya bir yapay zekaya herhangi bir soru sorar. Soruyu soran kişi daha sonra görüşülen kişinin bir makine mi yoksa bir insan mı olduğuna karar vermelidir. Makine insandan ayırt edilemezse, o zaman Turing'e göre makine akıllıdır. [53] Şimdiye kadar hiçbir makine Turing testini şüphesiz geçemedi. Turing Testi için Loebner Ödülü 1991'den beri var .   

Teknolojik tekillik

Kabaca yapay zekanın insan zekasını geride bıraktığı zaman noktası olarak anlaşılır. O andan itibaren, daha fazla gelişme, artık insanlar tarafından değil, esas olarak AI tarafından yönlendirilir.

Yapay zeka ile insan zekasının karşılaştırılması 

Göre Wolfgang Wahlster [54] bilişsel zeka, sensorimotor zeka,:, insan zekası farklı alanlara ayrılabilir zorundadır duygusal zeka ve sosyal zeka .

Bilişsel zeka 

Bilişsel zeka söz konusu olduğunda, bilişsel sistemler zaten birçok alanda insanlardan üstündür. Bu alan satranç oyunu, Go oyunu ve diğer masa oyunlarını içerir. Nihayetinde, bilgiyi özümsemek ve öğrenmek ve bu bilgiyi birleştirmek ve bunlardan sonuçlar çıkarmakla ilgilidir. Bu genellikle insanların akademik bir eğitimde edindiklerine karşılık gelir.

Duyu-motor zeka 

Bu zeka ile insanlar hala makinelerden üstündür, ancak bazı makineler bireysel sensör alanlarında üstündür. Temel olarak, insan gözü çok iyi gelişmiştir. Ancak uygun bir video kamera, bir insanın yapamayacağı kızılötesi ve UV aralığındaki ışığı da işleyebilir. Akustikte, mikrofonlar insan kulağından önemli ölçüde daha düşük ses seviyeleri veya frekans aralıkları alabilir. Bu, makine sensörlerinin açıkça üstün olduğu koku ve tat duyusu için daha da geçerlidir. Bununla birlikte, bir kişi, bir makinenin şimdiye kadar çok az yapabildiği bu duyusal izlenimleri (sensör füzyonu) birleştirebilir. Ancak bu durum birkaç yıl içinde değişebilir.

Duygusal Zeka 

Şimdiye kadar, makine bu alanda neredeyse hiçbir şey yapmadı. Adam aşk şiirleri yazmaya, neşe, korku, başka bir insan, his sempati ve empati, merhamet acıma, üzüntü empati, öfke patlamaları Bugün ne vb var ama sözde. Zaten emekleme döneminde makinelerdir olabilir Duygu analizi , d. H. insan vücut dilini gözlemleyerek, yani yüz, jestler vb., bir kişinin duygularını “okuyarak”. Finli bir bilim insanı ekibinin 2020'de yayınladığı bir girişim de benzer yönde ilerliyor: Yapay zeka tarafından modellenen insan derneklerine sahip olmayı başardığı söyleniyor. AI, insan deneklerden alınan EEG darbeleriyle eğitildi 

Sosyal Zeka 

Bu, bir insan grubunda uygun (yeniden) hareket etme yeteneğidir, örneğin bir ruh halini tanımak veya onu yapıcı bir şekilde etkilemek, ör. B. takım ruhu. Çoğunlukla girişimcilerde ve aynı zamanda politikacılarda iyi geliştirilmiş bir beceri. Şimdiye kadar, makine bu alanda hiçbir şey yapamadı.

Yapay zekada farkındalık 

Bu temel bir varsayım nörobilim o süreçleri bilinç beynin sinirsel süreçleri ile bağıntısı (bkz Bilincinin Sinir Correlate ). Jürgen Schmidhuber'e göre farkındalık, beyindeki problem çözmenin yalnızca bir yan ürünüdür. Yapay problem çözücüler (örneğin otonom mobil robotlar ) kendilerinin ve çevrelerinin “farkında” olduklarında da avantajlıdır. Schmidhuber'in otonom robotlar bağlamındaki “bilinci”, sistemin kendisini içeren bir dijital dünya modeline atıfta bulunur, ancak devletlerin deneyimine değil Takviyeli öğrenme bağlamında bir dünya modeli olabilir dünya modelini genişleten eylemleri ödüllendirerek öğrenilebilir.

Komşu Bilimler

Dilbilim

İnsan dilinin makineler tarafından yorumlanması, AI araştırmalarında çok önemli bir rol oynar. Turing testinin herhangi bir sonucu, öncelikle hakim olunması gereken diyalog durumlarında sonuçlanır .

Dilbilgisi modelleri ve özellik veya prototip anlambilim gibi psiko-dilbilimsel anlamsal modelleri ile dilbilim, karmaşık doğal dil ifadelerinin makine tarafından “anlaması” için temel sağlar Asıl soru, dil işaretlerinin yapay zeka için gerçekte nasıl bir anlama sahip olabileceğidir [57] Çinli Odası filozofun argümanı John Searle mümkün olacağını göstermelidir geçmek Turing testini kullanılan dil karakterleri herhangi önem verilmiş olsa bile. Özellikle, uygulama alanından elde edilen sonuçlar  ayrıca, bir failin cisimleşmesine ve onun herhangi bir biliş biçimi için anlamlı bir çevreye entegrasyonuna dayanan bu tür deneyimlerin uygunluğunu, yani bir zeka tarafından anlamın inşası için de vurgulanır.

Dilbilim ve bilgisayar bilimi arasındaki bir arayüz , diğer şeylerin yanı sıra makine dili işleme ve yapay zeka ile ilgilenen hesaplamalı dilbilimdir .

Psikoloji 

Psikoloji, diğer şeylerin yanı sıra zeka terimiyle ilgilenir .

Psikoterapi

Psikoterapi araştırmalarında, psikoterapötik bakımdaki eksiklikleri ve darboğazları kapatmak ve maliyetlerden tasarruf etmek için [58] ve aynı zamanda bekleme listesindeki hastalarda olası krizleri erken bir aşamada belirlemek için yapay zekanın deneysel uygulamaları bir süredir var olmuştur 

Felsefe

Felsefi AI sorununun yönleri çoğu bilgisayar biliminin tüm geniş kapsamlı arasındadır.

Bu alandaki temel sorulara verilen cevaplar , felsefenin başlangıcından beri insan düşüncesini meşgul eden ontolojik ve epistemolojik konulara kadar uzanır . Bu tür cevaplar veren herkes, onlardan hem insanlar hem de kendileri için sonuçlar çıkarmalıdır. Yapay zekanın gelişmesinden önce bulduğunuz cevapları tersten ilerlemek ve onlara uygulamak istemeniz nadir değildir. Ancak ortaya çıktığı gibi yapay zeka, birçok araştırmacıyı madde ve ruh ilişkisi , bilincin kökenleri, bilginin sınırları, ortaya çıkma sorunu gibi sorunları araştırmaya sevk etmiştir. insan dışı zeka vb. olasılıklara yeni bir ışık altında bakmak ve kısmen yeniden değerlendirmek.

Metafizik veya idealist düşünceye bağlı bir bakış açısı, makinelerin gerçek bilgi ve özgürlükle simüle edilmiş bir bilince sahip olmaktan daha fazlasına sahip olmasının imkansız olduğunu (zayıf bir AI anlamında) düşünür. Ontolojik bir bakış açısından, Amerikalı filozof Hubert Dreyfus , güçlü yapay zeka kavramını eleştirir O üzerine inşa Martin Heidegger eserinde Varlık ve ZamanDreyfus, anlamlı bir anlam bütünlüğü olarak dünya olgusunun arkasında geriye gidilemeyeceğini göstermeye çalışır. H. Dünyadaki şeyler arasındaki ilişkiler bir ortaya çıkış olgusudur, çünkü “bir anlamda” ve “daha ​​fazla anlam” diye bir şey yoktur. Bununla birlikte, dünyadaki şeyler arasındaki anlamlı ilişkileri bir bilgisayara programlama görevi, aslında imkansız veya sonsuz bir girişim olarak ortaya çıkıyor. Bunun nedeni, başlangıçta anlamsız öğeler eklenerek anlamın yaratılamamasıdır.

Öte yandan, evrimsel-ilerici bir düşünce okulu, (güçlü bir AI anlamında) yapay zeka sistemlerinin bir gün, şu anda özellikle insan olarak kabul edilen şeyde insanları geçebileceğini düşünüyor. Bir yandan bu, bu tür AI makinelerinin insanların çıkarlarına karşı dönme riskini barındırıyor. Öte yandan, bu teknoloji, insanların sınırlı kapasiteleri nedeniyle çözmekte zorlandığı sorunları çözme fırsatı sunar (ayrıca bkz teknolojik tekillik ).

Analitik felsefede daha fazla temas noktası bulunabilir .

Varlık ve bilinç sorununa ek olarak, bir yapay zekanın yasa dışı eylemlerinden veya suistimalinden (örneğin otonom bir aracın neden olduğu bir araba kazasında) sorumlu tutulup tutulamayacağı sorusu hukuk felsefesi ve robot etiği çerçevesinde ortaya çıkmaktadır. her şeyden sorumlu. [61] Geliştiriciler, bir yapay zekanın ahlaki ve etik olarak nasıl doğru davrandığı sorusuyla karşı karşıyadır. Örneğin otonom araçlarla tramvay sorununu nasıl çözeceklerini düşünüyorlar .

Rus-Amerikalı biyokimyacı ve kurgusal olmayan yazar Isaac Asimov , üç robot yasasında yapay zeka ve insanlar arasında barışçıl ve destekleyici bir birlikte yaşamanın ön koşullarını anlatıyor Bu yasalar daha sonra diğer yazarlar tarafından genişletildi.

İnsan hakları

Yapay zeka kullanımındaki temel sorular arasında, devletler ve şirketler arasındaki yasal yükümlülüklerin bölünmesinin yanı sıra yapay zekanın belirli uygulama alanlarında kullanımına ilişkin insan haklarının etkileri yer alır, örn. B. Yüz tanıma veya mahkemelerin karar vermesini kolaylaştırma. Temel insan hakları standartlarına uymayan devletlerle AI alanındaki teknolojik işbirliğinin kapsamı da ekonomik etik ve uluslararası hukuk perspektifinden tartışılmaktadır.

Bilgisayar bilimi

Yapay Zeka bilgisayar biliminin diğer disiplinlerle yakından meshlenmiş. Elde edilen sonuçlara göre bir farklılaştırma denenebilir. Bu amaçla, zekanın farklı boyutları arasında ayrım yapmak faydalı görünmektedir:

  1. Herhangi bir sembolü (sadece sayıları değil) işleme yeteneği .
  2. Dış dünyanın bir iç modelinin inşası, bir benlik modeli ve benlik ile dünya arasındaki ilişki.
  3. Bilgiyi uygun şekilde uygulama becerisi.
  4. Depolanan bilginin içerdiği ilişkileri ortaya çıkarma becerisi, d. H. mantıklı bir şekilde çıkarım yapabilmek.
  5. Genelleme (soyutlama) ve uzmanlaşma (yani genel ilişkileri somut gerçeklere uygulama) yeteneği.
  6. Edinilen bilgi ve deneyimi yeni, önceden bilinmeyen durumlara aktarma yeteneği.
  7. Planlı davranabilme ve hedeflere ulaşmak için uygun stratejiler oluşturabilme becerisi.
  8. Farklı, muhtemelen zamanla değişen durumlara ve sorunlu ortamlara uyum.
  9. Kısmi ilerleme veya gerilemeyi değerlendirme yeteneği ile birlikte öğrenme yeteneği.
  10. Bulanık veya eksik tanımlanmış veya tanınan durumlarda hareket etme yeteneği.
  11. Kalıpları tanıma (sensörlere sahip olma) ve çevreyle aktif olarak ilgilenme (efektörlere sahip olma) yeteneği.
  12. İnsan dili kadar karmaşık ve etkileyici bir iletişim aracına sahip olun.

AI araştırmasının eleştirisi

Stephen Hawking , 2014 yılında AI'ya karşı uyardı ve onu insanlık için bir tehdit olarak gördü. İnsanlığın sonu AI aracılığıyla başlatılabilir. Gelecek, makinelerin bir noktada kontrolü ele alıp almayacağını gösterecek. Ancak, makinelerin insanları giderek daha fazla işgücü piyasasından uzaklaştırdığı bugün zaten açık.

Ağustos 2017'de, teknoloji endüstrisinden 116 girişimci ve uzman ( Mustafa Süleyman , Elon Musk , Yoshua Bengio , Stuart Russell , Jürgen Schmidhuber dahil ) BM'ye açık mektupta otonom silahların yasaklanmasını veya var olan CCW'nin yasaklanmasını talep etti . 1983'ten beri Liste ayarlanmalıdır. Bazı Konvansiyonel Silahlar BM tarafından yasaklanmıştır ve diğer şeylerin yanı sıra kimyasal silahları içerir. Barut ve atom bombasından sonra, üçüncü savaş devrimi tehdit ediyor. Mektuptan alıntı: “Eğer bu Pandora'nın kutusubir kez açıldığında tekrar kapatmak zorlaşıyor ”ve“ bir kez icat edildiğinde, benzeri görülmemiş bir ölçekte ve insanların kavrayabileceğinden daha hızlı bir şekilde silahlı çatışmalara izin verebilirler ”. Teröristler ve despotlar otonom silahları kullanabilir ve hatta onları hackleyebilir.

Bu tür pozisyonlara, diğerlerinin yanı sıra karşı çıkıldı. Rodney Brooks ve Jean-Gabriel Ganascia .

Şubat 2018'de, yapay zeka alanında önde gelen uzmanlardan oluşan bir proje grubu tarafından, olası "yapay zekanın kötü amaçlı kullanımları" konusunda uyarıda bulunan bir rapor yayınlandı (İngilizce orijinal başlık: "Yapay Zekanın Kötü Amaçlı Kullanımı"). [72] Oxford, Yale ve Stanford üniversitelerinden araştırmacıların yanı sıra Microsoft ve Google'dan geliştiricileri içeriyordu. Rapor, mevcut teknolojilere atıfta bulunuyor ve bunların teröristler, suçlular ve despot hükümetler tarafından nasıl kötüye kullanılabileceğini göstermek için çeşitli senaryolar kullanıyor. [72]Bu nedenle raporun yazarları, AI alanındaki araştırmacılar, geliştiriciler ve yasa koyucular arasında daha yakın işbirliği çağrısında bulunuyor ve kötüye kullanım tehlikelerinin nasıl azaltılabileceğine dair somut önlemler öneriyor.

Tarihçi Yuval Nuh Harari "Yapay zeka ve diyor biyoteknoloji insanları kılan yok edebilir." O yapay zeka alanında silahlanma yarışı konusunda uyardı ve bunun karşısında küresel işbirliğini önerir "varoluşsal tehdit."

Filozof Richard David Precht , gelecekte bir kötü niyet tehdidinin veya gelişmiş bir yapay zekanın güç elde etme çabasının olduğu fikrine karşı çıkıyor; daha ziyade, potansiyel tehlike yanlış kullanımlarında yatmaktadır.

AI ile başa çıkmak için öneriler

Microsoft Başkanı Brad Smith , yapay zeka risklerini azaltmak için Dijital Cenevre Sözleşmesi gibi bir davranış kuralları oluşturulmasını önerdi . 

Etik uzmanı Peter Dabrock, yalnızca yapay zekanın kullanımı ve programlanması bağlamında yer alanların dijital yetkinliğini artırmakla kalmayıp, aynı zamanda klasik eğitim unsurlarına da güvenmeyi tavsiye ediyor. Din, edebiyat, matematik, yabancı dil, müzik ve spor bilgisi, ilgili zorluklarla başa çıkmak ve belirsizlikleri ayırt etme ve tanıma yeteneğini artırmak için iyi bir ön koşuldur.

28 Haziran 2018'de Alman Federal Meclisi Yapay Zeka - Sosyal Sorumluluk ve Ekonomik Potansiyel üzerine bir çalışma komisyonu kurdu [76]Komisyon nihai raporunu 28 Ekim 2020'de sundu. Bu nedenle yapay zeka, dijitalleşmenin bir sonraki seviyesidir. “İnsan merkezli yapay zeka”nın yol gösterici ilkesi altında, “demokratik bir kalkınma tasarımı” talep edilmektedir, böylece yapay zeka uygulamaları öncelikle insanların refahına ve onuruna yöneliktir ve topluma faydalar sağlar. İnsanlara karşı ayrımcılığa karşı koymak için, "AI insanları yargılıyorsa, otomatik kararların yargılanabilmesi için AI kararlarının şeffaflık, izlenebilirlik ve açıklanabilirlik hakkı gereklidir".

AI'nın Almanya'da Yayılması

Almanya'da yapay zeka teknolojilerini kullanan şirket sayısı hala nispeten düşük. 2018'in sonunda, şirketlerin yalnızca yüzde 6'sı AI kullanıyor veya uyguluyordu. Yüzde 17'si AI'yı test ettiklerini veya en azından kullanmayı planladıklarını belirtti. [78] ZEW çalışması [79] da benzer bir sonuca varmaktadır. 2019 yılında, inovasyon anketinin raporlama grubundaki (imalat endüstrisi ve ağırlıklı olarak iş odaklı hizmetler) yaklaşık 17.500 şirket, ürünlerde, hizmetlerde veya iç süreçlerde yapay zeka kullandı. Bu, raporlama grubundaki şirketlerin yüzde 5,8'i.

AI gözlemevi

Dijital çalışma toplumu düşünce kuruluşunun bir projesi olan Çalışma ve Toplumda Gözlemevi Yapay Zeka (kısaltma: KI Gözlemevi) ile Federal Çalışma ve Sosyal İşler Bakanlığı, yapay zekanın iş ve toplum üzerindeki etkileri sorusuna odaklanıyor. AI gözlemevi siyaset, bilim, iş dünyası ve toplum arasındaki arayüzde hareket eder; bir bilgi taşıyıcısı ve bir ilham kaynağı olarak hareket eder. Yapay zeka gözlemevi, yapay zekanın iş dünyasındaki etkilerini erken bir aşamada tahmin etme ve eylem ihtiyacını belirleme görevine sahiptir. Bu şekilde, Mart 2020'de başlayan çalışma birimi, Federal Hükümetin AI stratejisinde formüle edilen hedeflerin gerçekleştirilmesine katkıda bulunuyor - örneğin, AI'nın güvenli ve ortak iyi kullanımı.

Gözlemevinin belirli ana görevleri beş eylem alanında belirtilmiştir:

1. Teknoloji öngörüsü ve teknoloji değerlendirmesi

2. Çalışma ve sosyal yönetimde yapay zeka

3. Yapay zeka / sosyal teknoloji tasarımı için çerçeve

4. Uluslararası ve Avrupa yapılarının geliştirilmesi

5. Sosyal diyalog ve ağ oluşturma

Film ve edebiyatta temsil

AI, Klasik Modernizm'den beri sanat, film ve edebiyatta ele alınmıştır. [82] Sanatsal işleme - teknik gerçekleştirmenin ön planda olduğu AI araştırmasının aksine - öncelikle insan olmayan bir "makine zekasının" ahlaki, etik ve dini yönleri ve sonuçları ile ilgilidir.

Rönesans sırasında, ruhsuz yapay bir minyatür insan olan Homunculus terimi icat edildi .  18. ve 19. yüzyıllarda edebiyatta, örneğin insan benzeri makineler, ETA Hoffmann'ın The Sandman ve Jean Paul , makine adam ortaya çıktı .

20. ve 21. yüzyıllarda, bilim kurgu kaplıyor birçok yönden konuyu içinde filmin ve nesir . [84] 1920'de yazar Karel Čapek RUR adlı oyununda "robot" terimini kullandı 1926'da Fritz Lang , Metropolis'te insan işi yapan robotlara hitap etti .

Robotlar, çeşitli eserlerde film izleyicisine çok farklı kişiliklere sahip akıllı ve farklı makineler olarak sunuldu: Onları iyi amaçlar için kullanmak üzere geliştirildiler, ancak çoğu zaman insanlara karşı düşmanca planlar geliştiren tehlikeli makinelere dönüştüler. [85] Film tarihi boyunca, giderek insanlığa boyun eğmek isteyen özgüveni yüksek varlıklar haline geliyorlar. 

Yapay zeka ile sanatsal etkileşimin bir başka biçimi, Litvanyalı sanatçı Užupis cumhuriyetidir . Münih büyükelçiliğinde, yapay zekalı araştırma insansı “Roboy” bir konsolos görevi görür ve anayasa yapay zeka üzerine kendi makalesini içerir (“Herhangi bir yapay zeka, insanlığın iyi niyetine inanma hakkı [Münih Maddesi]. "). 

Örnekler (seçim)

  • HAL 9000 yılında 2001: A Space Odyssey (1968)
  • Colossus ve Guardian , Colossus'ta (1970)
  • Westworld (1973) ve Westworld'deki (2016) androidler
  • Dark Star'daki Konuşan Bombalar (1974)
  • Süper Golem kitaplardan Golem XIV ve aynı zamanda Golem konuştu tarafından Stanisław Lem (1981)
  • Ana Kontrol Programı içinde Tron (1982)
  • Skynet , Terminatör film serisinde (1984'ten)
  • numaralı filmlerde 5 numara yaşıyor! (1986) ve 5 numara pes etmez (1988)
  • Android Veriler içinde Uzay gemisi Kurumsal - Gelecek Yüzyılın (1987-1994)
  • The Matrix'teki (1999) tüm programlar (oracle, mimar, ajan vb. )
  • Andrew Martin , Adamın 200 Yılı'nda (2000)
  • Ana karakter AI - Yapay Zeka tarafından Steven Spielberg (2001)
  • Azınlık Raporu (2002)
  • Kırmızı Kraliçe ve Beyaz Kraliçe de Resident Evil filmlerinin (2002 yılından bu yana)
  • Sonny içinde I, Robot (2004)
  • Derin Düşünce içinde Otostopçunun Galaksi Rehberi (2005)
  • İlgili Kişi (2011'den itibaren)
  • Gerçek İnsanlar (2012'den beri)
  • İçinde Samantha (2013)
  • Eski Makinede Ava (2015) 
  • İnsanlar (2015)
  • ARES , Schätzing'in Kelebeğin Tiranlığı (2018) adlı romanında
  • Detroit: Become Human (2018) video oyunundaki Android'ler
  • GLaDOS video oyunlarında Portal ve Portal 2 (2007)

Sosyal etkiler

Sırasında endüstri devrimi , kas gücü, buhar motoru (buluş ile makine ile ikame edilmiş beygir gücü için watt ). Dijital devrim makinesi AI ile insan düşünme yerini alabilir. [87]

Amerikalı girişimci Elon Musk , gelecekte bir makine tarafından daha iyi ve daha ucuza yapılamayan daha az kazançlı istihdam olacağını ve bu nedenle daha az işçiye ihtiyaç duyulacağını tahmin ediyor. Büyük ölçüde mekanik üretim, ürün ve hizmetleri çok ucuz hale getirecektir. Bu bağlamda koşulsuz temel gelir getirilmesini destekler. [88] Fizikçi Stephen Hawking şunları söyledi: Günümüzde makinelerin insanları giderek artan bir şekilde işgücü piyasasından uzaklaştırdığı açıktır. [66] [67] Microsoft'un kurucusu Bill Gatesgelişimini de benzer şekilde görmektedir. Geleceğin sosyal görevleriyle başa çıkabilmek için robot vergisi talep ediyor.

Bilgisayar bilimcisi Constanze Kurz bir röportajda her zaman teknik ilerleme olduğunu belirtti. Ancak geçmişte, teknik değişim genellikle nesiller boyunca gerçekleşti, böylece yeni görevler için eğitim almak için yeterli zaman vardı. Bugün, teknik değişim birkaç yıl içinde gerçekleşiyor, bu yüzden insanlar yeni görevler için kendilerini eğitmek için yeterli zamana sahip değiller. [90] sözcüsü Kaos Bilgisayar Kulübü , Frank Rieger çeşitli yayınlarda uyardı (örneğin kitap Arbeitsfrei ) [91]birçok çalışma alanının hızlandırılmış otomasyonu nedeniyle, yakın gelecekte daha fazla insanın işini kaybedeceği gerçeğinin ötesinde (örneğin, kendi kendine giden arabalar nedeniyle kamyon şoförleri ). Diğer şeylerin yanı sıra, üyelerini kaybedebilecek sendikaları zayıflatma riski vardır. Bu nedenle Rieger, genel refahın da büyümesi ve temel bir gelir biçimindeki ekonominin büyümesi yoluyla adil bir şekilde dağıtılması için “otomasyon kâr payının sosyalleşmesini”, yani insan dışı işlerin vergilendirilmesini savunuyor. 

2013'teki bir çalışmada, Oxford Üniversitesi'ndeki bilim adamları, otomatikleştirilebilirlikleri için çok sayıda işi inceledi. Bilim adamları işleri farklı risk gruplarına ayırdı. ABD'de incelenen işlerin yüzde 47'si en yüksek risk grubunda, yani. Bu, bu işlerin önümüzdeki bir veya yirmi yıl içinde (2013 itibariyle) otomatikleştirilme riskinin çok yüksek olduğu anlamına gelir.

 Çinli internet şirketi Alibaba'nın kurucusu Jack Ma , bir konferansta, yapay zeka dünyayı değiştireceği için insanların işgücü piyasasındaki önemli değişikliklere hazırlanmaları gerektiği konusunda uyardı. Son 200 yılda, üretim ve hizmetler iş yarattı. Ama şimdi yapay zekalar ve robotlar yüzünden orada neredeyse hiç iş yaratılmayacak. Jack Ma, bugünün okul eğitimini eleştirdi (eskiden İngilizce öğretmeniydi). Öğrenciler yarının ihtiyaçları için değil, yakında artık var olmayacak bir ekonomi için yetiştiriliyor. Okullar yarının işsizlerini yetiştirecekti. Yapay zekalar ve robotlarla rekabet etmek istemenin bir anlamı yok. Okullar, öğrencileri mümkün olduğunca yenilikçi ve yaratıcı olacak şekilde eğitmelidir. Jack Ma, yapay zekaların birçok işi yok ettiğini varsayar. ama aynı zamanda birçok yeni iş yaratacaktır. Soru, öğrencilerin bu yeni işler için eğitilip eğitilmediğidir.

Jürgen Schmidhuber , AI'ların yakında bizi geçip geçmeyecekleri veya işlerimiz hakkında endişelenmemiz gerekip gerekmediği sorusuna yanıt verdi: “Yapay zekalar, insanların yapabileceği hemen hemen her şeyi ve çok daha fazlasını öğrenecek. Sinir ağlarınız deneyimden daha akıllı hale geliyor ve hızla daha ucuz hale gelen donanım nedeniyle her on yılda yüz kat daha güçlü hale geliyor. Resmi eğlence teorimiz, yapay bilim adamları ve sanatçılar inşa etmek için merak ve yaratıcılığın uygulanmasına bile izin veriyor. ”Ve“ Her beş yılda bir aritmetik 10 kat daha ucuz hale geliyor. Eğilim devam ederse, küçük bilgisayarlar yakında bir insan beyni kadar hesap yapabilecek, 50 yıl sonra 10 milyar beynin bir araya gelmesi gibi. " Kaçınılmaz ilerici otomasyonun ve buna bağlı kazançlı istihdam kaybının bir sonucu olarak, Schmidhuber koşulsuz bir temel gelir ihtiyacını görüyor [95] “Robot sahipleri, toplumumuzun artık varoluşsal olarak gerekli işlere sahip olmayan üyelerini beslemek için vergi ödemek zorunda kalacaklar. Bunu bir dereceye kadar desteklemeyen herkes, insan-makine devrimini çağırır." 

Erik Brynjolfsson , ABD ve Avrupa'da radikal partilerin ortaya çıkmasının, birçok insanın artık teknolojik ilerlemeye ayak uyduramamasından kaynaklandığı görüşündedir. Brynjolfsson, insanlar işlerini kaybettiklerinde bu insanların sinirlendiğini söylüyor. Ayrıca gelecekte çoğu işin makineler tarafından yapılacağını düşünüyor. 

Mark Zuckerberg , Harvard mezunlarına yaptığı konuşmada, koşulsuz temel gelir getirilmesinin gerekli olduğunu söyledi. Milyonlarca üniversite mezunu borçlarını ödeyemezken, Harvard'dan okulu bırakmış biri olarak birkaç yıl içinde milyarlar kazanabilirse bir şeyler artık doğru olamaz. İhtiyaç duyulan şey, herkesin yenilikçi ve yaratıcı olabileceği bir temeldir.

Kasım 2017'de Deutsche Bank patronu John Cryangüçlü bir küçülme beklentisi. Şirket 97.000 kişiyi istihdam etmektedir. Son 12 ayda 4.000 iş işten çıkarıldı. Yakın gelecekte 9.000 iş daha kesilecek. Orta vadede, tüm işlerin yarısı kesilecek. Cryan bu adımı, rekabetin halihazırda çalışanlarının yaklaşık yarısı ile karşılaştırılabilir performans sağladığı gerçeğiyle haklı çıkardı. Cryan, "Çok fazla el emeği yapıyoruz, bu da bizi hataya açık ve verimsiz kılıyor" dedi. Özellikle makine öğrenimi ve yapay zeka, şirketi çok daha verimli hale getirebilir. Cryan, birçok bankacının zaten robotlar gibi çalıştığını söyledi. Cryan, kalifiye makinelerin kalifiye çalışanların yerini alması gerektiğini söylüyor.

Kasım 2017'de fütürolog Lars Thomson, önümüzdeki 10 yıl içinde teknolojide, işte, değerlerde ve toplumda büyük değişimler olacağını öngördü. 2025'te bir ev robotu, kahvaltı masasını kurabilir, pencereleri temizleyebilir, bakım hizmetlerini devralabilir, vb. işleri yok edebilir. Bugün dünya çapında akıllı robotlar üzerinde çalışan 181 şirket var. Böyle bir robotun fiyatı bugün 20.000 Euro civarında. Yapay zeka pazarı birkaç yıl içinde otomotiv pazarından daha büyük olacak. 10 yıl ne kadar çabuk geçti, ilk akıllı telefonun piyasaya çıktığı 10 yıl geriye bakarsanız görürsünüz. Toplumumuzu tamamen değiştirecek bu gelişmeyi toplumumuzda neredeyse hiç kimsenin tanımadığı için üzgün. 10 yıl içinde, günümüzün otel hizmetçilerinin işlerini robotlar devralacak. Otel müdürü için avantaj: robot herhangi bir ücret istemiyor, izin istemiyor ve vergilendirilmek veya sigortalanmak zorunda değil. Dezavantajı: Devlet artık vergi almıyor ve insanlar işsiz. Bu nedenle koşulsuz temel gelirin etrafından dolanmak ve robot vergisi getirilmesi söz konusu olmayacak. Thomson, değişimin hızı insanların değişme kabiliyetini aşarsa, toplumda bir bölünme tehlikesi görür. Aynı zamanda, AI insanları işten kurtaracak. Toplum, yapay zekalar için korkuluklar tanımlamalıdır. Devlet artık vergi almıyor ve insanlar işsiz. Bu nedenle koşulsuz temel gelirin etrafından dolanmak ve robot vergisi getirilmesi söz konusu olmayacak. Thomson, değişimin hızı insanların değişme kabiliyetini aşarsa, toplumda bir bölünme tehlikesi görür. Aynı zamanda, AI insanları işten kurtaracak. Toplum, yapay zekalar için korkuluklar tanımlamalıdır. Devlet artık vergi almıyor ve insanlar işsiz. Bu nedenle koşulsuz temel gelirin etrafından dolanmak ve robot vergisi getirilmesi söz konusu olmayacak. Thomson, değişimin hızı insanların değişme kabiliyetini aşarsa, toplumda bir bölünme tehlikesi görür. Aynı zamanda, AI insanları işten kurtaracak. Toplum, yapay zekalar için korkuluklar tanımlamalıdır.

Google CEO'su Sundar Pichai , Ocak 2018'de verdiği bir röportajda , yapay zekanın mevcut gelişiminin, insanlığın gelişimi için ateşin keşfinden ve elektriğin geliştirilmesinden daha önemli olduğunu söylemişti. AI'nın mevcut gelişimi ile, çevrilmemiş hiçbir taş kalmayacak. Bu nedenle toplumun konuyla ilgilenmesi önemlidir. Riskleri sınırlamanın ve potansiyelden yararlanmanın tek yolu budur. Google şu anda AI alanında lider şirketlerden biridir. Yalnızca Google'dan gelen AI asistanı, yüz milyonlarca Android akıllı telefona zaten yüklenmiştir. Ancak AI zaten arama motorlarında milyarlarca kez kullanılıyor. DeepMind, Google tarafından satın alınan bir şirket diğer şeylerin yanı sıra, AI araştırmalarında kilometre taşından kilometre taşına koşar. ile AlphaGo , AlphaGo Zero, AlphaZero .

İstihdam Araştırmaları Enstitüsü 4/2018 bir çalışmada Federal İş Ajansı aittir (IAB), ]Almanya'da hangi insan işinin makinelerle değiştirilebileceğini özetledi. Çalışma, 2016 yılında ücretli insan faaliyetlerinin yüzde 25'inin makineler tarafından yapılmış olabileceği sonucuna varıyor ki bu da Almanya'da yaklaşık 8 milyon işe tekabül ediyor. Daha önceki bir çalışma, 2013 için yüzde 15 değerine ulaştı. En çok etkilenenler yaklaşık yüzde 83 ile imalat meslekleri, ancak yüzde 60 ile şirketle ilgili hizmet meslekleri, yüzde 57 ile şirket yönetimi ve organizasyonundaki meslekler, yüzde 44 ile tarım, ormancılık ve bahçecilik vb. meslekler. 2013 ve 2016 ile karşılaştırıldığında, özellikle güçlü Lojistik ve taşımacılık meslekleri arttı (yüzde 36'dan yüzde 56'ya), Almanya'da yaklaşık 2,4 milyon kişinin istihdam edildiği bir alan. Genel olarak, çalışma, yakın gelecekte insan tarafından ödenen faaliyetlerin yüzde 70'inin makineler tarafından ele geçirilebileceğini varsayıyor. Makineler, örn. B. devralma: gelen mal denetimi, montaj denetimi, sipariş toplama, sigorta uygulamaları, vergi iadeleri vb. Bu değişiklikleri yönlendiren teknolojiler şunlardır: yapay zeka, büyük veri, 3 boyutlu baskı ve sanal gerçeklik. İşten çıkarmalar olmasa bile, çalışanlar en azından iş tanımlarında büyük değişiklikler ve dolayısıyla büyük bir yeniden öğrenme beklemelidir. Yeni profesyonel alanlar da ortaya çıkacak. Ayrıca, bugün zaten mümkün olan her şey uygulanmayacak ve kesinlikle hemen değil. Bu gecikme için bir faktör, etik ve yasal yönler ve aynı zamanda yüksek otomasyon maliyetleridir.

SAP CEO'su Bill McDermott , Şubat 2018'deki bir konuk gönderisinde , insanların robotlar ve yapay zekalı bir dünyanın getireceği değişikliklerden korkacağını söyledi. İlk kilometre taşı, Deep Blue makinesinin 1997'de hüküm süren dünya satranç şampiyonu Gary Kasparov'a karşı kazandığı zaferdi . Başka bir dönüm noktası, 2011'deki Jeopardy bilgi yarışmasında Watson makinesinin insanlar üzerindeki zaferiydi Sonraki büyük adım ise AlphaGo ve halefleri AlphaGo Zero ve AlphaZero'nun zaferleriydi. 2016 ve 2017'de. Yapay zekanın iş yerinde getireceği köklü değişiklikler artık herkesin dilinde. Yeni teknolojilerin toplum üzerindeki olumsuz etkilerinden kaçınmak için artık iyi düşünülmüş bir planlama gerekiyor. Kamu otoriteleri, özel sektör ve eğitim, gençleri dijital ekonomide ihtiyaç duydukları becerilerle donatmak için birlikte çalışmalıdır. Yeniden eğitim ve yaşam boyu öğrenme bugün yeni normaldir. İşler tamamen makinelerle değil, çoğunlukla parçalarla değiştirilir. Birçok yeni istihdam da yaratılacaktı. Ekonomik kalkınma AI tarafından desteklenecektir. 2030 için 16 trilyon ABD doları aralığında katma değer ve yüzde 26 gayri safi yurtiçi hasıla büyümesi bekleniyor.

Film belgeleri

  • ARD Quarks ve Co: Kontrol Dışı - Bilgisayarlar Güç Aldığında, 2016
  • iHuman, Tonje Hessen Scheis, 2019
  • yapay zeka Watson yarışma programında Jeopardy, 2011
  • 3sat Kulturzeit: Jürgen Schmidhuber ile röportaj, 2016
  • Jürgen Schmidhuber tarafından verilen ders: Yapay zeka her şeyi değiştirecek, 2016
  • CeBIT'te heiseshow: Derin öğrenmeyle yapay zekada devrim, yapay zekanın mevcut durumu, 2017

Edebiyat

  • Ingo Boersch, Jochen Heinsohn, Rolf Socher: Bilgi İşleme - Yapay Zekaya Giriş . Elsevier, 2006, ISBN 3-8274-1844-5 .
  • Ulrich Eberl : Akıllı makineler: Yapay zeka hayatımızı nasıl değiştiriyor . Carl Hanser Verlag, Münih 2016, ISBN 978-3-446-44870-4 .
  • Wolfgang Ertel : Temel Kurs Yapay Zeka: Uygulamaya yönelik bir giriş. 3. Baskı. Springer Vieweg, 2013, ISBN 978-3-8348-1677-1 .
  • Görz, Rollinger, Schneeberger (ed.): Yapay Zeka El Kitabı. 5. baskı. Oldenbourg, 2013, ISBN 978-3-486-71979-6 .
  • Yapay zeka: robot devrimi . Science Summer 2019'un resmi , 99 sayfa, Konradin Mediengruppe, ISSN  0006-2375 .
  • Uwe Lämmel, Jürgen Cleve: Yapay Zeka . 3. Baskı. Carl Hanser Verlag, Münih 2008, ISBN 978-3-446-41398-6 .
  • Manuela Lenzen : Yapay Zeka. Ne yapabilir ve ne bekleyebilir. Verlag CH Beck, Münih 2018, ISBN 978-3-406-71869-4 .
  • Nils Nilsson : Yapay zeka arayışı. Fikirlerin ve başarıların tarihi . Cambridge UP, 2010. Almanca baskı: Yapay zeka arayışı , Berlin 2014, ISBN 978-3-89838-665-4 .
  • Roger Penrose : Ruhun Gölgesi. Yeni Bir Bilincin Fiziğine Giden Yollar . İngilizce Shadows of the Mind'den çeviri Heidelberg 1995.
  • Rolf Pfeifer , Christian Scheier, Alex Riegler: Zekayı Anlamak . Bradford Kitapları, 2001, ISBN 0-262-66125-X .
  • David L. Poole, Alan K. Mackworth: Yapay Zeka: Hesaplamalı Ajanların Temelleri. 2. Baskı. Cambridge University Press, 2017, ISBN 978-1-107-19539-4 .
  • Thomas Ramge : İnsan ve Makine. Yapay zeka ve robotlar hayatımızı nasıl değiştiriyor ? Reclam-Verlag, Stuttgart 2018, ISBN 978-3-15-019499-7 .
  • Stuart J. Russell , Peter Norvig : Yapay Zeka: Modern Bir Yaklaşım . Pearson Çalışmaları, 2004, ISBN 3-8273-7089-2 . (Orijinal adı: "Yapay Zeka: Modern Bir Yaklaşım", 2. baskının Almanca çevirisi)
  • Anna Strasser, Wolfgang Sohst , Ralf Stapelfeldt, Katja Stepec (ed.): Yapay Zeka - The Great Promise Xenomoi, Berlin 2021, ISBN 978-3-942106-79-5
  • Bernd Vowinkel : Bilinçli Makineler - Yapay Zeka Nereye Gidiyor Wiley-VCH, 2006, ISBN 3-527-40630-1 .
  • Joseph Weizenbaum : Bilgisayarların Gücü ve Aklın İktidarsızlığı. 12. baskı. Suhrkamp, ​​78 , ISBN 3-518-27874-6 .
Ses
  • Yapay zeka . SWR3 podcast'i
  • Neden insanları yeniden yaratamıyorsun ? BR röportajı
  • AI'nın mevcut durumuna. Dijital kompakt

Web bağlantıları

Almanca

  • Alman Yapay Zeka Araştırma Merkezi
  • Alman yapay zeka dergisi
  • Bilgisayar Bilimleri Derneği (GI) Yapay Zeka Bölümü
  • heise.de'de yapay zeka ile ilgili makale
  • Avusturya Yapay Zeka Derneği (ÖGAI): oegai.at
  • Computerwoche.de: SSS Yapay Zeka
  • Federal Almanya Cumhuriyeti Federal Hükümeti: Federal Hükümetin Yapay Zeka Stratejisi (Kasım 2018)
  • AI'nın Bitkom periyodik tablosu
  • ÖFIT-Beyaz Kitap: (In) anlaşılır - Düzenin yaratıcısı olarak yapay zeka , kamu BT için yetkinlik merkezi
  • ÖFIT Tanıtım Belgesi: Yapay Zekanın dijital politik tasarımı için dürtü , Yetkinlik Merkezi Kamu BT

ingilizce

  • Peter Norvig , aima.cs.berkeley.edu: Web üzerinde AI - diğer bağlantıların derlenmesi
  • claire-ai.org: Avrupa'da Yapay Zeka Laboratuvarları Konfederasyonu (CLAIRE, Avrupa'daki Yapay Zeka Araştırma Kurumları Federasyonu)
  • eurai.org: Avrupa Yapay Zeka Derneği (EurAI, eski adıyla ECCAI)
  • Larry Hauser:  Yapay Zeka. İçinde: J. Fieser, B. Dowden (Ed.): İnternet Felsefe Ansiklopedisi .
  • Yapay Zeka Araştırmaları Dergisi (JAIR)
  • Selmer Bringsjord, Naveen Sundar Govindarajulu:  Yapay Zeka. İçinde: Edward N. Zalta (Ed.): Stanford Felsefe Ansiklopedisi .
    • Richmond Thomason:  Mantık ve Yapay Zeka. İçinde: Edward N. Zalta (Ed.): Stanford Felsefe Ansiklopedisi .
    • Frederic Portoraro:  Otomatik Akıl Yürütme. İçinde: Edward N. Zalta (Ed.): Stanford Felsefe Ansiklopedisi .
Copyright © 2021 LISEPRO ENERGIE & ROBOTIK LTD.- All Rights Reserved.