چرا باید تئوریهای روانشناسی ، انسان شناسی و علوم شناختی در توسعه و نگهداری هوش مصنوعی اعمال شوند.

هوش مصنوعی در حلقه مشترک بسیاری از زمینه های مختلف تحصیلی ، از جمله روانشناسی ، فلسفه و اخلاق ،

علم داده های علوم رایانه و انسان شناسی می باشد. در روزهای ابتدایی پیدایش آن ، تأکید بسیاری بر هوش مصنوعی

واقعی صورت گرفت. هوش مصنوعی واقعی با بسیاری از سیستم های هوش مصنوعی که در حال حاضر ایجاد شده

و می شوند، نسبتاً متفاوت است.هوش مصنوعی واقعی ، همچنین به عنوان هوش عمومی مصنوعی یا AGI شناخته

می شود ، یک سیستم مصنوعی است که اساساً به روشی که یک انسان عمل می کند، عمل می کند. از طرف دیگر ،

بسیاری از اشکال هوش مصنوعی موجود در این روزها صرفاً سیستم های یادگیری ماشینی است و در بسیاری موارد

تمام سیستم در حال انجام تنظیم دقیق یک عملکرد غیر خطی پیچیده است.

نقش یادگیری ماشینی

بهبود تکنیک های یادگیری ماشین بخش مهمی از تحقیق است و یادگیری ماشین از بسیاری جهات زندگی ما

را آسان تر کرده است. به جای مدل های کدگذاری سخت ، توسعه دهندگان نرم افزار می توانند چارچوب هایی

را برای این مدل ها ایجاد کرده و به یادگیری ماشین اجازه دهند تا الگوهای خاص را مشخص کند. به عنوان

مثال ، به جای ایجاد الگوریتمی که یک بیماری را براساس پیش بینی های شناخته شده مشخص کند ، می توانیم

الگوریتمی ایجاد کنیم که بتواند در وهله اول یاد بگیرد که  عوامل پیش بینی کننده، در کدام حالت قرار دارند.

اما در حالی که یادگیری ماشین مهم است ، دقیقاً علاقه اصلی بسیاری از محققان نیست. آنها اکثرا به AGI

علاقه مند بوده اند. و این زیر مجموعه می تواند از علاقه بیشتر روانشناسان و ارتباط بهتر دانشمندان رایانه و

روانشناسان بهره مند شود. مقاله بن فرولند درباره بیماری روانی سایبرنتیک بسیار جالب است. مقاله بحث

خوبی در مورد اهمیت روانشناسی در AGI است. اگر واقعاً سیستم های نرم افزاری یا سخت افزاری داریم

که اساساً با انسان ها همخوانی دارند ، پس می توانیم انتظار داشته باشیم که آنها مانند انسانها دچار مشکل روانی

شوند. بیماری روانی در ماشین آلات به همان اندازه مشکل است که در انسان وجود دارد.اما دلیل دیگری

وجود دارد که چرا ما برای AGI نیاز به روانشناسی داریم. قبل از اینکه بتوانیم بیماری روانی AGI  را

درمان کنیم ، باید در وهله اول AGI ایجاد کنیم. و اینجاست که روانشناسی و علوم اعصاب شناختی و انسان

شناسی به این فرایند وارد می شوند.

چگونه می توانیم بفهمیم که یک ماشین هوشمند است ؟

لپ تاپ ها من می تواند خیلی سریعتر از آنچه که ما می توانیم معادلات را حل کنند. می توانند چندین عدد

بزرگ را در هم ضرب کند با مراجعه به سایت هایی مانند Wolfram Alpha می توانیم یک معادله نسبتاً

پیچیده را  تقریباً بلافاصله حل می كنیم. اما با این حال ، ما این سیستم ها را هوشمند نمی دانیم. در واقع ما

نمی دانیم که هوشمندی و یا هوش انسانی چیست. بنابراین نمی توئانیم تایید کنیم که آیا چیز دیگری دارای

این هوش هست یا خیر. اما آلن تورینگ ، یک دانشمند فوق العاده مهم رایانه که در اوایل قرن بیستم

زندگی می کرد، با یک ایده جالب ارائه داد. تورینگ به جای گفتن اینکه یک برنامه کاملاً هوشمند

است یا نه، یک تست کور را در نظر گرفت که در آن تست شخص باید حدس بزند که آیا با یک رایانه

صحبت می کرده یا یک انسان واقعی. اگر آنها نمی توانند تفاوت را بیان کنند ، برنامه آزمون را پشت

سر گذاشته بود و هوشمند تلقی می شد.

آزمون تورینگ پیشرفته

متاسفانه این آزمون باعث نمی شود تا برنامه ها بهتر شوند. دراین مرحله روانشناسی دخیل می شود.

اگر بتوانیم پروتكلی را برای تجزیه و تحلیل كاربردهای مختلف AGI تهیه كنیم ، تا ببینیم كدام یك از

آنها به داشتن هوش انسانی مانند نزدیكتر هستند ، می توانیم روشهایی را انتخاب كنیم كه ما را در

جهت درست حرکت دهد. کارهای زیادی وجود دارد که باید در ایجاد ارزیابی ها برای برنامه های

هوش مصنوعی انجام شود. یکی از بزرگترین مشکلات این است که بیشتر تعامل بین هوش مصنوعی

و انسان مبتنی بر متن است. ارتباط کلامی ممکن است ، اما تولید کلامی قانع کننده دشوار است. صدایی

با صدای رباتیک به طور خودکار شخصیت واقعی فرد را نشان می دهد ، مگر اینکه صدای مشارکت

کنندگان انسان با فیلتر پخش شود.تست های ضریب هوشی نیز مشکل ساز هستند ، زیرا بسیاری از آنها

دارای اجزای بینایی هستند. با این وجود ، می توان یک تست ضریب هوشی صرفاً شفاهی ایجاد کرد ،

در جایی که پرسشنامه سؤالات کلامی را می پرسد ، و جواب در یک پاسخ کلامی ارائه می شود ، بدون

اینکه نیازی به نوشتن یا ترسیم باشد. این آزمون باید بیشتر به تجزیه و تحلیل توانایی تفکر انتزاعی ،

یادآوری اطلاعات و سنتز دانش جدید و همچنین تجزیه و تحلیل هوش هیجانی و اجتماعی متمرکز شود.

تدوین این نوع از آزمایشات هوش مصنوعی به تعدادی افراد با سابقه و ماهر مختلف از جمله روانشناسی ،

رشد کودک ، پزشکان بهداشت روان و البته دانشمندان رایانه احتیاج دارد. اما این یک آزمایش مهم برای

پیشرفت AGI واقعی و همچنین ارزیابی سلامت اعضای آینده جامعه ما است.

تعریف راسل و نورویگ

راسل و نورویگ (2009) پذیرفته ترین تعریف را برای هوش مصنوعی امروزه ارائه می دهند ، یعنی

طراحی و ساختن مأمورانی كه از محیط برداشت می كنند و اقداماتی را انجام می دهند كه بر آن محیط تأثیر

می گذارد. علاوه بر این ، توجه AI در حال حاضر توجه بسیار متفاوت از مورد توجه از دهه نود است.

در آن زمان ، توجه بر هوش مصنوعی مبتنی بر منطق ، معمولاً تحت عنوان بازنمایی دانش (KR) انجام

می شد ، در حالی که تمرکز امروز بر یادگیری ماشین (ML) و الگوریتم های آماری است. اولی برای انجام

تخفیف نیاز به یک سیستم بدیهی دارد و چنین سیستم با بازیابی قوانین تولید از طرف متخصصان ایجاد می شود.

حالت دوم برای ایجاد استنتاج نیاز به سوابق تاریخی ، معمولاً به میزان بسیار زیادی ، برای ایجاد استنتاج ، نیاز

دارد.