Lupus Maximus
Tekniker
Det finns många olika tekniker inom AI, men denna tråd verkar mest beröra ANNs.
Artificiella neurala nätverk bygger till viss del på "Emergent behavior", d.v.s. att ett komplext system, baserat på delar vi förstår, kan ge nya effekter som inte är förutsägbara. Ett ANN är perfekt när man kan kvantifiera indatat och utdatat, men ingen aning om hur man egentligen skall behandla det.
Man tränar ett ANN från att ge slumpartade svar, till att kunna ge korrekt svar. Textigenkänning använder sig av ANN för att skilja på olika tecken.
Dock kan träningen ge artefakter. Vi har inte kontroll över vad ett ANN egentligen lärt sig, utan vi kan bara ställa kontrollfrågor. Så den som tror vi har full koll på AI har fel.
Men... Ett ANN är en simulering över hur vi tror hjärnceller interagerar. En neuron får en massa indata, som varje är antingen är på eller av. Den ger varje aktiv ett viktat värde, slår ihop alla viktade värden och jämför mot ett triggervärde. Om triggervärdet är uppnått skickar den signaler vidare i kedjan. Varje neuron i sig är inte beräkningsintensiv. Men börjar vi tala om några tusen kräver det datorkraft. En myra har tydligen runt 50.000 neuroner, och en människa har ungefär lika många som det finns stjärnor i våran galax.
D.v.s. det som inom AI-kretsar kallas "hård AI", en faktisk intelligens, ligger knappast runt hörnet. Det vi snarare problemet med folk som försöker vara smarta, och koppla automatiska beslutssystem till områden där ett felaktigt beslut kan få allvarliga konsekvenser. Robothandlare som tokköper eller toksäljer vid fel tillfälle, för att den feltolkade börsen, eller vapensystem som kan få för sig att den bonde som gräver efter rötter ser ut som någon som planterar en mina.
Artificiella neurala nätverk bygger till viss del på "Emergent behavior", d.v.s. att ett komplext system, baserat på delar vi förstår, kan ge nya effekter som inte är förutsägbara. Ett ANN är perfekt när man kan kvantifiera indatat och utdatat, men ingen aning om hur man egentligen skall behandla det.
Man tränar ett ANN från att ge slumpartade svar, till att kunna ge korrekt svar. Textigenkänning använder sig av ANN för att skilja på olika tecken.
Dock kan träningen ge artefakter. Vi har inte kontroll över vad ett ANN egentligen lärt sig, utan vi kan bara ställa kontrollfrågor. Så den som tror vi har full koll på AI har fel.
Men... Ett ANN är en simulering över hur vi tror hjärnceller interagerar. En neuron får en massa indata, som varje är antingen är på eller av. Den ger varje aktiv ett viktat värde, slår ihop alla viktade värden och jämför mot ett triggervärde. Om triggervärdet är uppnått skickar den signaler vidare i kedjan. Varje neuron i sig är inte beräkningsintensiv. Men börjar vi tala om några tusen kräver det datorkraft. En myra har tydligen runt 50.000 neuroner, och en människa har ungefär lika många som det finns stjärnor i våran galax.
D.v.s. det som inom AI-kretsar kallas "hård AI", en faktisk intelligens, ligger knappast runt hörnet. Det vi snarare problemet med folk som försöker vara smarta, och koppla automatiska beslutssystem till områden där ett felaktigt beslut kan få allvarliga konsekvenser. Robothandlare som tokköper eller toksäljer vid fel tillfälle, för att den feltolkade börsen, eller vapensystem som kan få för sig att den bonde som gräver efter rötter ser ut som någon som planterar en mina.