ИИ@50

ИИ@50
ИИ@50
Страна-организатор	Во всем мире

Конференция по искусственному интеллекту 2006 г.

AI@50 , официально известная как « Dartmouth Artificial Intelligence Conference: The Next Fifty Years » (13–15 июля 2006 г.), была конференцией, организованной Джеймсом Муром в ознаменование 50-летия семинара в Дартмуте , который фактически открыл историю искусственного интеллекта . Присутствовали пятеро из десяти первоначальных участников: Марвин Мински , Рэй Соломонофф , Оливер Селфридж , Тренчард Мор и Джон Маккарти . ^[1]

Грант в размере 200 000 долларов США от Агентства перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) , спонсируемый Дартмутским колледжем , General Electric и Фондом Фредерика Уиттемора, предусматривал подготовку отчета о ходе работ, который:

Проанализируйте прогресс в решении первоначальных задач ИИ за первые 50 лет и оцените, были ли задачи «легче» или «сложнее», чем изначально предполагалось, и почему.
Опишите, какие, по мнению участников AI@50, основные проблемы в области исследований и разработок возникнут в этой области в течение следующих 50 лет, и определите, какие прорывы потребуются для решения этих проблем.
Соотнесите эти проблемы и достижения с разработками и тенденциями в других областях, таких как теория управления, обработка сигналов, теория информации, статистика и теория оптимизации. ^[2]

Краткий отчет директора конференции Джеймса Мура был опубликован в журнале AI Magazine . ^[3]

Программа конференции и ссылки на опубликованные статьи

Джеймс Мур , директор конференции, Введение
Кэрол Фолт и Барри Шерр, добро пожаловать ^[4]
Кэри Хекман, Тонипанди и истоки науки

ИИ: прошлое, настоящее, будущее

Джон Маккарти , «Что ожидалось», «Что мы сделали» и «ИИ сегодня»
Марвин Мински , Машина эмоций

Будущая модель мышления

Рон Брахман и Гектор Левек , Большая часть человеческой мысли
Дэвид Мамфорд , Какова правильная модель для «мысли»?
Стюарт Рассел , Подход современного ИИ ^[5]

Будущее сетевых моделей

Джеффри Хинтон и Саймон Осиндеро, От Пандемониума к графическим моделям и обратно
Рик Грейнджер, От мозговых цепей к производству разума

Будущее обучения и поиска

Оливер Селфридж , Обучение и образование в области программного обеспечения: новые подходы в машинном обучении
Рэй Соломонофф , Машинное обучение — прошлое и будущее ^[6]
Лесли Пак Кейлблинг , Учимся быть умными
Питер Норвиг , Веб-поиск как продукт и катализатор искусственного интеллекта

Будущее ИИ

Род Брукс , Интеллект и тела
Нильс Нильссон , Пути к вершине
Эрик Хорвиц , В погоне за искусственным интеллектом: размышления о проблемах и траекториях

Будущее Vision

Эрик Гримсон , Интеллектуальный анализ медицинских изображений: компьютерная хирургия и мониторинг заболеваний
Такео Канаде , Видение искусственного интеллекта: прогресс и отсутствие прогресса
Терри Сейновски , Критика чистого видения

Будущее рассуждений

Алан Банди , Создание, выбор и восстановление представлений знаний
Эдвина Риссланд , Изысканная центральность примеров
Барт Селман , Вызов и перспективы автоматизированного мышления

Будущее языка и познания

Тренчард Мор Рождение теории массивов и Ниал
Юджин Чарняк , Почему обработка естественного языка теперь является статистической обработкой естественного языка
Пэт Лэнгли, Интеллектуальное поведение людей и машин ^[7]

Будущее будущего

Рэй Курцвейл , Почему мы можем быть уверены в возможности теста Тьюринга в течение четверти века ^[8]
Джордж Цибенко , Будущая траектория ИИ
Чарльз Дж. Холланд, точка зрения DARPA

ИИ и игры

Джонатан Шеффер , «Игры как испытательный полигон для исследований искусственного интеллекта»
Дэнни Копец , Шахматы и ИИ
Шей Бушински , основные позиции в развитии Deep Junior

Будущее взаимодействие с интеллектуальными машинами

Даниэла Рус , Делаем тела умными
Шерри Теркл , От развития интеллекта к воспитанию чувствительности

Избранные представленные статьи: Будущие стратегии для ИИ

Дж. Сторрс Холл , Самосовершенствующийся ИИ: Анализ ^[9]
Сельмер Брингсйорд , Манифест логициста ^[10]
Винсент К. Мюллер, Есть ли будущее у ИИ без представительства? ^[11]
Кристинн Р. Ториссон , Интегрированные системы искусственного интеллекта ^[12]

Избранные представленные статьи: Будущие возможности ИИ

Эрик Стейнхарт, Выживание в качестве цифрового призрака ^[13]
Колин Т.А. Шмидт, Ты оставил эту «штуковину» наедине со своей младшей сестрой? ^[14]
Майкл Андерсон и Сьюзен Ли Андерсон, Статус машинной этики ^[15]
Марчелло Гуарини, Вычисление, согласованность и этическое обоснование ^[16]

Ссылки

^ Нильссон, Нильс Дж. (2009). Поиски искусственного интеллекта . Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-12293-1.стр. 80-81
^ Кнапп, Сьюзен (2006-07-06). "Dartmouth получает грант от DARPA на поддержку конференции AI@50". Офис по связям с общественностью колледжа Дартмута . Архивировано из оригинала 2010-06-07 . Получено 2010-06-11 .
^ Мур, Джеймс (2006). «Конференция Дартмутского колледжа по искусственному интеллекту: следующие пятьдесят лет» (PDF) . Журнал AI . 27 (4): 87–91 . ISSN 0738-4602.
^ Кнапп, Сьюзен (2006-07-24). «Искусственный интеллект: прошлое, настоящее и будущее». Vox of Dartmouth . Архивировано из оригинала 2020-10-25 . Получено 2010-06-11 .
^ Рассел, Стюарт (2006-07-12). "Подход современного ИИ". Архивировано из оригинала (PPT) 2012-03-24 . Получено 2010-06-11 .
^ Соломонофф, Рэй Дж. (2006). "Машинное обучение — прошлое и будущее" (PDF) . Получено 25 июля 2008 г.
^ Лэнгли, Пэт (2006). "Интеллектуальное поведение людей и машин" (PDF) . Получено 25 июля 2008 г.
^ Курцвейл, Рэй (14 июля 2006 г.). «Почему мы можем быть уверены в возможности теста Тьюринга в течение четверти века». Архивировано из оригинала 10 августа 2006 г. Получено 25 июля 2006 г.
^ Холл, Дж. Стоорс (2007). «Самосовершенствующийся ИИ: анализ». Minds and Machines . 17 (3): 249– 259. doi :10.1007/s11023-007-9065-3. S2CID 15347250. Самосовершенствование было одним из аспектов ИИ, предложенных для изучения на Дартмутской конференции 1956 года. Тьюринг предложил «детскую машину», которую можно было бы обучать так же, как и человека, чтобы достичь уровня интеллекта взрослого человека. В последние дни утверждение о том, что система ИИ может быть построена так, чтобы она могла учиться и совершенствоваться бесконечно, приобрело ярлык ошибки самообучения. Попытки внедрить такую систему в ИИ терпели постоянные неудачи в течение полувека. Однако технологические оптимисты утверждали, что такая система возможна, создавая, если она будет реализована, обратную связь, которая приведет к быстрому экспоненциальному росту интеллекта. Мы рассмотрим аргументы в пользу обеих позиций и сделаем некоторые выводы.Самоархив Архивировано 2010-02-15 в Wayback Machine
^ Bringsjord, Selmer (декабрь 2008 г.). «Манифест логиста: наконец-то пусть основанный на логике ИИ станет полем для самого себя». Journal of Applied Logic . 6 (4): 502– 525. doi :10.1016/j.jal.2008.09.001. Эта статья представляет собой обоснованный аргумент в пользу точки зрения, что основанный на логике ИИ должен стать самодостаточной областью, полностью отделенной от парадигм, которые в настоящее время все еще включены в «зонтик» ИИ — парадигм, таких как коннекционизм и подход непрерывных систем. Статья включает в себя самодостаточное резюме основанного на логике ИИ, а также опровержения ряда возражений, которые неизбежно будут выдвинуты против декларации независимости, выраженной здесь.Самоархивирование
^ Мюллер, Винсент К. (март 2007 г.). «Есть ли будущее у ИИ без представления?». Minds and Machines . 17 (1): 101– 115. doi :10.1007/s11023-007-9067-1. S2CID 14355608. В этой статье исследуются перспективы предложения Родни Брукса об ИИ без представления. Оказывается, что предположительно характерные черты «нового ИИ» (воплощение, ситуативность, отсутствие рассуждений и отсутствие представления) присутствуют в обычных системах: «Новый ИИ» — это то же самое, что и старый ИИ. Предложение Брукса сводится к архитектурному отказу от центрального управления в интеллектуальных агентах, что, однако, оказывается решающим. Некоторые из более поздних когнитивных наук предполагают, что нам было бы неплохо избавиться от образа интеллектуальных агентов как центральных процессоров представления. Если этот сдвиг парадигмы будет достигнут, предложение Брукса о познании без репрезентации покажется многообещающим для полноценных интеллектуальных агентов, хотя и не для сознательных агентов.Самоархив Архивировано 17.11.2009 на Wayback Machine
^ Thórisson, Kristinn R. (март 2007 г.). «Интегрированные системы ИИ». Minds and Machines . 17 (1): 11– 25. doi :10.1007/s11023-007-9055-5. S2CID 21891058. Широкий спектр возможностей, демонстрируемых людьми и животными, достигается посредством большого набора гетерогенных, тесно интегрированных когнитивных механизмов. Чтобы приблизить искусственные системы к такому универсальному интеллекту, мы не можем избежать копирования некоторого подмножества — вполне возможно, значительной части — этого большого набора. Прогресс в этом направлении требует, чтобы системная интеграция воспринималась более серьезно как фундаментальная исследовательская проблема. В этой статье я привожу аргумент, что интеллект должен изучаться целостно. Я излагаю ключевые вопросы, которые необходимо решить в области интеграции, и предлагаю решения для ускорения темпов прогресса в направлении более мощных, интегрированных систем ИИ, включая (а) инструменты для создания больших, сложных архитектур, (б) методологию проектирования для создания систем ИИ в реальном времени и (в) методы содействия совместному использованию кода на уровне сообщества.
^ Стейнхарт, Эрик (октябрь 2007 г.). «Выживание в качестве цифрового призрака». Minds and Machines . 17 (3): 261– 271. doi :10.1007/s11023-007-9068-0. S2CID 2741620. Вы можете выжить после смерти в различных видах артефактов. Вы можете выжить в дневниках, фотографиях, звукозаписях и фильмах. Но эти артефакты фиксируют только поверхностные черты вас самих. Мы уже близки к созданию программ, которые частично и приблизительно воспроизводят целые человеческие жизни (сохраняя их воспоминания и дублируя их личности). Цифровой призрак — это программа с искусственным интеллектом, которая знает все о вашей жизни. Это анимированная автобиография. Она воспроизводит ваши модели убеждений и желаний. Вы можете выжить после смерти в цифровом призраке. Мы обсуждаем ряд цифровых призраков за следующие 50 лет. С течением времени и развитием технологий они становятся все более совершенными копиями жизни своих оригинальных авторов.
^ Schmidt, Colin TA (октябрь 2007 г.). «Дети, роботы и... родительская роль». Minds and Machines . 17 (3): 273– 286. doi :10.1007/s11023-007-9069-z. S2CID 6578298. Смысл этой статьи в том, что многие зоркие аналитики работ в области интеллектуальных вычислений и робототехники не видят существенного в отношении разработки приложений, а именно выражения их конечной цели. В качестве альтернативы они не могут сформулировать ее надлежащим образом для менее информированного общественного взгляда. Автор не утверждает, что может исправить это. Вместо этого визионерское исследование предложило пары обучения и вычислений с другими смежными областями как часть более обширного спектра для полной имитации людей в их воплощенном образе. Впервые подвергаются сомнению социальные роли, приписываемые производимым техническим объектам, причем с помощью юмористической иллюстрации.
^ Андерсон, Майкл; Сьюзан Ли Андерсон (март 2007 г.). «Статус этики машин: отчет симпозиума AAAI». Minds and Machines . 17 (1): 1– 10. doi :10.1007/s11023-007-9053-7. S2CID 33329318. Эта статья представляет собой резюме и оценку работы, представленной на осеннем симпозиуме AAAI 2005 по этике машин, который объединил участников из областей компьютерных наук и философии с целью прояснить природу этой новой зарождающейся области и обсудить различные подходы, которые можно использовать для реализации конечной цели создания этичной машины.
^ Guarini, Marcello (март 2007 г.). "Computation, Coherence, and Ethical Reasoning". Minds and Machines . 17 (1): 27– 46. doi :10.1007/s11023-007-9056-4. S2CID 7794353. Теории морального и, в более общем смысле, практического рассуждения иногда опираются на понятие когерентности. Достойно восхищения то, что Пол Тагард попытался дать вычислительно подробный отчет о типе когерентности, вовлеченном в практическое рассуждение, утверждая, что это поможет преодолеть проблемы в фундаменталистских подходах к этике. Аргументы в настоящем документе опровергают предполагаемую роль когерентности в практическом рассуждении, одобренную Тагардом. Хотя из предыдущего можно извлечь некоторые общие уроки, не делается никаких попыток выступить против всех форм когерентности во всех контекстах. Также не ставится под сомнение полезность вычислительного моделирования. Суть в том, что когерентность не может быть столь полезной для понимания моральных рассуждений, как могут думать когерентисты. Этот результат имеет явные последствия для будущего машинной этики, недавно возникшей подобласти ИИ.

Внешние ссылки

Дартмутская конференция по искусственному интеллекту: следующие пятьдесят лет. Официальный веб-сайт конференции.
Джеймс Мур. Конференция по искусственному интеллекту Дартмутского колледжа: следующие пятьдесят лет. Журнал AI Magazine 27:4 [2006]: 87–91. ISSN 0738-4602. Официальный отчет о конференции с фотографиями; свободно доступный онлайн PDF.
Питер Норвиг , Фотографии с AI@50. Фотографии докладчиков конференции.

[1] Нильссон, Нильс Дж. (2009). Поиски искусственного интеллекта . Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-12293-1.стр. 80-81

[2] Кнапп, Сьюзен (2006-07-06). "Dartmouth получает грант от DARPA на поддержку конференции AI@50". Офис по связям с общественностью колледжа Дартмута . Архивировано из оригинала 2010-06-07 . Получено 2010-06-11 .

[3] Мур, Джеймс (2006). «Конференция Дартмутского колледжа по искусственному интеллекту: следующие пятьдесят лет» (PDF) . Журнал AI . 27 (4): 87–91 . ISSN 0738-4602.

[4] Кнапп, Сьюзен (2006-07-24). «Искусственный интеллект: прошлое, настоящее и будущее». Vox of Dartmouth . Архивировано из оригинала 2020-10-25 . Получено 2010-06-11 .

[5] Рассел, Стюарт (2006-07-12). "Подход современного ИИ". Архивировано из оригинала (PPT) 2012-03-24 . Получено 2010-06-11 .

[6] Соломонофф, Рэй Дж. (2006). "Машинное обучение — прошлое и будущее" (PDF) . Получено 25 июля 2008 г.

[7] Лэнгли, Пэт (2006). "Интеллектуальное поведение людей и машин" (PDF) . Получено 25 июля 2008 г.

[8] Курцвейл, Рэй (14 июля 2006 г.). «Почему мы можем быть уверены в возможности теста Тьюринга в течение четверти века». Архивировано из оригинала 10 августа 2006 г. Получено 25 июля 2006 г.

[9] Холл, Дж. Стоорс (2007). «Самосовершенствующийся ИИ: анализ». Minds and Machines . 17 (3): 249– 259. doi :10.1007/s11023-007-9065-3. S2CID 15347250. Самосовершенствование было одним из аспектов ИИ, предложенных для изучения на Дартмутской конференции 1956 года. Тьюринг предложил «детскую машину», которую можно было бы обучать так же, как и человека, чтобы достичь уровня интеллекта взрослого человека. В последние дни утверждение о том, что система ИИ может быть построена так, чтобы она могла учиться и совершенствоваться бесконечно, приобрело ярлык ошибки самообучения. Попытки внедрить такую систему в ИИ терпели постоянные неудачи в течение полувека. Однако технологические оптимисты утверждали, что такая система возможна, создавая, если она будет реализована, обратную связь, которая приведет к быстрому экспоненциальному росту интеллекта. Мы рассмотрим аргументы в пользу обеих позиций и сделаем некоторые выводы.Самоархив Архивировано 2010-02-15 в Wayback Machine

[10] Bringsjord, Selmer (декабрь 2008 г.). «Манифест логиста: наконец-то пусть основанный на логике ИИ станет полем для самого себя». Journal of Applied Logic . 6 (4): 502– 525. doi :10.1016/j.jal.2008.09.001. Эта статья представляет собой обоснованный аргумент в пользу точки зрения, что основанный на логике ИИ должен стать самодостаточной областью, полностью отделенной от парадигм, которые в настоящее время все еще включены в «зонтик» ИИ — парадигм, таких как коннекционизм и подход непрерывных систем. Статья включает в себя самодостаточное резюме основанного на логике ИИ, а также опровержения ряда возражений, которые неизбежно будут выдвинуты против декларации независимости, выраженной здесь.Самоархивирование

[11] Мюллер, Винсент К. (март 2007 г.). «Есть ли будущее у ИИ без представления?». Minds and Machines . 17 (1): 101– 115. doi :10.1007/s11023-007-9067-1. S2CID 14355608. В этой статье исследуются перспективы предложения Родни Брукса об ИИ без представления. Оказывается, что предположительно характерные черты «нового ИИ» (воплощение, ситуативность, отсутствие рассуждений и отсутствие представления) присутствуют в обычных системах: «Новый ИИ» — это то же самое, что и старый ИИ. Предложение Брукса сводится к архитектурному отказу от центрального управления в интеллектуальных агентах, что, однако, оказывается решающим. Некоторые из более поздних когнитивных наук предполагают, что нам было бы неплохо избавиться от образа интеллектуальных агентов как центральных процессоров представления. Если этот сдвиг парадигмы будет достигнут, предложение Брукса о познании без репрезентации покажется многообещающим для полноценных интеллектуальных агентов, хотя и не для сознательных агентов.Самоархив Архивировано 17.11.2009 на Wayback Machine

[12] Thórisson, Kristinn R. (март 2007 г.). «Интегрированные системы ИИ». Minds and Machines . 17 (1): 11– 25. doi :10.1007/s11023-007-9055-5. S2CID 21891058. Широкий спектр возможностей, демонстрируемых людьми и животными, достигается посредством большого набора гетерогенных, тесно интегрированных когнитивных механизмов. Чтобы приблизить искусственные системы к такому универсальному интеллекту, мы не можем избежать копирования некоторого подмножества — вполне возможно, значительной части — этого большого набора. Прогресс в этом направлении требует, чтобы системная интеграция воспринималась более серьезно как фундаментальная исследовательская проблема. В этой статье я привожу аргумент, что интеллект должен изучаться целостно. Я излагаю ключевые вопросы, которые необходимо решить в области интеграции, и предлагаю решения для ускорения темпов прогресса в направлении более мощных, интегрированных систем ИИ, включая (а) инструменты для создания больших, сложных архитектур, (б) методологию проектирования для создания систем ИИ в реальном времени и (в) методы содействия совместному использованию кода на уровне сообщества.

[13] Стейнхарт, Эрик (октябрь 2007 г.). «Выживание в качестве цифрового призрака». Minds and Machines . 17 (3): 261– 271. doi :10.1007/s11023-007-9068-0. S2CID 2741620. Вы можете выжить после смерти в различных видах артефактов. Вы можете выжить в дневниках, фотографиях, звукозаписях и фильмах. Но эти артефакты фиксируют только поверхностные черты вас самих. Мы уже близки к созданию программ, которые частично и приблизительно воспроизводят целые человеческие жизни (сохраняя их воспоминания и дублируя их личности). Цифровой призрак — это программа с искусственным интеллектом, которая знает все о вашей жизни. Это анимированная автобиография. Она воспроизводит ваши модели убеждений и желаний. Вы можете выжить после смерти в цифровом призраке. Мы обсуждаем ряд цифровых призраков за следующие 50 лет. С течением времени и развитием технологий они становятся все более совершенными копиями жизни своих оригинальных авторов.

[14] Schmidt, Colin TA (октябрь 2007 г.). «Дети, роботы и... родительская роль». Minds and Machines . 17 (3): 273– 286. doi :10.1007/s11023-007-9069-z. S2CID 6578298. Смысл этой статьи в том, что многие зоркие аналитики работ в области интеллектуальных вычислений и робототехники не видят существенного в отношении разработки приложений, а именно выражения их конечной цели. В качестве альтернативы они не могут сформулировать ее надлежащим образом для менее информированного общественного взгляда. Автор не утверждает, что может исправить это. Вместо этого визионерское исследование предложило пары обучения и вычислений с другими смежными областями как часть более обширного спектра для полной имитации людей в их воплощенном образе. Впервые подвергаются сомнению социальные роли, приписываемые производимым техническим объектам, причем с помощью юмористической иллюстрации.

[15] Андерсон, Майкл; Сьюзан Ли Андерсон (март 2007 г.). «Статус этики машин: отчет симпозиума AAAI». Minds and Machines . 17 (1): 1– 10. doi :10.1007/s11023-007-9053-7. S2CID 33329318. Эта статья представляет собой резюме и оценку работы, представленной на осеннем симпозиуме AAAI 2005 по этике машин, который объединил участников из областей компьютерных наук и философии с целью прояснить природу этой новой зарождающейся области и обсудить различные подходы, которые можно использовать для реализации конечной цели создания этичной машины.

[16] Guarini, Marcello (март 2007 г.). "Computation, Coherence, and Ethical Reasoning". Minds and Machines . 17 (1): 27– 46. doi :10.1007/s11023-007-9056-4. S2CID 7794353. Теории морального и, в более общем смысле, практического рассуждения иногда опираются на понятие когерентности. Достойно восхищения то, что Пол Тагард попытался дать вычислительно подробный отчет о типе когерентности, вовлеченном в практическое рассуждение, утверждая, что это поможет преодолеть проблемы в фундаменталистских подходах к этике. Аргументы в настоящем документе опровергают предполагаемую роль когерентности в практическом рассуждении, одобренную Тагардом. Хотя из предыдущего можно извлечь некоторые общие уроки, не делается никаких попыток выступить против всех форм когерентности во всех контекстах. Также не ставится под сомнение полезность вычислительного моделирования. Суть в том, что когерентность не может быть столь полезной для понимания моральных рассуждений, как могут думать когерентисты. Этот результат имеет явные последствия для будущего машинной этики, недавно возникшей подобласти ИИ.