知性とは、物体がその保存（生存）を目的としてその行動を環境に適応させる能力です。

アブストラクト

世界中が人工知能について話すことだけをしていますが、同時に、なんと矛盾したことでしょう。 —実際のところ、「知性」の定義は（人為的なものでさえありませんが、一般的に）—まだ一般に受け入れられておらず、理解でき、論理的に構造化されていても奥深いものではありません。 ぜひそのような定義を見つけて提案してみてはいかがでしょうか。 結局のところ、定義は他のすべてを構築するための基礎ですよね? 中心にあるべきものは何なのか、人それぞれの見方が異なる場合、どうやって AI を構築すればよいのでしょうか? 行く…

キーワード: 知性、能力、財産、物体、適応、行動、環境、保存、生存。

インテリジェンスの既存の定義について説明するには、「インテリジェンスの定義のコレクション」(S. Legg、M. Hutter. インテリジェンスの定義のコレクション (2007)、 arxiv.org/abs/0706.3639）、そこからの引用がコメントとともに示されています（斜体).

エントリー

この記事 (...のコレクション) は、著者が長年にわたって収集した「インテリジェンス」という用語の非公式の定義を多数 (70 以上!) レビューしたものです。 当然のことながら、インテリジェンスの定義の多くは記事や書籍に深く埋め込まれているため、完全なリストを作成することは不可能です。 ただし、ここで紹介する定義は最も多くの選択肢であり、詳細なリンクが提供されています...

研究と議論の長い歴史にもかかわらず、知性の標準的な定義はまだありません。 このため、知能は完全ではなく近似的にしか定義できないと考える人もいます。 この程度の悲観論は強すぎると私たちは考えています。 単一の標準的な定義はありませんが、提案されている多くの定義を見てみると、多くの定義間の強い類似性がすぐに明らかになります。

インテリジェンスの定義

一般的な情報源（辞書、百科事典など）からの定義

(元の記事のこのセクションに示されている、3 の知性の定義のうち最適な 18 つが示されています。選択は、能力、特性、パラメーターなどのプロパティの範囲の幅と深さという基準に従って行われました。 .、定義で与えられます).

• 自分自身を変えたり、環境を変えたり、新しい環境を見つけたりして、環境に効果的に適応する能力...
• 知性は XNUMX つの精神プロセスではなく、環境への効果的な適応を目的とした多くの精神プロセスの組み合わせです。

適応は、知性を形成する多くの不特定の特性の発現の結果です。 既存の環境でも、新しい環境でも、環境を指定することが重要です。

• 新しい状況や複雑な状況を学び理解する、または対処する能力。
• 精神を巧みに使うこと。
• 知識を適用して環境に影響を与える能力、または客観的な基準によって測定される抽象的に考える能力 (テスト時)。

環境を指定することが重要です。 欠点:

• 接続詞「または」を通じて、「学習能力」と「新しい状況に対処する」というさまざまな質的カテゴリーが接続されます。
• そして、「理性を巧みに使う」というのは、まったく良い定義ではありません。

• 複雑なアイデアを理解する能力、環境に適応する能力、経験から学習する能力、さまざまな形の推論に取り組む能力、熟考を通じて障害を克服する能力は人によって異なります。

まあ、少なくとも人、つまり能力のある人が示されています！ 適応性の有効性が示されています - これは重要ですが、適応自体はリストに含まれていません。 障害を克服することは、本質的には問題解決です。

心理学者による説明 (3 の定義のうち最良の 35 つが示されています)

• 私はインテリジェンスを「成功したインテリジェンス」と呼びたいと思っています。 そしてその理由は、人生で成功を収めるために知性を活用することに重点が置かれているからです。 したがって、私は知性を、社会文化的文脈において人生で達成したいことを達成するスキルであると定義します。これは、人にはさまざまな目標があることを意味します。ある人にとっては、それは学校で非常に良い成績を収め、テストに合格することですが、他の人にとっては、とても優れたバスケットボール選手になるか、女優になるか、ミュージシャンになる。

目標は明らかに人生で成功することですが、それだけです...

最も一般的な観点からすると、個々の動物や人が、目標に対する自分の行動の関連性を、たとえぼんやりとはいえ認識している場合、知性が存在します。 心理学者が定義できないものを定義しようと試みた多くの定義のうち、多かれ少なかれ受け入れられるものは次のとおりです。

1. 新しい状況に対応する能力、または新しい適応的な反応を通じてその方法を学ぶ能力、および
2. 複雑さまたは抽象性、またはその両方に比例する知性を備えて、テストを実行したり、関係の把握を含む問題を解決したりする能力。

したがって、「最も一般的な観点から...」という階層が現れました。これはすでに良いことです。 しかし、すべての良いことはそこで終わります...

1. トートロジー: 新しい適応反応で応答します。 それには違いはありません。古いリアクションでも新しいリアクションでも、重要なのは反応することです。
2. さて、テストについてですが…関係性を把握するのは悪いことではありませんが、それだけでは十分とは言えません。

• 知性は XNUMX つの能力ではなく、いくつかの機能からなる複合的な能力です。 それは、特定の文化内での生存と発展に必要な能力の組み合わせを意味します。

ああ、知性による生存がついに示されました！ しかし、それ以外のものはすべて失われます...

AI研究者による説明（3件中上位18件）

• インテリジェントなエージェントは、その状況と目的に適したことを行います。 状況の変化や目標の変化に柔軟であり、経験から学習し、知覚の限界と処理能力に基づいて適切な選択を行います。

おそらく、（ここで紹介したものの中で）最も優れた知性の定義でしょう。
目標は true とマークされていますが、指定されていません。

適応性 - 条件と目的の両方において。 後者は、最も重要な目標の概念がないことを意味します。

学習 - 環境の特性を (明示的には述べられていませんが) 特定し、記憶し、使用します。
選択とは、基準が暗黙に示されていることを意味します。

限界 - 認識と影響における。

• 「学習能力は、幅広い分野固有の知識を習得するために必要な、分野に依存しない必須のスキルです。 この『汎用AI』を実現するには、非常に幅広い特定の知識やスキルを自律的に習得し、自己教育によって自らの認知能力を向上させることができる適応性の高い汎用システムが必要です。

ここでは何かを学習する能力が究極の目標であるようです...そして汎用AIの特性はそこから流れ出ます-高い適応性、多用途性...

• インテリジェント システムは、さまざまな環境で動作し、適切に動作する必要があります。 彼らの知性により、状況を完全に理解していなくても、成功の可能性を最大限に高めることができます。 インテリジェント システムの機能は、環境や、目標を含む特定の状況から切り離して考えることはできません。

「良い仕事をする」とは何でしょうか？ 成功とは何ですか？

プレハブ記述の可能性

考慮した定義から頻繁に発生する機能 (特性、特性など) を「抽出」すると、次のような知能が得られます。

• これは、個々のエージェントがその環境との相互作用において持つ特性です。
• この特性は、何らかの目標またはタスクに関して成功または利益を達成するエージェントの能力を指します。
• このプロパティは、エージェントがさまざまな目標や環境にどのように適応できるか、また適応する必要があるかによって異なります。

これらの主要な属性を一緒に使用すると、インテリジェンスの非公式な定義が得られます。インテリジェンスは、幅広い条件下で目標を達成するエージェントの能力によって測定されます。

しかし、待ってください。知性とは何かという質問に対する答えが必要です。知性がどのように（または何によって）測定（評価）されるかではありません。！ これらの定義がほぼ 2012 年前のものであるという事実によって記事の著者を正当化し、その後の数年間で何かが変わっているはずだと予想することもできます。結局のところ、IT 分野は猛烈なペースで発展しています...しかし以下はXNUMX 年の記事からの例 (M. Hutter、One Decade of Universal Artificial Intelligence、 www.hutter1.net/publ/uaigentle.pdf) 知能の定義は実質的に何も変わっていない:

推論、創造性、連想、一般化、パターン認識、問題解決、記憶、計画、目標達成、学習、最適化、自己保存、ビジョン、言語処理、分類、帰納と演繹、知識の獲得と処理... 正確な定義それぞれの側面を含むインテリジェンスについて説明するのは難しいようです。

再び、8 年前の定義と同じ (さらに多くの) 問題があります。知性の発現は、構造化されていない特性リストの形式で与えられます。

Wikipedia におけるインテリジェンスの定義 (22 年 2016 月 XNUMX 日にアクセス):
「知性（ラテン語の intellectus から - 感覚、知覚、理解、理解、概念、理性）は、新しい状況に適応する能力、経験から学び、抽象的な概念を理解して適用する能力、そして自分の知識を活用する能力からなる精神的な特質です。環境を管理します。 認識し困難を解決する一般的な能力であり、感覚、知覚、記憶、表現、思考、想像力といった人間のすべての認知能力を統合します。」

同じウィキペディアですが、24 年 2020 月 XNUMX 日時点の最新版では次のようになります。
「知性（ラテン語の intellectus の「知覚」、「推論」、「理解」、「概念」、「理性」に由来）または精神は精神の性質であり、新しい状況に適応する能力、学習能力、経験に基づいて記憶し、抽象的な概念を理解して適用し、自分の知識を使って人間環境を管理します。 認知能力と問題解決のための一般的な能力であり、感覚、知覚、記憶、表現、思考、想像力、注意、意志、熟考などの認知能力を組み合わせたものです。」

長い年月が経ちましたが、私たちは依然として同じものを見ます-構造のない一連の特徴...そして、テキストの最後にのみ、知性の持ち主である人物の兆候が示されています。 つまり、「知性を備えた抽象的な物体 -> 知性を備えた人」という置き換えを行うことはできません。この定義では、「人が知性を持つためには何が必要ですか?」というその後の識別が行われます。 あるいは、この置き換えはありきたりな願望につながります。人が賢くなるためには、新しい状況に適応する能力、経験から学び、抽象的な概念を理解して適用する能力、そして自分の知識を使って環境を制御する能力などを獲得する必要があります。一言で言えば、これが愚かなままではなく賢くなる方法です...

したがって、上記に基づいて、オブジェクトに関連付けられた次の定義が提案されます。知性は「空中にぶら下がっている」ことはできないため、それは誰かの能力でなければなりません。 同じことが、誰かまたは何かだけが持つことができる行動にも当てはまります。

被験者の知能は、次の場合に使用される一連の能力です。
(1) 国家法および/または行動の特定、形式化、および暗記（モデルの形で）:
      (1.1) 環境、および
      (1.2) オブジェクトの内部環境。
(2) 状態および/または動作オプションのフォワード モデリング:
      (2.1) 環境、および
      (2.2) オブジェクトの内部環境。
(3) オブジェクトの動作の状態および/または実装の記述を作成し、以下を適用します。
      (3.1) 環境への配慮、および
      (3.2) オブジェクトの内部環境へ
オブジェクトの動作/動作コストの比率の最大化を条件とする
環境内でのオブジェクトの保存（存在、持続時間、存在）を目的としたオブジェクト
環境。

図では次のようになります。

»

さて、この定義の適用についてですが… よく言われるように、真実は常に具体的です。 したがって、定義のロジックをチェックするには、オブジェクトをよく知られており、わかりやすい特定のシステム (たとえば、車) に置き換える必要があります。 それで…

インテリジェンスを備えた車とは、次の場合に使用される一連の機能を備えた車です。
(1) 国家法および/または行動の特定、形式化、および暗記（モデルの形で）:
(1.1) 交通状況、および
(1.2) 自動車の内部環境。
(2) 状態および/または動作オプションのフォワード モデリング:
(2.1) 交通状況、および
(2.2) 車内環境
(3) 車両の動作の状態および/または実装の説明を作成し、以下を適応させます。
(3.1) 道路状況、および
(3.2) 車内環境への影響
比率（車両の挙動 / 挙動コスト）の最大化が条件
車）道路状況と車の内部環境の両方で車の保存（存在、期間、存在）を目的とする。

まさにこれらの機能を備えた車をインテリジェントと呼ぶことができるのは私だけでしょうか? 次に、別の質問です。プロのドライバーが運転する車に乗るのと、そのようなインテリジェントカーに乗るのとの違いに気づきますか?

答え「いいえ」は次のことを意味します。

1. インテリジェンスの正しい定義が与えられました。「物体 -> 車」を置き換えたときに、論理的な欠陥や矛盾が説明に現れませんでした。
2. 旅行中にそのような能力を備えた車は、「車」のチューリングテストに合格したようでした。旅行中の乗客は、プロのドライバーが運転する車とこの車の間に違いが見られませんでした。 あるいは、チューリング テストの文言に厳密に従った場合、「乗客が自動運転車とプロのドライバーが運転する車で数回移動した際に、乗客がどの車で運転していたのか推測できない場合、レベルの観点からは、 「道路状況を考慮して」考えると、自動運転車はプロの運転手がいる車と同等と考えることができます。」

ご希望の方は、この定義を「遊んで」みてください。非個人的な単語「オブジェクト」の代わりに、必要に応じて、よく知られているシステム (自然、社会、産業、技術) の名前をその定義に置き換えて、独立してチェックしてください。互換性。 実験結果やその結果についての意見をぜひ共有してください。

目標を通じてインテリジェンスを定義する

(A. Zhdanov.「Autonomous Artificial Intelligence」(2012)、第 3 版、電子版、49-50 ページ):
あらゆる生物の神経系が目指す主な目標は次のとおりです。

• 生物の生存。
• 神経系による知識の蓄積。

これら 2 つのポイント: 生存と知識の蓄積は、それぞれポイント 3 と 2 の一般的な説明です。

結論として...
「代理人はコンピューターに想像力を働かせるよう教える」
(「コンピューターは積極的な運転を学習しました」 nplus1.ru/ニュース/2016/05/23/mppi)
「想像力がなければ人生はとても退屈なものになるでしょう。 したがって、おそらくコンピューターの最大の問題は、コンピューターには想像力がほとんどないことです。 スタートアップの Vicarious は、脳内を情報が流れる仕組みにヒントを得て、新しいデータ処理方法を開発しています。 企業幹部らは、これによりコンピューターに想像力に似たものが与えられ、機械がより賢くなるのに役立つと期待していると述べている。 同社は、生物学から借用した特性を備えた新しいタイプのニューラル ネットワーク アルゴリズムを発表しました。 その XNUMX つは、学習した情報がさまざまなシナリオでどのように見えるかを想像する能力、つまり一種のデジタル想像力です。」

うわー、なんという偶然でしょう！ まさに定義のポイント (2) です。高度な反映はデジタルの想像力です。

これは頻繁に起こることではありませんが、オンラインで見つけられるものを見てください。
(「コンピューターは積極的な運転を学習しました」 nplus1.ru/ニュース/2016/05/23/mppi)
「ジョージア工科大学の専門家は、制御されたスキッドを使用してコーナリングできる無人車両のモデル (シリアルラジコン モデル シャーシに基づく 1:5 スケール) を組み立てました。 オンボード コンピューターには、Intel Skylake クアッドコア i7 プロセッサーと Nvidia GTX 750ti GPU ビデオ カードが搭載されており、ジャイロスコープ、ホイール回転センサー、GPS、および 2560 つのフロント カメラからの情報を処理します。 センサーから受信したデータに基づいて、制御アルゴリズムは次の XNUMX 秒半の間に XNUMX の前進運動の軌道を生成します。」

制御アルゴリズムには、特定のルートに沿った一連の可能な移動軌跡の形で車の「世界のイメージ」が含まれています。

「2560 の軌道からアルゴリズムが最適なものを選択し、それに応じてホイールの位置と速度を調整します。 さらに、2560 の軌道はすべて 60 秒あたり XNUMX 回構築および更新されます。」

これは予期的な反映、人工的な創造性、またはデジタル的な想像力です。 事前に生成された 2560 の軌道から最適な軌道を選択し、軌道上に留まるようにホイールの位置と速度を調整 (適応!) します。 すべてが一緒になって、提示された知性の図によって説明されます。

「制御アルゴリズムをトレーニングするプロセス全体には、制御の経験がほとんどないオペレーターによる数分間のサーキット走行が必要でした。」

学習プロセスは世界のイメージを作成することです。

「同時に、制御されたドリフトはトレーニング中に使用されず、コンピューターが独自にそれを「発明」したと研究者らは指摘しています。 テスト中、車はトラック上を自律走行し、秒速 XNUMX メートルにできるだけ近い速度を維持しようとしました。」

制御されたドリフトは、自動車が独自に開発した最適戦略 (「オブジェクトの動作 / 動作コスト」比の最大化と同じ) の要素です。

「著者らによると、積極的に運転するためのアルゴリズムを教えることは、スキッドの制御を学ぶことが実際のドライバーに役立つのと同じように、自動運転車の日常の運転に役立ちます。 氷などの不測の事態が発生した場合、無人車両は単独でスリップから脱出し、起こり得る事故を防ぐことができます。」

そして、これは車の経験の普及です...まあ、守護鳥のように（有名な話を思い出してください）、有用なスキルを受け取ったら、すぐに他の人にそれを伝えました。

もう一度、使用が提案されている定義を示します。

被験者の知能は、次の場合に使用される一連の能力です。

(1) 国家法および/または行動の特定、形式化、および暗記（モデルの形で）:
      (1.1) 環境、および
      (1.2) オブジェクトの内部環境。
(2) 状態および/または動作オプションのフォワード モデリング:
      (2.1) 環境、および
      (2.2) オブジェクトの内部環境。
(3) オブジェクトの動作の状態および/または実装の記述を作成し、以下を適用します。
      (3.1) 環境への配慮、および
      (3.2) オブジェクトの内部環境へ
オブジェクトの動作/動作コストの比率の最大化を条件とする
環境内でのオブジェクトの保存（存在、期間、存在）を目的としたオブジェクト。

清聴ありがとうございました。 コメントやコメントは大歓迎です。

PS しかし、「...非常に広範囲の特定の知識とスキルを独立して習得する能力を持ち、AGI を作成するために必要な、適応性の高い普遍的なシステム」については個別に話すことができます。これは非常に興味深いトピックです。 もちろん読者の興味があればですが。 🙂

出所： habr.com