Domov Oprava

Čo je umelá inteligencia (AI): definícia pojmu jednoduchými slovami.

Najznámejším spôsobom, ako zistiť, či má stroj inteligenciu, je Turingov test, ktorý v roku 1950 navrhol matematik Alan Turing. Počas testu človek hovorí s počítačom a musí určiť, kto hovorí - stroj alebo osoba. Ak je stroj schopný napodobniť rozhovor, potom má inteligenciu. Dnes je už Turingov test: minulé leto ním prešiel chatovací robot Eugene Goostman a test je neustále kritizovaný. Pozrite sa na mňa dohromady osem ďalších spôsobov, ako zistiť, či má auto inteligenciu.

Lovelace test 2.0

Tento test je pomenovaný po Ade Lovelace, matematičke z 19. storočia, ktorá je považovaná za prvú počítačovú programátorku v histórii. Je navrhnutý tak, aby určil prítomnosť inteligencie v stroji prostredníctvom jeho schopnosti byť kreatívny. Test bol pôvodne navrhnutý v roku 2001, v rámci ktorého mal stroj vytvoriť umelecké dielo, ktoré by si konštruktér stroja pomýlil s človekom. Keďže neexistujú jasné kritériá úspechu, test je príliš nepresný.

Minulý rok profesor Mark Reidel z Georgia Institute of Technology aktualizoval test, aby bol menej subjektívny. Teraz musí stroj vytvoriť dielo v určitom žánri a v určitých tvorivých hraniciach, ktoré určuje ľudský sudca. Jednoducho povedané, musí ísť o umelecké dielo v špecifickom štýle. Napríklad sudca môže požiadať stroj, aby namaľoval manieristický obraz v duchu Parmigianina alebo kúsok jazzu v žilách Milesa Davisa. Na rozdiel od pôvodného testu stroje pracujú v daných medziach, a preto môžu porotcovia objektívnejšie zhodnotiť výsledok.

Test IKEA

Stroju sa zobrazí obrázok a opýta sa napríklad, kde je na ňom pohár, a dostane niekoľko odpovedí. Všetky možnosti odpovede sú správne (na stole, na podložke, pred stoličkou, naľavo od lampy) ale niektorí môžu byť ľudskejší ako iní (povedzme, že zo všetkého vyššie uvedeného je pravdepodobnejšie, že osoba odpovie „na stole“).. Zdá sa to ako jednoduchá úloha, ale v skutočnosti schopnosť opísať, kde sa objekt nachádza vo vzťahu k iným objektom, je - podstatný prvokľudská myseľ. Do hry tu vstupuje veľa nuáns a subjektívnych úsudkov, od veľkosti predmetov až po ich úlohu v konkrétnej situácii – vo všeobecnosti kontext. Ľudia to robia intuitívne, ale stroje narážajú na problémy.

Schémy hrozna

Chatboti, ktorí prejdú Turingovým testom, sú dobrí v oklamaní sudcov, aby uverili, že sú ľudia. Podľa Hectora Levesqueho, profesora informatiky na univerzite v Toronte, takýto test len ukazuje, aké ľahké je oklamať človeka, najmä v krátkej textovej korešpondencii. Z Turingovho testu však nie je možné zistiť, či má stroj inteligenciu alebo dokonca jazyk.

Pojem umelá inteligencia (AI alebo AI) zahŕňa nielen technológie, ktoré umožňujú vytvárať inteligentné stroje (vrátane počítačových programov). AI je tiež jednou z oblastí vedeckého myslenia.

Umelá inteligencia – definícia

inteligencia- ide o duševnú zložku človeka, ktorá má tieto schopnosti:

adaptívny;
učenie prostredníctvom hromadenia skúseností a vedomostí;
schopnosť aplikovať vedomosti a zručnosti na riadenie životného prostredia.

Intelekt spája všetky schopnosti človeka spoznávať realitu. Pomocou nej človek premýšľa, pamätá si nové informácie, vníma životné prostredie a tak ďalej.

Umelá inteligencia sa chápe ako jedna z oblastí informačných technológií, ktorá sa zaoberá štúdiom a vývojom systémov (strojov) vybavených schopnosťami ľudskej inteligencie: schopnosťou učiť sa, logické uvažovanie a pod.

V súčasnosti sa práca na umelej inteligencii vykonáva vytváraním nových programov a algoritmov, ktoré riešia problémy rovnakým spôsobom ako človek.

Vzhľadom na to, že definícia AI sa vyvíja s vývojom tohto smeru, je potrebné spomenúť AI Effect. Vzťahuje sa na efekt, ktorý umelá inteligencia vytvára, keď dosiahne určitý pokrok. Napríklad, ak sa AI naučila vykonávať nejaké akcie, kritici sa okamžite pridajú a tvrdia, že tieto úspechy nenaznačujú prítomnosť myslenia v stroji.

V súčasnosti sa vývoj umelej inteligencie uberá dvoma nezávislými smermi:

neurokybernetika;
logický prístup.

Prvý smer zahŕňa štúdium neurónových sietí a evolučné výpočty z hľadiska biológie. Logický prístup zahŕňa vývoj systémov, ktoré napodobňujú intelektuálne procesy na vysokej úrovni: myslenie, reč atď.

Prvé práce v oblasti AI sa začali vykonávať v polovici minulého storočia. Priekopníkom výskumu v tomto smere bol Alan Turing, hoci určité myšlienky začali vyjadrovať filozofi a matematici už v stredoveku. Najmä už začiatkom 20. storočia bolo predstavené mechanické zariadenie schopné riešiť šachové problémy.

Ale v skutočnosti sa tento smer sformoval do polovice minulého storočia. Vzniku diel o AI predchádzal výskum ľudskej povahy, spôsobov poznávania sveta okolo nás, možností myšlienkového procesu a ďalších oblastí. V tom čase sa objavili prvé počítače a algoritmy. To znamená, že bol vytvorený základ, na ktorom sa zrodil nový smer výskumu.

V roku 1950 Alan Turing publikoval článok, v ktorom kládol otázky o schopnostiach budúcich strojov, ako aj o tom, či dokážu prekonať ľudí z hľadiska vnímania. Bol to práve tento vedec, ktorý vyvinul postup, ktorý bol neskôr po ňom pomenovaný: Turingov test.

Po zverejnení prác anglického vedca sa objavil nový výskum v oblasti AI. Ako mysliaci stroj možno podľa Turinga rozpoznať iba stroj, ktorý sa pri komunikácii nedá odlíšiť od človeka. Približne v rovnakom čase, keď sa objavila úloha vedca, sa zrodil koncept nazývaný Baby Machine. Počítalo s progresívnym rozvojom AI a vytvorením strojov, ktorých myšlienkové pochody sa najskôr formujú na úrovni dieťaťa a potom sa postupne zdokonaľujú.

Pojem „umelá inteligencia“ sa zrodil až neskôr. V roku 1952 sa skupina vedcov vrátane Turinga stretla na Americkej univerzite v Dartmunde, aby prediskutovali problémy súvisiace s AI. Po tomto stretnutí sa začal aktívny vývoj strojov s možnosťami umelej inteligencie.

Osobitnú úlohu pri vytváraní nových technológií v oblasti AI zohrali vojenské oddelenia, ktoré aktívne financovali túto oblasť výskumu. Následne začala práca v oblasti umelej inteligencie lákať veľké spoločnosti.

Moderný život prináša viac náročné úlohy pred výskumníkmi. Preto sa vývoj AI uskutočňuje v zásadne odlišných podmienkach, ak ich porovnáme s tým, čo sa stalo v období vzniku umelej inteligencie. Procesy globalizácie, akcie votrelcov v digitálnej sfére, rozvoj internetu a ďalšie problémy – to všetko kladie pred vedcov zložité úlohy, ktorých riešenie spočíva v oblasti AI.

Napriek úspechom dosiahnutým v tejto oblasti v posledných rokoch (napríklad vznik autonómnej technológie) sa stále ozývajú hlasy skeptikov, ktorí neveria vo vytvorenie skutočne umelej inteligencie a nie príliš schopného programu. Viacerí kritici sa obávajú, že aktívny vývoj AI čoskoro povedie k situácii, keď stroje úplne nahradia ľudí.

Smery výskumu

Filozofi ešte nedospeli ku konsenzu o tom, aká je povaha ľudského intelektu a aké je jeho postavenie. V tomto ohľade vo vedeckých prácach venovaných AI existuje veľa nápadov, ktoré hovoria, aké úlohy rieši umelá inteligencia. Neexistuje ani spoločné chápanie otázky, aký druh stroja možno považovať za inteligentný.

V súčasnosti sa vývoj technológií umelej inteligencie uberá dvoma smermi:

Zostupne (semiotické). Zahŕňa vývoj nových systémov a znalostných báz, ktoré napodobňujú mentálne procesy na vysokej úrovni, ako je reč, vyjadrovanie emócií a myslenie.
Vzostupne (biologické). Tento prístup zahŕňa výskum v oblasti neurónových sietí, prostredníctvom ktorých sa vytvárajú modely intelektuálneho správania z pohľadu biologických procesov. Na základe tohto smeru vznikajú neuropočítače.

Určuje schopnosť umelej inteligencie (stroja) myslieť rovnakým spôsobom ako človek. Vo všeobecnom zmysle tento prístup zahŕňa vytvorenie AI, ktorej správanie sa nelíši od ľudského konania v rovnakých, normálnych situáciách. V skutočnosti Turingov test predpokladá, že stroj bude inteligentný iba vtedy, ak pri komunikácii s ním nebude možné pochopiť, kto hovorí: mechanizmus alebo živá osoba.

Sci-fi knihy ponúkajú iný spôsob hodnotenia schopností AI. Umelá inteligencia sa stane skutočnou, ak cíti a dokáže tvoriť. Tento prístup k definícii však v praxi neobstojí. Už teraz vznikajú napríklad stroje, ktoré majú schopnosť reagovať na zmeny prostredia (chlad, teplo a pod.). Zároveň sa nemôžu cítiť tak, ako to cíti človek.

Symbolický prístup

Úspech pri riešení problémov je do značnej miery determinovaný schopnosťou flexibilne pristupovať k situácii. Stroje, na rozdiel od ľudí, interpretujú dáta, ktoré dostanú, jednotným spôsobom. Preto sa na riešení problémov podieľa iba človek. Stroj vykonáva operácie založené na písaných algoritmoch, ktoré vylučujú použitie niekoľkých abstraktných modelov. Dosiahnutie flexibility z programov je možné zvýšením zdrojov zapojených do priebehu riešenia problémov.

Vyššie uvedené nevýhody sú typické pre symbolický prístup používaný pri vývoji AI. Tento smer vývoja umelej inteligencie však umožňuje vytvárať nové pravidlá v procese výpočtu. A problémy vyplývajúce zo symbolického prístupu je možné riešiť logickými metódami.

logický prístup

Tento prístup zahŕňa vytvorenie modelov, ktoré napodobňujú proces uvažovania. Je založená na princípoch logiky.

Tento prístup nezahŕňa použitie rigidných algoritmov, ktoré vedú k určitému výsledku.

Prístup založený na agentoch

Využíva inteligentných agentov. Tento prístup predpokladá nasledovné: inteligencia je výpočtová časť, prostredníctvom ktorej sa dosahujú ciele. Stroj hrá úlohu inteligentného agenta. Učí sa prostredie pomocou špeciálnych senzorov a interaguje s ním prostredníctvom mechanických častí.

Prístup založený na agentoch sa zameriava na vývoj algoritmov a metód, ktoré umožňujú strojom zostať v prevádzke v rôznych situáciách.

Hybridný prístup

Tento prístup zahŕňa integráciu neurónových a symbolických modelov, vďaka čomu sa dosiahne riešenie všetkých problémov spojených s procesmi myslenia a výpočtovej techniky. Neurónové siete môžu napríklad generovať smer, ktorým sa pohybuje činnosť stroja. A statické učenie poskytuje základ, prostredníctvom ktorého sa riešia problémy.

Podľa odborníkov spoločnosti Gartner, začiatkom roku 2020 budú takmer všetky vydané softvérové produkty využívať technológie umelej inteligencie. Odborníci tiež naznačujú, že približne 30 % investícií do digitálnej sféry pripadne na AI.

Podľa analytikov Gartner otvára umelá inteligencia nové možnosti spolupráce medzi ľuďmi a strojmi. Proces vytláčania človeka AI sa zároveň nedá zastaviť a v budúcnosti sa zrýchli.

V spoločnosti PwC domnievajú sa, že do roku 2030 vzrastie objem svetového hrubého domáceho produktu asi o 14 % vďaka rýchlemu zavádzaniu nových technológií. Okrem toho približne 50 % nárastu prinesie zvýšenie efektívnosti výrobných procesov. Druhou polovicou ukazovateľa bude dodatočný zisk získaný zavedením AI do produktov.

Spočiatku Spojené štáty získajú účinok používania umelej inteligencie, pretože táto krajina vytvorila Lepšie podmienky na prevádzku strojov na AI. V budúcnosti ich predbehne Čína, ktorá zavedením takýchto technológií do produktov a ich výroby vyťaží maximálny zisk.

Odborníci spoločnosti Predajná sila tvrdia, že AI zvýši ziskovosť malých podnikov o približne 1,1 bilióna dolárov. A stane sa tak do roku 2021. Čiastočne bude tento ukazovateľ dosiahnutý implementáciou riešení ponúkaných AI do systémov zodpovedných za komunikáciu so zákazníkmi. Zároveň sa zlepší efektivita výrobných procesov vďaka ich automatizácii.

Zavedenie nových technológií tiež vytvorí ďalších 800 000 pracovných miest. Odborníci poznamenávajú, že toto číslo kompenzuje stratu voľných pracovných miest v dôsledku automatizácie procesov. Analytici na základe prieskumu medzi spoločnosťami predpovedajú, že ich výdavky na automatizáciu tovární do začiatku roku 2020 vzrastú na približne 46 miliárd dolárov.

V Rusku sa pracuje aj v oblasti AI. Za 10 rokov štát v tejto oblasti financoval viac ako 1,3 tisíca projektov. Okrem toho väčšina investícií smerovala do vývoja programov, ktoré nesúvisia s vykonávaním komerčných aktivít. To ukazuje, že ruská podnikateľská komunita zatiaľ nemá záujem o zavádzanie technológií umelej inteligencie.

Celkovo sa v Rusku na tieto účely investovalo asi 23 miliárd rubľov. Výška vládnych dotácií je nižšia ako výška financovania AI v iných krajinách. V Spojených štátoch sa na tieto účely každoročne vyčlení približne 200 miliónov dolárov.

V Rusku sa v podstate zo štátneho rozpočtu vyčleňujú prostriedky na rozvoj AI technológií, ktoré sa potom využívajú v sektore dopravy, obranného priemyslu a v projektoch súvisiacich s bezpečnosťou. Táto okolnosť naznačuje, že u nás ľudia skôr investujú do oblastí, ktoré umožňujú rýchlo dosiahnuť určitý efekt z investovaných prostriedkov.

Vyššie uvedená štúdia tiež ukázala, že Rusko má teraz vysoký potenciál na školenie špecialistov, ktorí sa môžu zapojiť do vývoja technológií AI. Za 5 v posledných rokoch V oblastiach súvisiacich s AI bolo vyškolených približne 200 000 ľudí.

Technológie AI sa vyvíjajú v týchto smeroch:

riešenie problémov, ktoré umožňujú priblížiť schopnosti AI ľudským a nájsť spôsoby, ako ich integrovať do každodenného života;
rozvoj plnohodnotnej mysle, prostredníctvom ktorej sa budú riešiť úlohy, pred ktorými stojí ľudstvo.

V súčasnosti sa výskumníci zameriavajú na vývoj technológií, ktoré riešia praktické problémy. Vedci sa zatiaľ k vytvoreniu plnohodnotnej umelej inteligencie nepriblížili.

Mnoho spoločností vyvíja technológie v oblasti AI. "Yandex" ich používa v práci vyhľadávača už viac ako jeden rok. Od roku 2016 sa ruská IT spoločnosť venuje výskumu v oblasti neurónových sietí. Posledne menované menia povahu práce vyhľadávačov. Neurónové siete porovnávajú dopyt zadaný používateľom s určitým vektorovým číslom, ktoré najlepšie odráža význam úlohy. Inými slovami, vyhľadávanie sa nevykonáva podľa slova, ale podľa podstaty informácií, ktoré osoba požaduje.

V roku 2016 "Yandex" spustil službu "zen", ktorý analyzuje preferencie používateľov.

Spoločnosť Abbyy nedávno zaviedol systém Compreno. Pomocou nej je možné porozumieť textu napísanému v prirodzenom jazyku. Iné systémy založené na technológiách umelej inteligencie tiež vstúpili na trh pomerne nedávno:

findo. Systém je schopný rozpoznať ľudskú reč a pomocou zložitých dopytov vyhľadáva informácie v rôznych dokumentoch a súboroch.
Gamalon. Táto spoločnosť zaviedla systém so schopnosťou samoučenia.
Watson. Počítač IBM, ktorý používa veľké množstvo algoritmov na vyhľadávanie informácií.
ViaVoice. Systém rozpoznávania ľudskej reči.

Pokroky v oblasti umelej inteligencie neobchádzajú ani veľké komerčné spoločnosti. Banky aktívne implementujú takéto technológie do svojich aktivít. Pomocou systémov založených na AI vykonávajú transakcie na burzách, spravujú majetok a vykonávajú ďalšie operácie.

Obranný priemysel, medicína a ďalšie oblasti implementujú technológie rozpoznávania objektov. A developerské spoločnosti počítačové hry, použite AI na vytvorenie ďalšieho produktu.

Počas niekoľkých posledných rokov skupina amerických vedcov pracovala na projekte NEIL, v ktorej vedci žiadajú počítač, aby rozpoznal, čo je na fotografii zobrazené. Odborníci naznačujú, že týmto spôsobom budú schopní vytvoriť systém schopný samoučenia bez vonkajších zásahov.

Spoločnosť VisionLab predstavil svoju vlastnú platformu LUNA, ktorý dokáže rozpoznávať tváre v reálnom čase ich výberom z obrovského zhluku obrázkov a videí. Túto technológiu teraz využívajú veľké banky a sieťoví predajcovia. S LUNA môžete porovnávať preferencie ľudí a ponúkať im relevantné produkty a služby.

Na podobných technológiách pracuje ruská spoločnosť N-Tech Lab. Jeho špecialisti sa zároveň snažia vytvoriť systém rozpoznávania tvárí založený na neurónových sieťach. Ruský vývoj sa podľa najnovších údajov vyrovnáva so zadanými úlohami lepšie ako človek.

Podľa Stephena Hawkinga bude vývoj technológií umelej inteligencie v budúcnosti viesť k smrti ľudstva. Vedec poznamenal, že ľudia budú postupne degradovať v dôsledku zavedenia AI. A v podmienkach prirodzeného vývoja, keď človek potrebuje neustále bojovať o prežitie, tento proces nevyhnutne povedie k jeho smrti.

Rusko pozitívne zvažuje zavedenie AI. Alexej Kudrin raz povedal, že používanie takýchto technológií by znížilo náklady na údržbu štátneho aparátu asi o 0,3 % HDP. Dmitrij Medvedev predpovedá zánik mnohých profesií v dôsledku zavedenia AI. Predstaviteľ však zdôraznil, že používanie takýchto technológií povedie k rýchlemu rozvoju iných odvetví.

Podľa odborníkov zo Svetového ekonomického fóra príde do začiatku 2020 o prácu v dôsledku automatizácie výroby asi 7 miliónov ľudí. Zavedenie AI s vysokou pravdepodobnosťou spôsobí transformáciu ekonomiky a zánik množstva profesií súvisiacich so spracovaním dát.

Odborníci McKinsey vyhlasujú, že proces automatizácie výroby bude aktívnejší v Rusku, Číne a Indii. V týchto krajinách príde v blízkej budúcnosti v dôsledku zavedenia AI o prácu až 50 % pracovníkov. Ich miesto zaujmú počítačové systémy a roboty.

Podľa McKinsey umelá inteligencia nahradí pracovné miesta, ktoré zahŕňajú manuálnu prácu a spracovanie informácií: maloobchod, hotelový personál atď.

Do polovice tohto storočia sa podľa odborníkov z americkej spoločnosti počet pracovných miest na celom svete zníži asi o 50 %. Ľudí nahradia stroje schopné vykonávať podobné operácie s rovnakou alebo vyššou účinnosťou. Odborníci zároveň nevylučujú možnosť, že sa táto predpoveď zrealizuje pred stanoveným časom.

Iní analytici si všímajú škody, ktoré môžu roboty spôsobiť. Odborníci z McKinsey napríklad upozorňujú, že roboty na rozdiel od ľudí neplatia dane. V dôsledku toho štát v dôsledku poklesu rozpočtových príjmov nebude môcť udržiavať infraštruktúru na rovnakej úrovni. Bill Gates preto navrhol novú daň na robotické vybavenie.

Technológie AI zvyšujú efektivitu spoločností znížením počtu chýb. Navyše vám umožňujú zvýšiť rýchlosť operácií na úroveň, ktorú človek nedokáže dosiahnuť.

Čo je umelá inteligencia? Mnohí nepochybne počuli o autách, ktoré dokážu ovládať svoj pohyb bez pomoci človeka, o zariadeniach na rozpoznávanie reči, ako sú Siri od Apple, Alexa od Amazonu, Asistent od Googlu a Cortana od Microsoftu. To však nie sú všetky možnosti umelej inteligencie (AI).

AI bola prvýkrát „objavená“ v 50. rokoch minulého storočia. V priebehu rokov mala vzostupy a pády, no v súčasnej fáze ľudského vývoja je umelá inteligencia vnímaná ako kľúčová technológia budúcnosti. Vďaka rozvoju elektroniky a nástupu rýchlejších procesorov čoraz viac aplikácií začína využívať AI. Umelá inteligencia je mimoriadna softvérová technológia, s ktorou by sa mal zoznámiť každý inžinier. V tomto článku sa pokúsime túto technológiu stručne popísať.

Definovaná umelá inteligencia

AI je podoblasť počítačovej vedy, ktorá zahŕňa inteligentnejšie využívanie počítačov a elektronických komponentov napodobňovaním ľudského mozgu. Inteligencia je schopnosť získavať vedomosti a skúsenosti a aplikovať ich pri riešení problémov. Umelá inteligencia je užitočná najmä pri analýze a interpretácii súborov údajov a extrahovaní skutočných údajov užitočná informácia. Z informácií pochádza prehľad, ktorý sa dá použiť na rozhodovanie alebo vykonanie nejakého druhu akcie.

Oblasti štúdia

Umelá inteligencia je široká technológia s mnohými možnými aplikáciami. Zvyčajne sa delí na podvetvy. Poďme sa rýchlo pozrieť na každú z nich:

Riešenie všeobecných problémov, ktoré nemajú špecifické algoritmické riešenie. Problémy s neistotou a nejednoznačnosťou.
Expertné systémy sú softvér, ktorý obsahuje vedomostnú bázu pravidiel, faktov a údajov od niekoľkých jednotlivých expertov. Databázu je možné vyžiadať na riešenie problémov, diagnostiku chorôb alebo poskytovanie poradenstva.
Natural Language Processing (NLP) – používa sa na analýzu textu. Súčasťou (NLP) je aj rozpoznávanie hlasu.
Počítačové videnie je analýza a pochopenie vizuálnych informácií (fotografií, videí atď.). Príkladom je strojové videnie a rozpoznávanie tváre. Používa sa v „autonómnych“ vozidlách a výrobných linkách.
Robotika je vytvorenie inteligentnejších, adaptívnejších a „samostatných“ robotov.
Hry: AI je skvelá na hranie hier. Počítače sú už naprogramované tak, aby hrali a vyhrávali v šachu, pokri a Go.
Strojové učenie sú postupy, ktoré umožňujú počítaču učiť sa zo vstupov a dávať zmysel výsledkom. Neurónové siete tvoria základ strojového učenia.

Ako funguje umelá inteligencia

Bežné počítače používajú na riešenie problémov algoritmy. Postupnosť pokynov vedie k postupnému vykonávaniu akcií na získanie výsledkov. Tradičné formy umelej inteligencie sú založené na znalostných bázach a inferenčných motoroch, ktoré využívajú rôzne mechanizmy na prácu so znalostnou bázou prostredníctvom používateľského rozhrania. Užitočné výsledky sa dosiahli niektorými z nižšie uvedených metód:

Vyhľadávanie: Algoritmy vyhľadávania využívajú databázu informácií usporiadanú do grafov alebo stromov. Vyhľadávanie je hlavnou metódou umelej inteligencie.
Logika: Deduktívne a induktívne uvažovanie sa používa na určenie pravdivosti alebo nepravdivosti tvrdení. To zahŕňa výrokovú logiku aj predikátovú logiku.
Pravidlá: Pravidlá sú sériou výrokov „ak“, ktoré možno nájsť na určenie výsledku. Systémy založené na pravidlách sa nazývajú expertné systémy.
Pravdepodobnosť a štatistika: Niektoré problémy možno vyriešiť a riešenia sa dajú nájsť pomocou aplikácie štandardnej matematickej teórie pravdepodobnosti a štatistiky.
Zoznamy: Niektoré typy informácií môžu byť uložené v zoznamoch, ktoré je možné vyhľadávať.
Ďalšími formami vedomostí sú schémy, rámce a skripty, čo sú štruktúry, ktoré sú zapuzdrené Rôzne druhy vedomosti. Metódy vyhľadávania hľadajú odpovede na relevantné otázky.

Tradičné alebo staré metódy umelej inteligencie ako vyhľadávanie, logika, pravdepodobnosť a pravidlá sa považujú za prvú vlnu umelej inteligencie. Tieto metódy sa stále používajú a dobre berú vedomosti a úvahy, najmä pre úzky rozsah problémov. V prvej vlne AI chýbajú ľudské črty učenia a abstrakcie rozhodovania. Tieto vlastnosti sú teraz dostupné v druhej vlne umelej inteligencie, vďaka neurónovým sieťam a strojovému učeniu.

Neurálne siete

Dnes je väčšina výskumu a vývoja AI založená na použití neurónových sietí alebo umelých neurónových sietí (ANN). Tieto siete sú tvorené umelými neurónmi, ktoré napodobňujú neuróny v ľudskom mozgu, ktoré sú zodpovedné za naše myslenie a učenie. Každý neurón je uzlom komplexného prepojenia, ktoré spája mnoho neurónov s ostatnými prostredníctvom synapsií. ANN simuluje túto sieť.

Každý uzol má viacero vážených vstupov, ako aj výstup a nastavenie prahu (obrázok vyššie). Takéto uzly sú zvyčajne implementované v softvéri, hoci je možná aj emulácia hardvéru. Typický obvod pozostáva z troch vrstiev – vstupná vrstva, skrytá (spracovacia alebo trénovacia vrstva) a výstupná vrstva:

Niektoré mechanizmy využívajú spätné šírenie na poskytovanie spätnej väzby, ktorá mení vstupné váhy niektorých uzlov, keď sa prijímajú nové informácie.

Strojové učenie a hlboké učenie

Strojové učenie je metóda, ako naučiť počítač rozpoznávať vzory. Počítač alebo zariadenie sa „naučí“ na príklade a následne sa spustia špeciálne programy na porovnanie vstupu s naučenou hodnotou. Tréningový softvér zvyčajne vyžaduje obrovské množstvo údajov. Programy strojového učenia sa majú učiť automaticky, keď získajú viac vedomostí a skúseností z nového materiálu.

Neurónové siete sa bežne používajú na strojové učenie, možno však použiť aj iné algoritmy. Softvér sa potom môže zmeniť, aby sa zlepšila rozpoznateľnosť na základe nových vstupov. Teraz niektoré systémy strojového učenia dokážu rozpoznať vzory samy bez tréningu a potom sa upravia na ďalšie zlepšenie.

Hlboké učenie je rozšírený prípad strojového učenia. Používa tiež neurónové siete nazývané hlboké neurónové siete (DNN). Zahŕňajú ďalšie skryté úrovne výpočtu na ďalšie zlepšenie ich schopností. Vyžaduje sa hromadné školenie. Programátori môžu zlepšiť výkon hraním s prepojovacími závažiami. DNN tiež vyžadujú maticové spracovanie. Treba však poznamenať, že DNN používajú štatistické váhy, takže výsledky, povedzme, viditeľné rozpoznanie nemusia byť 100%. Okrem toho je ladenie takýchto systémov veľmi namáhavá práca.

Strojové učenie a hlboké učenie sa široko používajú pri analýze veľkých dát, ako aj pri počítačovom videní a rozpoznávaní reči. Môžu sa uplatniť aj v iných oblastiach, ako je medicína, právo a financie.

Softvér umelej inteligencie

Na programovanie AI je možné použiť takmer akýkoľvek programovací jazyk, ale niektoré jazyky majú určité výhody. Profilové jazyky navrhnuté špeciálne pre AI zahŕňajú LISP a Prolog. LISP, jeden z najstarších jazykov vyššej úrovne, sa zaoberá zoznamami. Prolog je založený na logike. C++ a Python sú dnes populárne. Existuje aj špeciálny softvér na vývoj expertných systémov.

Niekoľko hlavných používateľov AI poskytuje vývojové platformy, vrátane Amazon, Baidu (Čína), Google, IBM a Microsoft. Tieto spoločnosti ponúkajú vopred pripravené systémy ako východiskový bod pre niektoré bežné aplikácie, ako je rozpoznávanie hlasu. Určitú podporu ponúkajú aj predajcovia procesorov ako Nvidia a AMD.

AI hardvér

Spustenie softvéru umelej inteligencie na počítači zvyčajne vyžaduje vysokú rýchlosť a veľké množstvo pamäte. Niektoré jednoduché aplikácie však môžu bežať na 8-bitovom procesore. Niektoré z dnešných procesorov sú viac než dostatočné a môže byť viacero paralelných procesorov ideálne riešenie pre určité aplikácie. Okrem toho boli pre niektoré aplikácie vyvinuté špeciálne procesory.

Jednotky grafického spracovania (GPU) sú príkladom zamerania architektúry a inštrukčnej sady na dané použitie s cieľom optimalizovať výkon. Napríklad dedikované procesory Nvidia pre samojazdiace autá a GPU AMD. Google vyvinul svoje vlastné nástroje na optimalizáciu svojich vyhľadávačov. Intel a Knupath tiež ponúkajú softvérovú podporu pre svoje pokročilé procesory. V niektorých prípadoch môže špeciálna logika v ASIC alebo FPGA implementovať špecifickú aplikáciu.

Aktivita a aktuálny stav

Umelá inteligencia bola kedysi považovaná za exotickú softvér navrhnuté pre špeciálne potreby. Požiadavka na vysokorýchlostné počítače s množstvom pamäte obmedzila jeho použitie. Dnes sa vďaka super rýchlym procesorom, viacjadrovým procesorom a lacnej pamäti stala AI populárnejšia. Vyhľadávače Google, ktoré každý deň používame, sú založené na umelej inteligencii.

Dnes sa nepochybne kladie dôraz na neurónové siete a hlboké strojové učenie. Zatiaľ čo rozpoznávanie hlasu a samoriadiace vozidlá sú naďalej stredobodom záujmu, objavujú sa ďalšie kľúčové aplikácie, ako je rozpoznávanie tváre, autonómna navigácia, robotika, lekárska diagnostika a financie. Vo vývoji sú aj pokročilé vojenské aplikácie (napríklad autonómne zbrane).

Budúcnosť AI vyzerá sľubne. Podľa Orbis Research sa očakáva, že globálny trh s umelou inteligenciou do roku 2022 porastie so zloženým ročným tempom rastu viac ako 35 %. Pozitívna je aj Medzinárodná dátová korporácia (IDC), ktorá tvrdí, že výdavky na AI sa v roku 2020 majú zvýšiť na 47 miliárd USD, z 8 miliárd USD v roku 2016.

Mnoho ľudí má logickú otázku – nahradí umelá inteligencia ľudí v určitých profesiách a aké profesie to budú? Odpoveď je nasledovná - "možno a len niektorí." Počítače založené na umelej inteligencii s najväčšou pravdepodobnosťou pomôžu zvýšiť produktivitu niektorých profesií zvýšením produktivity, efektívnosti a rýchlosti rozhodovania. Niektoré priemyselné pracovné miesta sa však s rozvojom robotiky stále stratia, ale nahradenie ľudí strojmi povedie k vytvoreniu nových pracovných miest súvisiacich s údržbou týchto strojov.

Ďalšia otázka mnohých ľudí, môže byť umelá inteligencia nebezpečná pre ľudstvo? AI je inteligentná, ale nie taká inteligentná. Jeho hlavným účelom bude analýza dát, riešenie problémov a rozhodovanie na základe dostupných informácií a získaných poznatkov. Ľudia stále dominujú, najmä pokiaľ ide o inovácie a kreativitu. Predpovedať budúcnosť je však ťažké. Aspoň v tejto fáze vývoja neexistujú žiadne super inteligentné roboty, zatiaľ nie ...

Mnoho ľudí si myslí, že umelá inteligencia je vzdialená budúcnosť, no stretávame sa s ňou denne.

Saudská Arábia, 2017 Prvý robot na svete dostáva občianstvo. Toto je Sofia, najznámejšia predstaviteľka technológií umelej inteligencie v mediálnom priestore. Vie, ako udržiavať konverzáciu, reprodukuje až 62 vierohodných výrazov tváre, robí provokatívne vyhlásenia a vtipy o Elonovi Muskovi a skaze ľudstva.

Zdalo by sa, že takéto technológie majú ešte ďaleko k „obyčajným smrteľníkom“ a v skutočnosti s umelou inteligenciou komunikujeme denne. Čo to teda je, kde sa nachádza a ako sa stroje dokážu učiť?

Čo, kedy, kde

Na otázku, čo je umelá inteligencia (AI), Wikipedia odpovie, že ide o časť počítačovej lingvistiky a informatiky, ktorá formalizuje úlohy, ktoré sa podobajú tým, ktoré vykonáva osoba.

Zjednodušene povedané, umelá inteligencia (AI) je široké odvetvie počítačovej vedy, ktorej cieľom je napodobňovať ľudskú inteligenciu strojmi. A hoci sa o tejto technológii aktívne hovorí už od začiatku 21. storočia, nie je ani zďaleka nová.

Pojem „umelá inteligencia“ zaviedol profesor z Dartmouth College John McCarthy už v roku 1956, keď viedol malý tím vedcov, aby určili, či sa stroje dokážu učiť ako deti prostredníctvom pokusov a omylov, a nakoniec rozvinúť formálne myslenie.

V skutočnosti bol projekt založený na zámere prísť na to, ako vyrobiť stroje „používať jazyk, abstraktné formy, riešiť problémy, ktoré ľudia zvyčajne riešia, a zlepšovať sa“. A to bolo pred viac ako 60 rokmi.

Prečo práve teraz vznikol dopyt po AI

1. Dnes máme do činenia s nebývalým množstvom informácií. Za posledných pár rokov bolo vytvorených 90 % celosvetových údajov. Táto štatistika bola prvýkrát spomenutá v štúdii IBM v roku 2013, ale tento trend zostáva konštantný. Skutočne, každé dva roky za posledné tri desaťročia sa množstvo údajov vo svete zvýšilo asi 10-krát.

2. Algoritmy sú čoraz sofistikovanejšie a stroje s neurónovými sieťami sú schopné reprodukovať spôsob, akým funguje ľudský mozog a vytvárať zložité asociácie.

3. Výpočtový výkon neustále rastie a je schopný spracovať obrovské množstvo dát.

Dajte to všetko dohromady a získate veľa technických pracovníkov, generálnych riaditeľov a investorov rizikového kapitálu, ktorí investujú do rozvoja AI a zaujíma ich pokrok v technológiách.

"Umelá inteligencia" a my

Technológie AI zachytávajú predstavivosť verejnosti už desaťročia, no mnohí si neuvedomujú, že ich používajú každý deň.

Profilová spoločnosť SpotHub teda uskutočnila náhodný prieskum medzi 1 400 ľuďmi z rôznych častí sveta a ukázalo sa, že 63 % z nich si neuvedomuje každodennú dôležitosť AI.

Možno je to preto, že pokiaľ ide o umelú inteligenciu, očakávame, že uvidíme inteligentného robota, ktorý hovorí a myslí ako my. A hoci sa Sophia a podobné stroje teraz môžu zdať ako „ahoj“ z budúcnosti, stále je to technológia, ktorá má ďaleko od seba.

Teraz sme obklopení mnohými neuveriteľne zložitými nástrojmi umelej inteligencie, ktoré sú navrhnuté tak, aby uľahčili všetky aspekty moderného života. Tu je len niekoľko z nich:

Asistenti vyhľadávania ako Siri, Alexa a Cortana sú vybavení softvérom na spracovanie a rozpoznávanie ľudského hlasu, čo z nich robí nástroje AI. Možnosti hlasového vyhľadávania sú zatiaľ dostupné pre 3,9 miliardy zariadenia Apple, Android a Windows po celom svete, a to nepočítam iných výrobcov. Pre svoju rozšírenosť je hlasové vyhľadávanie jedným z najrozšírenejších moderné technológie s podporou Al.

video hry

Videohry už dlho využívajú Al, ktorého zložitosť a účinnosť za posledných niekoľko desaťročí exponenciálne vzrástla. Výsledkom je, že napríklad virtuálne postavy sa dokážu správať úplne nepredvídateľne, analyzujúc prostredie.

Autonómne autá

Plne autonómne autá sa približujú realite. Tento rok Google oznámil algoritmus, ktorý sa dokáže naučiť riadiť auto presne tak, ako to robí človek – prostredníctvom skúseností. Myšlienka je, že nakoniec sa auto bude môcť „pozerať“ na cestu a rozhodovať sa na základe toho, čo vidí.

Ponuka produktov

Veľkí maloobchodníci ako Target a Amazon zarábajú milióny na schopnosti svojich obchodov predvídať vaše potreby. Napríklad služba odporúčaní na Amazon.com je založená na technológiách strojového učenia, ktoré tiež pomáhajú vybrať najlepšie trasy pre automatický pohyb v spracovateľských centrách a plnenie objednávok.

Dodávateľské reťazce a systémy na prognózovanie a prideľovanie zdrojov fungujú na základe rovnakých technológií. Technológie na pochopenie a rozpoznávanie prirodzenej reči tvorili základ služby Alexa. Hlboké vzdelávanie vytvára novú iniciatívu spoločnosti v oblasti dronov Prime Air a novú technológiu strojového videnia maloobchod Amazon Go.

Online zákaznícka podpora

V odvetví služieb spôsobili chatboty revolúciu v poskytovaní služieb a spotrebitelia ich považujú za rovnako pohodlné ako telefóny alebo e-maily.

Koncept je jednoduchý: robot AI, ktorý beží na podnikovej webovej stránke, odpovedá na otázky návštevníkov, ako napríklad: Aká je cena? Aké je telefónne číslo vašej spoločnosti? kde je tvoja kancelária? Návštevník dostane priamu odpoveď, namiesto toho, aby hľadal potrebné informácie na stránke.

Prečítajte si tiež: Umelá inteligencia dokáže premeniť autonómne zbrane na robotov zabijakov. Prečo je to naozaj strašidelné

Spravodajské portály

Umelá inteligencia je schopná písať jednoduché príbehy, ako sú finančné správy, športové správy atď. Pre tento Halloween vytvorili vedci z Massachusettského technologického inštitútu

Podstata umelej inteligencie vo formáte otázok a odpovedí. História stvorenia, výskumné technológie, či je umelá inteligencia spojená s IQ a či sa dá porovnať s tou ľudskou. Zodpovedané otázky Profesor Stanfordskej univerzity John McCarthy.

Čo je umelá inteligencia (AI)?

Umelá inteligencia je oblasť vedy a techniky, ktorá sa zaoberá tvorbou strojov a počítačových programov, ktoré majú inteligenciu. Súvisí to s úlohou používať počítače na pochopenie ľudskej inteligencie. Umelá inteligencia by sa zároveň nemala obmedzovať len na biologicky pozorovateľné metódy.

Áno, ale čo je to inteligencia?

Inteligencia je schopnosť dospieť k rozhodnutiu pomocou výpočtov. inteligencia iný druh a úrovne majú ľudí, veľa zvierat a nejaké stroje.

Neexistuje definícia inteligencie, ktorá nezávisí od jej vzťahu k ľudskej inteligencii?

Doteraz neexistuje pochopenie toho, aké typy výpočtových postupov chceme nazvať inteligentnými. Zďaleka nepoznáme všetky mechanizmy inteligencie.

Je inteligencia jednoznačný pojem, takže otázka "Má tento stroj inteligenciu?" mohli by ste odpovedať áno alebo nie?

Nie Výskum AI ukázal, ako využiť len niektoré z mechanizmov. Keď sú na dokončenie úlohy potrebné len dobre naštudované modely, výsledky sú veľmi pôsobivé. Takéto programy majú „malú“ inteligenciu.

Je umelá inteligencia pokusom napodobniť ľudskú inteligenciu?

Niekedy, ale nie vždy. Na jednej strane sa naučíme, ako prinútiť stroje riešiť problémy sledovaním ľudí alebo našich vlastných algoritmov pri práci. Na druhej strane výskumníci AI používajú algoritmy, ktoré nie sú pozorované u ľudí alebo vyžadujú oveľa viac výpočtových zdrojov.

Majú počítačové programy IQ?

Nie IQ je založené na rýchlosti rozvoja inteligencie u detí. Ide o pomer veku, v ktorom dieťa zvyčajne dosiahne určitý výsledok, k veku dieťaťa. Toto hodnotenie je primerane rozšírené aj na dospelých. IQ dobre koreluje s rôznymi mierami úspechu alebo zlyhania v živote. Ale budovanie počítačov, ktoré môžu dosiahnuť vysoké skóre v IQ testoch, bude mať len málo spoločného s ich užitočnosťou. Napríklad schopnosť dieťaťa opakovať dlhý sled čísel dobre koreluje s inými intelektuálnymi schopnosťami. Ukazuje, koľko informácií si dieťa dokáže zapamätať naraz. Udržiavanie čísel v pamäti je zároveň triviálnou úlohou aj pre tie najprimitívnejšie počítače.

Ako porovnať ľudskú a počítačovú inteligenciu?

Arthur R. Jensen, popredný výskumník v oblasti ľudskej inteligencie, ako „heuristickú hypotézu“ tvrdí, že obyčajní ľudia zdieľajú rovnaké mechanizmy inteligencie a že intelektuálne rozdiely sú spôsobené „kvantitatívnymi biochemickými a fyziologickými podmienkami“. Patrí medzi ne rýchlosť myslenia, krátkodobá pamäť a schopnosť vytvárať presné a obnoviteľné dlhodobé spomienky.

Či už je Jensenov pohľad na ľudskú inteligenciu správny alebo nie, situácia v AI je dnes opačná.

Počítačové programy majú veľkú rýchlosť a pamäť, ale ich schopnosti zodpovedajú intelektuálnym mechanizmom, ktorým vývojári softvéru rozumejú a môžu do nich vložiť. Predstavujú sa niektoré schopnosti, ktoré si deti bežne nerozvinú až do dospievania. Ďalšie, ktoré vlastnia dvojročné deti, sú stále nezvestné. Vec je ešte umocnená skutočnosťou, že kognitívne vedy stále nedokážu presne určiť, aké sú ľudské schopnosti. S najväčšou pravdepodobnosťou je organizácia intelektuálnych mechanizmov AI porovnateľná s organizáciou ľudí.

Keď je človek schopný vyriešiť problém rýchlejšie ako počítač, ukazuje to, že vývojárom chýbajú znalosti o mechanizmoch inteligencie, ktoré sú potrebné na efektívne vykonávanie úlohy.

Kedy sa začal výskum AI?

Po 2. svetovej vojne začalo niekoľko ľudí samostatne pracovať na inteligentných strojoch. Prvým z nich mohol byť anglický matematik Alan Turing. Svoju prednášku mal v roku 1947. Turing bol jedným z prvých, ktorí sa rozhodli, že AI je najlepšie preskúmať programovaním počítačov, a nie konštruovaním strojov. Koncom 50. rokov 20. storočia bolo veľa výskumníkov AI a väčšina z nich založila svoju prácu na počítačovom programovaní.

Je účelom AI vložiť ľudskú myseľ do počítača?

Ľudská myseľ má mnoho čŕt, je len ťažko realistické napodobniť každú z nich.

Čo je Turingov test?

Článok A. Alana Turinga z roku 1950 „Computing and Intelligence“ pojednával o podmienkach, aby mal stroj inteligenciu. Tvrdil, že ak stroj dokáže pred inteligentným pozorovateľom úspešne predstierať, že je človekom, potom ho, samozrejme, musíte považovať za inteligentný. Toto kritérium uspokojí väčšinu ľudí, ale nie všetkých filozofov. Pozorovateľ musí interagovať so strojom alebo človekom prostredníctvom I/O zariadenia, aby sa eliminovala potreba stroja napodobňovať vzhľad alebo ľudský hlas. Úlohou stroja aj človeka je, aby sa pozorovateľ považoval za človeka.

Turingov test je jednostranný. Stroj, ktorý prejde testom, by sa mal rozhodne považovať za vnímavý, aj keď o ľuďoch nevie dosť na to, aby ich napodobnil.

Kniha Daniela Dennetta „Brainchildren“ má vynikajúcu diskusiu o Turingovom teste a jeho rôznych častiach, ktoré boli úspešne implementované, t. j. s obmedzeniami pozorovateľových znalostí o AI a predmete. Ukazuje sa, že niektorých ľudí je celkom ľahké presvedčiť, že dosť primitívny program je rozumný.

Je cieľom AI dosiahnuť úroveň ľudskej inteligencie?

Áno. Konečným cieľom je vytvoriť počítačové programy, ktoré dokážu riešiť problémy a dosahovať ciele rovnakým spôsobom ako ľudia. Vedci vykonávajúci výskum v úzkych oblastiach si však kladú oveľa menej ambiciózne ciele.

Ako ďaleko je umelá inteligencia od dosiahnutia ľudskej úrovne? Kedy sa to stane?

Inteligenciu na ľudskej úrovni možno dosiahnuť písaním Vysoké číslo programy a zhromažďovanie rozsiahlych vedomostných báz faktov v jazykoch, ktoré sa dnes používajú na vyjadrenie vedomostí.Väčšina výskumníkov AI sa však domnieva, že sú potrebné nové základné myšlienky. Preto nie je možné predpovedať, kedy sa vytvorí inteligencia na ľudskej úrovni.

Je počítač strojom, ktorý sa môže stať inteligentným?

Počítače môžu byť naprogramované tak, aby simulovali akýkoľvek typ stroja.

Umožňuje im rýchlosť počítačov byť inteligentnými?

Niektorí ľudia si myslia, že sú potrebné rýchlejšie počítače a nové nápady. Počítače boli dostatočne rýchle aj pred 30 rokmi. Keby sme ich len vedeli naprogramovať.

Čo tak vytvoriť „stroj pre deti“, ktorý by sa dal vylepšiť čítaním a učením sa zo skúseností?

Táto myšlienka bola opakovane navrhnutá od 40. rokov 20. storočia. Nakoniec sa to zrealizuje. Programy AI však ešte nedosiahli úroveň, v ktorej by sa dieťa naučilo veľa z toho, čo sa naučí v priebehu života. Existujúce programy nerozumejú jazyku dostatočne dobre na to, aby sa veľa naučili čítaním.

Sú teória vypočítateľnosti a výpočtová zložitosť kľúčom k AI?

Nie Tieto teórie sú relevantné, ale neriešia základné problémy AI.

V 30. rokoch 20. storočia matematickí logici Kurt Gödel a Alan Turing zistili, že neexistujú žiadne algoritmy, ktoré by zaručovali riešenie všetkých problémov v niektorých dôležitých matematických oblastiach. Napríklad odpovede na otázky v duchu: „je veta logiky prvého poriadku veta“ alebo „má polynomická rovnica v niektorých premenných celočíselné riešenia v iných“. Keďže ľudia sú schopní riešiť problémy tohto druhu, tento fakt bol predložený ako argument, že počítače nie sú vo svojej podstate schopné robiť to, čo ľudia. Hovorí o tom aj Roger Penrose. Ľudia však nemôžu garantovať riešeniasvojvoľnýúlohy v týchto oblastiach.

V šesťdesiatych rokoch minulého storočia počítačoví vedci ako Steve Cook a Richard Karp vyvinuli teóriu domén pre NP-úplné problémy. Problémy v týchto oblastiach sú riešiteľné, no ich riešenie si zjavne vyžaduje čas, ktorý exponenciálne rastie s rozmerom problému. Najjednoduchším príkladom domény NP-úplného problému je otázka: aké výroky výrokovej logiky sú splniteľné? Ľudia často riešia problémy v oblasti NP-úplných problémov mnohokrát rýchlejšie, ako zaručujú hlavné algoritmy, ale vo všeobecnosti ich nedokážu vyriešiť rýchlo.

Pre AI je dôležité, že pri riešení problémov algoritmy boli rovnako účinné ako ľudská myseľ. Určenie podpolí, v ktorých existujú dobré algoritmy, je dôležité, ale mnohí riešitelia problémov s AI nespadajú do ľahko identifikovateľných podpolí.

Teória zložitosti všeobecných tried problémov sa nazýva výpočtová zložitosť. Doteraz táto teória neinteragovala s AI tak, ako by sa dalo dúfať. Zdá sa, že úspech pri riešení problémov pomocou ľudí a programov AI závisí od vlastností problému a techník riešenia problémov, ktoré nedokážu presne definovať ani výskumníci zložitosti, ani komunita AI.

Relevantná je aj teória algoritmickej zložitosti, vyvinutá nezávisle od seba. Solomonov, Kolmogorov a Chaitin. Zložitosť symbolického objektu definuje ako dĺžku najkratšieho programu, ktorý ho dokáže vygenerovať. Dokázať, že kandidátsky program je najkratší alebo sa mu blíži, je nemožná úloha, ale reprezentácia objektov krátkymi programami, ktoré ich generujú, môže niekedy veci vyjasniť, aj keď nemôžete dokázať, že váš program je najkratší.