지능은 보존(생존)을 위해 물체의 행동을 환경에 적응시키는 개체의 능력입니다.

추상

전 세계가 인공 지능에 관해 이야기할 뿐이지만 동시에 얼마나 역설적인가! — 실제로 "지능"(인위적이지는 않지만 일반적으로)의 정의는 여전히 일반적으로 받아 들여지지 않고, 이해 가능하며, 논리적으로 구조화되고 깊지 않습니다! 그러한 정의를 자유롭게 찾아 제안해 보는 것은 어떨까요? 결국 정의는 다른 모든 것이 구축되는 기초입니다. 그렇죠? 핵심이 무엇인지 모두가 다르게 본다면 어떻게 AI를 구축할 수 있을까요? 가다…

핵심어 : 지능, 능력, 재산, 사물, 적응, 행동, 환경, 보존, 생존.

지능에 대한 기존 정의를 설명하기 위해 "A Collection of Definitions of Intelligence"(S. Legg, M. Hutter. A Collection of Definitions of Intelligence(2007))라는 기사가 있습니다. arxiv.org/abs/0706.3639), 주석과 함께 제공되는 인용문(이탤릭체).

기입

이 기사(A Collection of...)는 저자가 수년에 걸쳐 수집한 "지능"이라는 용어에 대한 수많은(70개 이상!) 비공식 정의에 대한 리뷰입니다. 지능에 대한 많은 정의가 기사와 책에 깊이 묻혀 있기 때문에 당연히 전체 목록을 작성하는 것은 불가능합니다. 그러나 여기에 제시된 정의는 자세한 링크와 함께 제공되는 가장 큰 선택입니다...

오랜 연구와 논쟁의 역사에도 불구하고 지능에 대한 표준적인 정의는 아직 없습니다. 이로 인해 일부 사람들은 지능이 완전하기보다는 대략적으로만 정의될 수 있다고 믿게 되었습니다. 우리는 이러한 비관주의가 너무 강하다고 생각합니다. 단일한 표준 정의는 없지만 제안된 많은 정의를 살펴보면 많은 정의 간의 강력한 유사성이 금방 분명해집니다.

지능의 정의

일반 출처(사전, 백과사전 등)의 정의

(원본 기사의 이 섹션에 제공된 3가지 지능 중 지능에 대한 가장 좋은 정의 18가지가 제공됩니다. 기준(속성 적용 범위의 폭과 깊이), 능력, 특성, 매개변수 등에 따라 선택이 이루어졌습니다. ., 정의에 나와 있음).

• 자신을 변화시키거나, 환경을 바꾸거나, 새로운 환경을 찾아 환경에 효과적으로 적응하는 능력...
• 지능은 하나의 정신적 과정이 아니라 환경에 대한 효과적인 적응을 목표로 하는 많은 정신적 과정의 조합입니다.

적응은 지능을 형성하는 불특정 다수의 속성이 나타난 결과입니다. 기존 환경이든 새로운 환경이든 지정하는 것이 중요합니다.

• 새롭거나 복잡한 상황을 배우고 이해하거나 처리하는 능력
• 마음의 능숙한 사용;
• 환경에 영향을 미치기 위해 지식을 적용하는 능력 또는 객관적인 기준(테스트 시)으로 측정된 추상적 사고 능력.

환경을 지정하는 것이 중요합니다! 결점:

• "또는"이라는 접속사를 통해 "학습 능력"과 "새로운 상황 처리"라는 다양한 질적 범주가 연결됩니다.
• 그리고 "이성의 능숙한 사용"은 전혀 좋은 정의가 아닙니다.

• 사람들은 복잡한 생각을 이해하는 능력, 환경에 적응하는 능력, 경험을 통한 학습, 다양한 형태의 추론 참여, 성찰을 통한 장애물 극복 등의 측면에서 서로 다릅니다.

글쎄, 적어도 사람, 즉 능력을 가진 사람이 표시됩니다! 적응성의 효과가 표시됩니다. 이는 중요하지만 적응 자체는 목록에 포함되지 않습니다! 장애물을 극복하는 것은 기본적으로 문제 해결입니다.

심리학자가 제공한 설명(3개 정의 중 가장 좋은 35개 정의가 제공됨)

• 나는 지능을 "성공적인 지능"이라고 부르고 싶습니다. 그리고 그 이유는 인생에서 성공하기 위해 지능을 사용하는 데 중점을 두고 있기 때문입니다. 따라서 나는 지능을 사회 문화적 맥락에서 인생에서 달성하고자 하는 것을 달성하는 기술로 정의합니다. 이는 사람들이 서로 다른 목표를 가지고 있음을 의미합니다. 어떤 사람에게는 학교에서 매우 좋은 성적을 받고 시험에 합격하는 것이 다른 사람에게는 그럴 수 있습니다. 아주 좋은 농구선수, 배우, 음악가가 되세요.

목표는 분명히 인생에서 성공하는 것이지만 그게 전부입니다.

가장 일반적인 관점에서 볼 때 지능은 개별 동물이나 사람이 목표와 관련된 자신의 행동의 관련성을 희미하게나마 인식하는 곳에 존재합니다. 심리학자들이 정의할 수 없는 것을 정의하려고 시도한 많은 정의 중에서 다소 수용 가능한 정의는 다음과 같습니다.

1. 새로운 상황에 대응하거나 새로운 적응 반응을 통해 그렇게 하는 방법을 배우는 능력,
2. 복잡성이나 추상성 또는 둘 모두에 비례하는 지능을 사용하여 관계 파악과 관련된 테스트를 수행하거나 문제를 해결하는 능력입니다.

따라서 "가장 일반적인 관점에서 볼 때..."라는 계층 구조가 나타났습니다. 이는 이미 좋습니다. 하지만 모든 좋은 일은 여기서 끝나죠...

1. 동어반복: 반응... 새로운 적응 반응으로. 차이는 없습니다. 기존 반응이나 새로운 반응을 사용하면 가장 중요한 것은 반응하는 것입니다!
2. 이제 테스트에 대해서... 관계를 파악하는 것은 나쁘지 않지만 충분하지는 않습니다!

• 지능은 하나의 능력이 아니라 여러 기능으로 구성된 복합적인 능력입니다. 이는 특정 문화 내에서 생존과 발전에 필요한 능력의 조합을 의미합니다.

아, 드디어 지능을 통한 생존이 드러났다! 하지만 다른 모든 것은 사라졌습니다 ...

AI 연구자가 제공한 설명(3개 중 상위 18개)

• 지능적인 에이전트는 자신의 상황과 목적에 맞는 일을 합니다. 변화하는 조건과 목표에 유연하게 적응하며, 경험을 통해 학습하고 지각적 한계와 처리 능력에 따라 적절한 선택을 합니다.

아마도 여기에 제시된 모든 것 중에서 지능에 대한 가장 좋은 정의일 것입니다.
목표는 true로 표시되지만 지정되지는 않습니다.

적응성 - 조건 및 목적 측면 모두에서. 후자는 가장 중요한 목표에 대한 개념이 없다는 것을 의미합니다!

학습 - 환경의 속성을 식별하고(명시적으로 언급하지는 않지만) 기억하고 사용합니다.
선택은 기준이 암시되어 있음을 의미합니다.

한계 - 인식과 영향.

• “학습 능력은 광범위한 영역별 지식을 습득하는 데 필요한 필수적이고 영역 독립적인 기술입니다. 이러한 "일반 AI"를 달성하려면 매우 광범위한 특정 지식과 기술을 독립적으로 습득할 수 있고 자기 교육을 통해 자체 인지 능력을 향상시킬 수 있는 적응력이 뛰어난 범용 시스템이 필요합니다."

여기서는 무언가를 배울 수 있는 능력이 궁극적인 목표인 것 같습니다... 그리고 일반 AI의 속성은 여기에서 흘러나옵니다. 즉 높은 적응성, 다재다능함...

• 지능형 시스템은 다양한 환경에서 원활하게 작동해야 합니다. 그들의 지능은 상황에 대한 완전한 지식이 없더라도 성공 가능성을 최대화할 수 있게 해줍니다. 지능형 시스템의 기능은 환경, 목표를 포함한 특정 상황과 별도로 고려할 수 없습니다.

“일을 잘한다”는 것은 무엇입니까? 성공이란 무엇입니까?

조립식 설명 가능성

고려된 정의에서 자주 발생하는 기능(특성, 특성 등)을 "끌어내면" 다음과 같은 지능을 찾을 수 있습니다.

• 이는 개별 에이전트가 환경/환경과 상호 작용할 때 갖는 속성입니다.
• 이 속성은 특정 목표나 작업과 관련하여 성공이나 이익을 달성하는 에이전트의 능력을 나타냅니다.
• 이 속성은 에이전트가 다양한 목표와 환경에 어떻게 적응할 수 있고 적응해야 하는지에 따라 달라집니다.

이러한 주요 속성을 함께 사용하면 지능에 대한 비공식적 정의가 제공됩니다. 지능은 다양한 조건에서 목표를 달성하는 에이전트의 능력으로 측정됩니다.

하지만 잠깐만요, 지능이 무엇인지, 지능이 어떻게(또는 무엇으로) 측정(평가)되는지가 아니라 질문에 대한 답이 필요합니다.! 이러한 정의가 거의 2012년 전이라는 사실로 기사 작성자를 정당화할 수 있으며 다음 해에 무언가 변경되어야 한다고 예상할 수 있습니다. 결국 IT 분야는 엄청난 속도로 발전하고 있습니다... 그러나 아래는 XNUMX년 기사의 예(M. Hutter, One Decade of Universal Artificial Intelligence, www.hutter1.net/publ/uaigentle.pdf) 지능의 정의에는 사실상 아무것도 변하지 않았습니다.:

추론, 창의성, 연상, 일반화, 패턴 인식, 문제 해결, 기억, 계획, 목표 달성, 학습, 최적화, 자기 보존, 비전, 언어 처리, 분류, 귀납 및 추론, 지식 습득 및 처리... 정확한 정의 각 측면을 포함하는 지능은 제공하기 어려운 것 같습니다.

다시 말하지만, 8년 전 정의와 동일한 문제(더욱 더)입니다. 지능의 표현은 구조화되지 않은 특성 목록의 형태로 제공됩니다!

Wikipedia의 지능 정의(22년 2016월 XNUMX일 접속):
“지능(라틴어 intellectus - 감각, 지각, 이해, 이해, 개념, 이성)은 새로운 상황에 적응하는 능력, 경험을 통해 배우고, 추상적 개념을 이해 및 적용하고, 자신의 지식을 활용하는 능력으로 구성된 정신적 특성입니다. 환경을 관리합니다. 감각, 지각, 기억, 표현, 사고, 상상력 등 인간의 모든 인지 능력을 통합하는 인지 및 어려움 해결의 일반적인 능력입니다.”

동일한 Wikipedia이지만 24년 2020월 XNUMX일 현재 최신 버전에서는 다음과 같습니다.
“지능(라틴어 intellectus “지각”, “추론”, “이해”, “개념”, “이유”에서 유래) 또는 마음은 새로운 상황에 적응하는 능력, 학습하는 능력, 그리고 경험을 바탕으로 기억하고 추상적인 개념을 이해하고 적용하며 지식을 활용하여 인간 환경을 관리합니다. 인지 능력, 즉 감각, 지각, 기억, 표현, 사고, 상상력과 주의력, 의지, 반성을 결합한 인지 및 문제 해결을 위한 일반적인 능력입니다.”

오랜 세월이 흘렀지만 우리는 여전히 똑같은 것을 봅니다. 구조가 없는 일련의 특성... 그리고 지능의 소유자인 사람의 표시와 함께 텍스트의 맨 끝에서만 볼 수 있습니다. 즉, 이 정의에서 "지능이 있는 추상 개체 -> 지능이 있는 사람"을 "사람이 지적이 되려면 무엇이 필요한가?"라는 식별로 대체하는 것은 불가능합니다. 또는 이러한 대체는 진부한 소망으로 이어집니다. 사람이 지능적이 되려면 새로운 상황에 적응하고, 경험을 통해 배우고, 추상적 개념을 이해 및 적용하고, 자신의 지식을 사용하여 환경을 제어하는 ​​능력 등을 획득해야 합니다. . 간단히 말해서, 이것이 당신이 똑똑해지는 방법이며, 어리석은 상태로 머물지 않는 방법입니다...

따라서 위의 내용을 바탕으로 개체와 관련된 다음 정의가 제안됩니다. 지능은 "공중에 떠 있을" 수 없기 때문에 누군가의 능력임에 틀림없습니다. 누군가 또는 사물만이 가질 수 있는 행동에도 동일하게 적용됩니다.

대상의 지능은 다음과 같은 경우에 사용되는 일련의 능력입니다.
(1) 국가 및/또는 행동 법칙의 식별, 공식화 및 암기(모델 형식):
      (1.1) 환경 및
      (1.2) 개체의 내부 환경.
(2) 상태 및/또는 행동 옵션의 전방 모델링:
      (2.1) 환경
      (2.2) 개체의 내부 환경.
(3) 객체 동작의 상태 및/또는 구현에 대한 설명을 작성합니다.
      (3.1) 환경, 그리고
      (3.2) 객체의 내부 환경
개체 행동/행동 비용 비율의 최대화에 따라 달라집니다.
환경 내 개체의 보존(존재, 기간, 존재)을 목적으로 하는 개체
환경.

다이어그램에 표시되는 내용은 다음과 같습니다.

»

이제 정의의 적용에 대해... 그들이 말하는 진실은 항상 구체적입니다. 따라서 정의의 논리를 확인하려면 객체를 잘 알려져 있고 이해하기 쉬운 특정 시스템(예: 자동차)으로 대체해야 합니다. 그래서…

지능을 갖춘 자동차는 다음과 같은 경우에 사용되는 일련의 능력을 갖춘 자동차입니다.
(1) 국가 및/또는 행동 법칙의 식별, 공식화 및 암기(모델 형식):
(1.1) 교통 상황, 그리고
(1.2) 자동차의 내부 환경.
(2) 상태 및/또는 행동 옵션의 전방 모델링:
(2.1) 교통 상황
(2.2) 자동차 내부 환경
(3) 차량의 동작 상태 및/또는 구현에 대한 설명을 작성합니다.
(3.1) 도로 상황, 그리고
(3.2) 자동차 내부 환경에
비율(차량 행동/행동 비용)의 극대화에 따라
자동차) - 도로 상황과 자동차 내부 환경 모두에서 자동차의 보존(존재, 기간, 존재)을 목적으로 합니다.

우리가 바로 이러한 능력을 갖춘 자동차를 지능적이라고 부르는 것을 볼 수 있는 사람은 나뿐인가요? 다음으로 또 다른 질문이 있습니다. 전문 운전자가 운전하는 자동차를 타는 것과 지능형 자동차를 타는 것의 차이를 느끼시나요?

"아니요"라는 대답은 다음을 의미합니다.

1. 지능에 대한 올바른 정의가 제공되었습니다. "객체 -> 자동차"를 교체할 때 설명에 논리 오류나 불일치가 나타나지 않았습니다.
2. 여행 중에 그러한 능력을 갖춘 자동차는 "자동차" 튜링 테스트를 통과한 것처럼 보였습니다. 여행에 참여한 승객은 전문 운전자가 탑승한 자동차와 이 자동차 사이에 아무런 차이도 느끼지 못했습니다. 또는 Turing 테스트의 문구를 엄격하게 따르는 경우: “무인 자동차와 전문 운전자가 있는 자동차를 타고 승객이 여러 번 여행하는 동안 승객이 어떤 자동차가 자신을 운전하고 있는지 추측할 수 없는 경우 레벨 측면에서 "도로 상황을 고려한 사고" 측면에서 무인 자동차는 전문 운전자가 있는 자동차와 동일하다고 볼 수 있습니다."

원하는 사람들은 이 정의를 "놀이"하도록 초대됩니다. 비인격적인 단어 "객체" 대신에 원하는 경우 잘 알려진 시스템(자연, 사회, 산업, 기술)의 이름을 대체하여 독립적으로 확인하십시오. 호환성. 실험 결과에 대한 결과와 생각을 꼭 공유해주세요!

목표를 통해 지능 정의

(A. Zhdanov. "자율 인공 지능"(2012), 3판, 전자, pp. 49-50):
모든 유기체의 신경계가 추구하는 주요 목표는 다음과 같습니다.

• 유기체의 생존;
• 그의 신경계에 의한 지식의 축적.

이 2가지 포인트: 생존과 지식 축적은 각각 포인트 3과 2에 대한 일반화된 설명입니다!

결론적으로...
"Vicarious는 컴퓨터에게 상상력을 사용하도록 가르칩니다."
(“컴퓨터는 공격적으로 운전하는 법을 배웠습니다” nplus1.ru/news/2016/05/23/mppi)
“상상력이 없다면 인생은 꽤 지루할 것입니다. 따라서 아마도 컴퓨터의 가장 큰 문제는 사실상 상상력이 없다는 점일 것입니다. 스타트업 Vicarious는 정보가 뇌를 통해 흐르는 방식에서 영감을 받아 새로운 데이터 처리 방식을 만들고 있습니다. 회사 리더들은 이것이 컴퓨터에 상상력과 유사한 것을 제공하여 기계를 훨씬 더 똑똑하게 만드는 데 도움이 될 것이라고 말합니다. 이 회사는 생물학에서 차용한 특성을 갖춘 새로운 유형의 신경망 알고리즘을 선보였습니다. 그 중 하나는 학습된 정보가 다양한 시나리오에서 어떻게 보일지 상상하는 능력, 즉 일종의 디지털 상상력입니다.”

와, 정말 우연이군요! 정의의 정확한 포인트 (2): 고급 반영은 디지털 상상력입니다!

이런 일은 자주 발생하지 않지만 온라인에서 찾은 내용을 살펴보세요.
(“컴퓨터는 공격적으로 운전하는 법을 배웠습니다” nplus1.ru/news/2016/05/23/mppi)
“Georgia Institute of Technology의 전문가들은 제어된 스키드를 사용하여 코너링이 가능한 무인 차량 모델(직렬 무선 제어 모델 섀시를 기반으로 한 1:5 크기)을 조립했습니다. 온보드 컴퓨터에는 Intel Skylake 쿼드 코어 i7 프로세서와 Nvidia GTX 750ti GPU 비디오 카드가 장착되어 있으며 자이로스코프, 휠 회전 센서, GPS 및 전면 카메라 한 쌍의 정보를 처리합니다. 센서로부터 수신된 데이터를 기반으로 제어 알고리즘은 다음 2560초 동안 XNUMX개의 전진 모션 궤적을 생성합니다.”

제어 알고리즘에는 주어진 경로를 따라 가능한 이동 궤적 세트의 형태로 자동차의 "세계 그림"이 포함되어 있습니다.

“2560개의 궤적 중에서 알고리즘은 가장 최적의 궤적을 선택하고 이에 따라 바퀴 위치와 속도를 조정합니다. 게다가 2560개의 궤적은 모두 초당 60번씩 구성되고 업데이트됩니다.”

이것은 예상 성찰, 인공 창의성 또는 디지털 상상력입니다! 미리 생성된 2560개의 궤도 중에서 최적의 궤도를 선택하고 트랙을 유지하기 위해 바퀴 위치와 속도(적응!)를 조정합니다. 제시된 지능 다이어그램으로 모든 것이 함께 설명됩니다!

“제어 경험이 거의 없는 운전자가 트랙에서 운전하는 데 제어 알고리즘을 훈련하는 전체 과정이 몇 분 정도 걸렸습니다.”

학습 과정은 세상의 그림을 만드는 것입니다!

"동시에 연구원들은 통제된 드리프트가 훈련 중에 사용되지 않았으며 컴퓨터가 독립적으로 이를 "발명"했다고 지적했습니다. 테스트하는 동안 자동차는 트랙 주위를 자율적으로 주행하면서 초당 XNUMX미터에 최대한 가까운 속도를 유지하려고 노력했습니다.”

제어된 드리프트는 자동차가 독립적으로 개발한 최적 전략("객체 행동/행동 비용" 비율의 최대화와 동일)의 요소입니다.

“저자들에 따르면 공격적인 운전을 위한 알고리즘을 가르치는 것은 미끄러짐 제어 방법을 배우는 것이 실제 운전자에게 유용할 수 있는 것과 마찬가지로 자율주행차의 일상 운전에 유용할 수 있습니다. 결빙 등 예상치 못한 상황이 발생할 경우 무인자동차가 스스로 미끄러진 상태에서 빠져나와 사고를 예방할 수 있을 것”이라고 말했다.

그리고 이것이 자동차 경험의 전파입니다... 글쎄요, 수호새처럼(유명한 이야기를 기억하세요) 유용한 기술을 받은 후 즉시 다른 모든 사람에게 전달했습니다.

다시 한번 사용하도록 제안된 정의를 제공하겠습니다.

대상의 지능은 다음과 같은 경우에 사용되는 일련의 능력입니다.

(1) 국가 및/또는 행동 법칙의 식별, 공식화 및 암기(모델 형식):
      (1.1) 환경 및
      (1.2) 개체의 내부 환경.
(2) 상태 및/또는 행동 옵션의 전방 모델링:
      (2.1) 환경
      (2.2) 개체의 내부 환경.
(3) 객체 동작의 상태 및/또는 구현에 대한 설명을 작성합니다.
      (3.1) 환경, 그리고
      (3.2) 객체의 내부 환경
개체 행동/행동 비용 비율의 최대화에 따라 달라집니다.
환경에서 개체의 보존(존재, 기간, 존재)을 목적으로 하는 개체입니다.

관심을 가져주셔서 감사합니다. 댓글과 지적은 무조건 환영합니다.

추신: 그러나 우리는 "... 매우 광범위한 특정 지식과 기술을 독립적으로 획득할 수 있는 능력을 갖추고 AGI를 생성하는 데 필요한 고도로 적응력이 뛰어나고 보편적인 시스템"에 대해 별도로 이야기할 수 있습니다. 이것은 매우 흥미로운 주제입니다. 물론 독자들의 관심이 있다면. 🙂

출처 : habr.com