「人工知能」という表現に代わる優れた選択肢は何ですか？

私は、「人工知能」という名前の説得力のある批判を行った「人工知能の呼び出しをやめる」という非常に興味深い記事を読みました。

1. インテリジェンスという言葉は非常に広範であるため、「人工知能」が本当にインテリジェントかどうかを判断するのは困難です。したがって、人工知能は、人間の知能を複製すると誤解される傾向がありますが、実際には人工知能とは異なります。

2. 人工知能は本当に「人工」ではありません。人工とは、何かを偽造することを意味しますが、これは人工知能とはまったく異なります。

「人工知能」という表現に代わる優れた選択肢は何ですか？（良い答えは名前をランダムにリストしません;彼らは彼らの代替名が良いものである理由の根拠を与えます。）

人工は、クラフティングなどのアイデアを暗示するラテン語「artificium」に由来すると言われています。したがって、人工は正しい使用法であり、アルゴリズムは、情報の物理的な兆候（つまり、物質）とは対照的に、情報のコンテキストでは「アーティファクト」と見なすことができます。

しかし、人工の使用には問題があり、強力な人工一般知能が達成された場合、人格に影響を与える可能性のある「人工」に対するスティグマがあることに同意します。

私の個人的な感覚は、私たちが使用すべきだということです。

• アルゴリズム知能

これは機能的な定義であるため、「人工」よりも意味があります。さらに、「アルゴリズム」は中立的な用語であり、これらのシステムが何であるかについて非常に正確な説明を提供します。

「インテリジェント」と見なされるものに関しては、有界合理性の概念を検討することをお勧めします。「インテリジェンス」の明確な定義はなく、不確実性の条件での意思決定に関する最適性の程度だけです。

これは解決されない問題に対して主観的であるため、修飾子が使用され、AIを「強い」または「弱い」と呼びます。これらの用語は、特定のタイプの問題（たとえば、チェッカーのような偶然ではない完璧な情報ゲーム）がどの程度解決されたかを表すためにも使用されます。複雑性理論は、この概念にさらに光を当てます。

「人工」の詳細については、チューリングテストの哲学的起源に関するこの質問がおもしろいと思うかもしれません。それは、部分的に「もの」の意味を含んでいるからです。（古代ギリシア語ではこれについて複数の言葉がありました。）

Googleは、「人工」を自然に発生するのではなく、人間によって作成されたものと定義しているため、それほど悪いとは言いません。

しかし、質問を考えると、おそらく「スマートマシン」と言うことができます。これは、最近のスマートマシンだからです。

人工知能は非常に広義の用語であり、最新のAIよりも前のものであり、機械的な木製ロボットなどの単純なものは人工知能と見なされていました。

https://en.wikipedia.org/wiki/Timeline_of_artificial_intelligence

人工知能の同義語として頻繁に使用されるいくつかの表現がありますが、最近では、最も一般的な表現はおそらく機械知能と計算知能です。

ただし、これらの式は明確に定義されていないため、すべての人がそれらが交換可能であることに同意するわけではありませんが、これらのフィールドが同じであるかどうかに関係なく、互いに非常に関連している（そして重複している）ことに全員が同意できます。

さらに、これらのフィールドは時間の経過とともに進化し、他のフィールドのテクニックを採用しているため、定義がより困難になります。より具体的には、当初、AIは主にシンボルとロジックの操作に基づいていましたが、現在のAIは主に機械学習、統計、特に深層学習です。

さらに、人工知能という表現はサイバネティックスという用語の後に造られたようです。一部の人々は、インテリジェントシステムを構築する最初の真剣な試みと考えるかもしれません。

これらは正しいです。人工は、人工的に作成されたハードウェアで実行されることを意味します。同じことをする自然なプロセスを区別する理由はありません。

さらに、インテリジェンスという用語は正確ではありません。モウグリ、サル、カラス、一般的なゲームボットなど、知性のあるものとないもの、または持っているものと持っていないものは何ですか？ここで、データに関するいくつかの学習が行われます。

最良の代替手段はMashine学習ですが、ここでも「人工的に作成されたもの」のようなmashineは無関係です。

だから私の定義は：アルゴリズム学習です。

Josh Worthは、彼の「人工知能の呼び出しを止める」で、人工知能という用語の使用に対する批判を提供していますが、この用語の扱いにはいくつかの注意事項があります。（1つはURLパスのタイプミスです。）

問題は、人工知能という用語ではありません。それは、メディアや、時には学術文献で収集されます。

ある人工は不明？

人工という用語は、特に曖昧または不正確ではありません。Worthが示唆するように、人工は偽物を意味しません。それは単に自然のプロセスから生じたものではないことを意味します。ハイエンドの造花は、成長しているように感じ、匂いがします。人工飛行は現在、飛行と呼ばれています。私たちはもはや鳥を飛行の排他的なパイロットと見なしていないため、飛行という言葉は航空機と呼ばれる人工的なものを含むように変更されました。

人々は通常、形容詞を人間の能力に沿って人工的に置くという間違いをしないので、誤った呼び方をする傾向はありません。ただし、人工知能という用語の使用には問題があります。価値はその全体的なステートメントで正しいです。この用語の誤用には2つの分岐がある場合があります。

インテリジェンスの定義

1つの問題は、インテリジェンスという用語にあります。私たちが見た定義にはかなり問題があります。いくつかは完全に間違っており、反例の山でそう証明することができます。さらに、定義は定性的であり、定量化が不可能ではないにしても難しい傾向があります。

知性を定量化するために学界の標準化されたテストを提案する人もいます。頑固なGファクターの支持者からの単語のその定義を使用する場合、人工知能はターゲットアイデアであり、それに近いものはありません。カレッジボードテストの高得点に基づいて、主要な大学に入学したコンピューターシステムはまだありません。

標準として学習する機能を使用する場合、ハエは1つのswat戦略の変更から頻繁に学習し、イライラした人に押しつぶされるのを避けるため、ハエはインテリジェントです。学習自体が人間の知性の適切な特徴づけではない理由は他にもたくさんあります。クラック中毒者は、仕事を持たずに購入する方法を学ぶことができます。私たちはそれを知性としてではなく、機能不全として特徴付けます。

用語の過度に包括的な使用

別の問題は、貪欲から生じます。技術のluかる拡張であると認識されているものの専門家として現れるために、トピックの概念を持たない人は、ピアレビューされた事実であるかのように推測を提示することがあります。これは何世紀にもわたって人気のあるトピックの典型でした。多くの場合、公開されている情報のごく一部に対処するために利用可能なピア検証の帯域幅が不十分です。Web公開は、この問題を増大させただけです。

専門家の評判のこの切望から生じる結果は、人工知能という名前の下で、知的でない多くの物を集めています。

• 多次元制御システム
• 順列のブルートフォース検索
• サンプルデータを統計的に分析することによって下される決定
• 定義された最適な動作に収束するパラメータ化された機能ネットワーク

上記のコンポーネントを持たないもの

• 認知、
• 理解、
• そのようなモデルの複雑なモデリングと使用、
• セマンティックマッピング、
• 合理的な推論、
• または、他の明らかに独特で幅広い適応形態

本物の人工知能を示す技術に含まれるべきではありません。ただし、制御システム、検索、パラメーター化された関数の収束、および統計の理論を開発したもの、またはその理論を使用する作業システムを開発したものは、単なる人工ではなくインテリジェントです。

上記の4つには、生物学の領域外の本物のインテリジェントシステムと区別する用語が含まれている場合があります。

• MDC —多次元制御
• BSS —ブルートフォース検索
• NBL —ネットワークベースの学習
• SDS —統計的意思決定システム

3つの単語があり、明確な頭字語を形成する用語は、さらに長くなります。

AIの研究者は、将来の研究者がそれを使用してスマートインテリジェンスシステムを構築できるように、学習アルゴリズムを作成することにより、プロジェクトの基本と基礎に取り組み始めました。 AIアプリケーションには未来があります。人々とコミュニケーションを取り、最も関連性の高いソリューションで一杯になりたいと思うように、この記事はAIアプリケーションを実装するためのより多くのビューを紹介するのに役立ちます。

機械知能

インテリジェンスは、生き物だけを意味する専有物ではないと思います。

実際、人間の知性の起源は不明です。実際の脳の対応する分子を固定するだけで脳を生成できるかどうかはまだ不明です（理論的にも）。それができたとしても、それは本当の知性を構成するか、人工知能はまだ非常にかすんでいます。

「Machine Intelligence」というフレーズは適切に聞こえると思います。