De nombreuses publications du milieu du XXe siècle prouvent la déclaration de l'interrogateur selon laquelle il était largement admis à cette époque que l'IA deviendrait rapidement consciente, consciente de soi et intelligente.
Grand succès
De nombreuses tâches et formes d'expertise autrefois le domaine exclusif de l'intelligence humaine, après le développement de l'architecture informatique à usage général de Von Neumann, sont devenues, à la fin de ce siècle, plus ou moins le domaine exclusif des ordinateurs. Ce ne sont que quelques exemples.
- Calcul scientifique et statistique
- Automatisation des processus de rédaction et de fabrication (CAD et CAM)
- Publication et composition
- Certaines formes de réductions algébriques et calcul (Maxima et ses dérivés)
- Analyse de circuit
- Jeu de société magistral jouant
- Spéculation boursière rentable
- Reconnaissance de formes (OCR, empreinte digitale, reconnaissance vocale, tri, terrain)
- Programmation en logique de prédicat et prédicats récursifs
- Évaluation de la stratégie
Déceptions (jusqu'à présent)
Contrairement à ce nombre impressionnant de réussites, il existe une liste tout aussi longue d’attentes manquées.
- Robots bipèdes disponibles pour les consommateurs
- Aspirateur automatisé (déception majeure pour l'auteur de cette réponse)
- Ouvriers autonomes d'usine mécanique
- Mathématiciens automatisés (génération d'hypothèses créatives et preuve / réfutation pour étendre la théorie)
- Compréhension du langage naturel
- Obéissance aux commandes arbitraires
- Expression humaine dans la conversation
- Innovation technique automatisée
- Moralité informatique
- États émotionnels humains (ou au moins mammifères)
- Système d'exploitation des trois lois d'Asimov
- Développement d'une stratégie adaptative dans un ensemble de domaines arbitraires et changeants
Distinction de domaine et sans domaine
Quand est-il devenu clair que la conception de programmes qui maîtrisent des jeux comme les échecs a abouti à des conceptions de logiciels qui ne s'appliquaient qu'à des jeux comme ceux pour lesquels ils étaient programmés?
Bien que le grand public ait pu penser qu'un maître d'échecs cybernétique serait également plus intelligent que les gens à d'autres égards, ceux qui créaient ces programmes étaient bien conscients de la distinction entre le développement de logiciels qui présentaient l'excellence dans le jeu d'échecs codé en dur et le développement de logiciels qui présentent la capacité d'apprendre le jeu d'échecs et de développer l'excellence de manière itérative auprès des novices.
L'objectif final avait toujours été une intelligence générale de haute puissance. Des objectifs réalisables à plus court terme ont été créés pour faciliter la démonstration des progrès aux investisseurs. C'était le seul moyen de maintenir un flux continu de financement de la recherche par les militaires.
La première étape a été de maîtriser un seul jeu sans apprentissage automatique. Ensuite, la recherche s'est tournée vers la construction de connaissances dans le domaine afin qu'une classe de solutions, d'adaptations et de formes de planification puissent être réalisées en temps réel pendant la guerre. Comme la domination économique est devenue plus préférable à la domination militaire au cours du troisième quart du XXe siècle, la vision de l'IA s'est étendue pour englober les domaines de l'économie et de la gestion des ressources naturelles.
Considérez ce spectre de maturité de l'automatisation.
- Un programme qui énumère les possibilités de séquence de coups actuelles à chaque tour dans le jeu d'échecs, éliminant les mauvais coups probables à chaque point de coup projeté, et sélectionnant le coup suivant le plus susceptible de mener à une victoire
- Un programme qui fait ce qui précède mais qui biaise également la probabilité basée sur la reconnaissance de modèle des stratégies d'échecs gagnantes connues
- Un programme conçu pour être un moteur de règles optimisé pour l'exécution qui centralise et résume les opérations redondantes du jeu d'une partie arbitraire et isole et agrège la représentation des règles d'échecs, des stratégies d'échecs, des modèles d'échecs et des anti-modèles
- Un programme qui, étant donné un ensemble de règles d'un jeu, peut générer un coup suivant en fonction de n'importe quel état de jeu, se souvient des résultats de réussite et d'échec et des séquences qui ont conduit à ces résultats, et a la capacité d'évaluer la perte ou le gain probable de mouvements individuels et les modèles de jeu dans l'espace et le temps autour d'eux en fonction de l'histoire, puis exploite ces capacités pour apprendre un jeu arbitraire, atteignant le niveau magistral de jeu d'échecs grâce à l'apprentissage
- Un programme qui apprend à apprendre des jeux de telle sorte qu'après avoir appris plusieurs jeux, il peut apprendre les échecs plus rapidement qu'un humain doué intellectuellement.
Le premier est simple. Le dernier est extrêmement difficile.
Lorsque les distinctions entre ces phases de maturité de l'automatisation sont devenues apparentes et à quel point les gens sont devenus clairs de ces distinctions dans lesquelles les groupes de recherche sont une fonction probabiliste complexe.
Contributeurs clés
Qui a été la première personne à reconnaître la distinction entre l'intelligence générale de type humain et l'intelligence spécifique au domaine?
Norbert Wiener a probablement été le premier à comprendre en profondeur la distinction entre le contrôle électronique des relais (étudié théoriquement par Claude Shannon) et le contrôle en boucle fermée. Dans son livre, Cybernetics, un ouvrage principalement mathématique, il a précisément établi les bases de systèmes auto-corrigeants et adaptatifs. John von Neumann avait une compréhension de la distinction entre la programmation d'un bon jeu et la capacité humaine d'apprendre un bon jeu et a publié beaucoup sur le sujet.
C'est Arthur Lee Samuel qui a écrit la première démonstration impressionnante de la distinction entre les logiciels de jeu et l'apprentissage automatique. C'est lui qui a fait le pont entre le travail de Wiener et l'ordinateur numérique contemporain et a d'abord inventé le terme Machine Learning.
Retraitements déformés de la recherche et de l'innovation authentiques
Les catégories intelligence artificielle étroite (ANI), intelligence générale artificielle (AGI) et super intelligence artificielle (ASI), proposées dans The AI Revolution: The Road to Superintelligence du blogueur Tim Urban (Huffington Post, THE BLOG, publié le 2/10 / 2015, mis à jour le 4/12/2015), est référencé dans AI Stack Exchange à plusieurs endroits, mais les distinctions entre ces catégories ne sont pas définies avec précision et les idées qui y sont contenues ne sont ni examinées par des pairs ni validées par d'autres recherches ou statistiques.
Le travail n'est pas moins une conjecture qu'une science-fiction médiocre - suffisamment divertissant pour gagner en popularité, mais pas des conclusions rationnelles tirées d'expériences répétables ou d'études randomisées. Les graphiques de tendance fournis dans l'article ont une forme inventée, et non des représentations graphiques de données réelles.
Une partie du matériel peut plus tard s'avérer contenir du vrai, comme dans le cas de nombreuses interprétations profanes de la recherche scientifique ou des pensées futuristes des auteurs de science-fiction. Cependant, une grande partie du matériel conduit à des idées fausses et à de fausses affirmations.