Искусственный интеллект, нейросети

Цитата: slavae от 28.06.2017 21:43:06Да, ваше мнение об ИИ - это про нейросеть. Есть цель, есть инструменты, нужно достичь цели через разнообразные препятствия. Это и есть нейросеть. Хотя, конечно, её надо обучить.
Интеллект в моём понимании заключается в осознании и постановке задачи, а не в виртузном её исполнении.

Человек на необитаемом острове мёрзнет, и принимает решение - надо построить убежище. Вот осознание под воздействием мерзлоты, что надо сделать убежище - это интеллект, а когда на осликах возят стройматериалы через лес - это нейросеть.

Ислолнение любой сложной задачи сводится к исполнению правильной последовательности  простых задач. Построение такой правильной последовательности и есть задача ИИ. Вы ведете речь о целеполагании. Очевидно что конечную цель для ИИ должен ставить человек-хозяин. ИИ, сам себе ставящий цель, не нужен и просто опасен.

Цитата: mark.76 от 28.06.2017 21:31:04Поскольку мы находимся в динамической системе вселенной, находящейся в бесконечном движении  , то наша цель максимально точно предсказать будущее для поддержания собственной динамической системы нашего тела. Мозг это вычислительная машина по расчёту координат пространства в будущем. Интеллект это способность через сравнительную оценку событий реальности наложенную на опыт предыдущих оценок предсказать вероятность событий в будущем. Система принятия решений или интеллект , о чём кстати и говорит нам уважаемый профессор С. Савельев, находится под превалирующим воздействием инстинкта выживания.

Пожалуй, эта формулировка наиболее емкая из всех, которая мне встречалась, и которая наиболее точно отражает мое видение ситуации вокруг проблем интеллекта  Всегда, когда я в очередной раз задумывал "написать" ИИ, после недельных раздумий заканчивал на подобной формулировке ))) и закидывал эту затею, осознавая, что мое "творение" будет предсказывать условно говоря 10 байт из гигабайта данных в минуту при необходимых бесконечных величинах того и другого в непрерывном потоке. 

Цитата: Поверонов от 29.06.2017 00:06:43Ислолнение любой сложной задачи сводится к исполнению правильной последовательности  простых задач. Построение такой правильной последовательности и есть задача ИИ. Вы ведете речь о целеполагании. Очевидно что конечную цель для ИИ должен ставить человек-хозяин. ИИ, сам себе ставящий цель, не нужен и просто опасен.

Вы говорите о роботе и программе, но не об интеллектуальной деятельности. Смысл не в том, чтобы выполнить алгоритм, а в том, чтобы создать абсолютно новый алгоритм. В настоящее время максимум, чего добились в этом направлении - это подбор последовательностей. Грубый перебор подпрограмм, о чем вы и говорите, но это не ИИ. Сложные задачи таким способом не решаются за конечное время, происходит так называемый "комбинаторный взрыв". В этом и состоит проблема. Никто с прошлого века еще не предложил ни чего лучше, чем грубый перебор. Это, кстати, загубило в итоге и такое перспективное направление, как "генетические алгоритмы"..    
Я уже не говорю о том, что задача может вообще не решаться. Как вы (искусственный интеллект) поймете, что она не решается, если у вас нет возможности сделать полный перебор?

Цитата: Papakarlo от 29.06.2017 00:07:37Пожалуй, эта формулировка наиболее емкая из всех, которая мне встречалась, и которая наиболее точно отражает мое видение ситуации вокруг проблем интеллекта  Всегда, когда я в очередной раз задумывал "написать" ИИ, после недельных раздумий заканчивал на подобной формулировке ))) и закидывал эту затею, осознавая, что мое "творение" будет предсказывать условно говоря 10 байт из гигабайта данных в минуту при необходимых бесконечных величинах того и другого в непрерывном потоке.

Какие гигабиты, упаси боже. Моя модель лёгкая и работает в режиме реального времени - выдаёт прогноз событий в будущем. Речь конечно о циклических техпроцессах. Думаю натянем на нашу контору. 
 

Цитата: Papakarlo от 29.06.2017 00:21:50Вы говорите о роботе и программе, но не об интеллектуальной деятельности. Смысл не в том, чтобы выполнить алгоритм, а в том, чтобы создать абсолютно новый алгоритм. В настоящее время максимум, чего добились в этом направлении - это подбор последовательностей. Грубый перебор подпрограмм, о чем вы и говорите, но это не ИИ. Сложные задачи таким способом не решаются за конечное время, происходит так называемый "комбинаторный взрыв". В этом и состоит проблема. Никто с прошлого века еще не предложил ни чего лучше, чем грубый перебор. Это, кстати, загубило в итоге и такое перспективное направление, как "генетические алгоритмы"..    
Я уже не говорю о том, что задача может вообще не решаться. Как вы (искусственный интеллект) поймете, что она не решается, если у вас нет возможности сделать полный перебор?

Дело в том, что из-за постоянного движения вселенной перебор не имеет смысла - с ростом временных затрат мы лишь повышаем точность, нас же интересует скорость принятия решения с учётом не всех бесконечных факторов влияния, а лишь самых значимых. Человек это машина времени. Силой ускорения времени являются знания. Чем больше знаний, тем больше фактов вселенной мы подтвердили, цель подтвердить все факты вселенной ибо это означает вечную жизнь. 
   

Цитата: Papakarlo от 29.06.2017 00:21:50Вы говорите о роботе и программе, но не об интеллектуальной деятельности. Смысл не в том, чтобы выполнить алгоритм, а в том, чтобы создать абсолютно новый алгоритм. В настоящее время максимум, чего добились в этом направлении - это подбор последовательностей. Грубый перебор подпрограмм, о чем вы и говорите, но это не ИИ. Сложные задачи таким способом не решаются за конечное время, происходит так называемый "комбинаторный взрыв". В этом и состоит проблема. Никто с прошлого века еще не предложил ни чего лучше, чем грубый перебор. Это, кстати, загубило в итоге и такое перспективное направление, как "генетические алгоритмы"..    
Я уже не говорю о том, что задача может вообще не решаться. Как вы (искусственный интеллект) поймете, что она не решается, если у вас нет возможности сделать полный перебор?

В ИИ существует подход "Problem solving", в рамках которого задача решается путем построения логического доказательства ее решения на основе системы известных теорем. При условии, что теоремы конструктивны, из логического решения можно извлечь программу действий. 
Да, таким образом можно решать только хорошо формализованные задачи, но можно уже начинать их решать. 
Вы же ставите максималистскую задачу и на основании неясности подхода к ее решению утверждаете, что ИИ ни к чему не способен. Но большинство людей также не способны к решению сверхсложных задач.
Задача ИИ - разработка полуавтономных роботов способных решать стандартные задачи в слегка меняющейся среде ( автоматы действуют в постоянной среде ) , опасной для человека, там где использование людей невозможно или сверхдорого. Например - глубоководное строительство, шахтная добыча в радиоактивных ископаемых, разведка ближнего космоса и т.п.
Полуавтономный робот действует подобно воинской команде, которая получив задачу, выполняет приказ, а выполнив его, ожидает следующего приказа, и таким образом не осуществляет собственное целеполагание.

Цитата: Поверонов от 29.06.2017 11:20:27В ИИ существует подход "Problem solving", в рамках которого задача решается путем построения логического доказательства ее решения на основе системы известных теорем. При условии, что теоремы конструктивны, из логического решения можно извлечь программу действий. 
Да, таким образом можно решать только хорошо формализованные задачи, но можно уже начинать их решать. 
Вы же ставите максималистскую задачу и на основании неясности подхода к ее решению утверждаете, что ИИ ни к чему не способен. Но большинство людей также не способны к решению сверхсложных задач.
Задача ИИ - разработка полуавтономных роботов способных решать стандартные задачи в слегка меняющейся среде ( автоматы действуют в постоянной среде ) , опасной для человека, там где использование людей невозможно или сверхдорого. Например - глубоководное строительство, шахтная добыча в радиоактивных ископаемых, разведка ближнего космоса и т.п.
Полуавтономный робот действует подобно воинской команде, которая получив задачу, выполняет приказ, а выполнив его, ожидает следующего приказа, и таким образом не осуществляет собственное целеполагание.

Ну почему же? ))) я не утверждаю, что применение этих систем в бытовом плане бесперспективно. Я просто пытаюсь объяснить что человечество ни на шаг не приблизилось к созданию ИИ с характеристиками хотя бы собаки, не говоря уже о том, чтобы вырастить "помошника" в пополнении знаний. Описанный Вами логический подход также бесперспективен в решении любых мало-мальски сложных задач. Дело в том, что задачи, которые действительно представляют интерес в качестве знаний, они в основном находятся в списке неразрешимых, а поэтому не выводимые при помощи формальной логики. К примеру, теория линейно упорядоченных множеств разрешима, теория абелевых групп разрешима, а теория групп неразрешима. У формальной логики вообще большие проблемы с представлением бесконечности. Да и многие разрешимые с виду проблемы внезапно "хотят" бесконечную память в устройстве. Такие дела... В результате невозможно получить адекватное поведение машины в условиях неопределенности, недостаточности знаний, зашумленности данных.. при этом, логическая цель должна быть точно поставлена извне, или же мы приходим к невероятно сложному генератору целей, реализация которого будет едва ли не сложнее всего остального. Логический подход чаще, чем другие подвержен полному перебору вариантов, что неминуемо приведет к колапсу.  А что будет, если ранее записанная в базу данных теорема, в итоге окажется неверна? Или найдутся ограничения. Короче, все не так плохо, как многие думают, а гораздо хуже. 

Цитата: Papakarlo от 29.06.2017 13:07:21Ну почему же? ))) я не утверждаю, что применение этих систем в бытовом плане бесперспективно. Я просто пытаюсь объяснить что человечество ни на шаг не приблизилось к созданию ИИ с характеристиками хотя бы собаки, не говоря уже о том, чтобы вырастить "помошника" в пополнении знаний. Описанный Вами логический подход также бесперспективен в решении любых мало-мальски сложных задач. Дело в том, что задачи, которые действительно представляют интерес в качестве знаний, они в основном находятся в списке неразрешимых, а поэтому не выводимые при помощи формальной логики. К примеру, теория линейно упорядоченных множеств разрешима, теория абелевых групп разрешима, а теория групп неразрешима. У формальной логики вообще большие проблемы с представлением бесконечности. Да и многие разрешимые с виду проблемы внезапно "хотят" бесконечную память в устройстве. Такие дела... В результате невозможно получить адекватное поведение машины в условиях неопределенности, недостаточности знаний, зашумленности данных.. при этом, логическая цель должна быть точно поставлена извне, или же мы приходим к невероятно сложному генератору целей, реализация которого будет едва ли не сложнее всего остального. Логический подход чаще, чем другие подвержен полному перебору вариантов, что неминуемо приведет к колапсу.  А что будет, если ранее записанная в базу данных теорема, в итоге окажется неверна? Или найдутся ограничения. Короче, все не так плохо, как многие думают, а гораздо хуже.

Когда-то тоже считалось что игры в шахматы или в го настолько интеллектуальны что компьютер никогда не сможет в них играть на приличном уровне. После формализации этих игр оказалось что компьютер играет  в них  лучше чемпионов мира. 
Вся проблема в формализации описания среды. Многие задачи представляются плохо определенными только потому что плохо определены  Разумеется сами роботы не в состоянии производить самостоятельную формализацию, но действовать в рамках хорошо формализованной среды, распознавая ее состояния наличными датчиками, вполне способны. Часть неопределенности при этом может сниматься более широким сенсорным оснащением, чем это доступно человеку. Известно что собака видит гораздо хуже человека,  но на порядки лучше распознает запахи. При этом собаки способны диагностировать некоторые заболевания просто их ощущая по запаху, тогда как опытному врачу для этого требуется сложный анализ многих обстоятельств.
Разумеется выйдя за границы формализованной среды робот не сможет в ней оперировать и встанет. Поэтому не следует ожидать от роботов сверхъественного . Пилоты пассажирских лайнеров тоже иногда втыкают их в землю. Между тем если бы авиалайнеры имели надежность операционных систем, то пассажирская авиация бы закончилась, что однако не мешает использовать компьютеры во многих областях там, где их низкая надежность не критична.

Цитата: Papakarlo от 27.06.2017 12:47:47Или вот часто говорят - ИИ уже победил человека в шахматы... Причем тут ИИ?.. Я сам когда-то делал шахматный движок, и заявляю авторитетно - нет там никакого ИИ. Это числодробилка в чистом виде. Игра в шахматы прекрасно формализуется. То же самое про игру Го: те же яйца, только в профиль.

В 1960-х считалось, что игра в шахматы - это ИИ. С тех пор компы стали уверенно обыгрывать людей, а понятие ИИ сместили дальше, в область недоступного современным компам.
В 1980-х распознавание лиц считали ИИ. С тех пор компы стали довольно неплохо распознавать лица, что вовсю используется в системах контроля доступа, а понятие ИИ сместили дальше, в область недоступного современным компам.
В 2000-х управление автомобилем в обычной обстановке считали ИИ. С тех пор появились автомобили с реальным автопилотом (от Гугла которые, а не от Теслы), а понятие ИИ сместили дальше, в область недоступного современным компам.
Короче - понятие ИИ всегда будут задвигать туда, где техника ещё уступает человеку. Чтобы не обидно было.

Цитата: basilevs от 29.06.2017 17:43:35В 1960-х считалось, что игра в шахматы - это ИИ. С тех пор компы стали уверенно обыгрывать людей, а понятие ИИ сместили дальше, в область недоступного современным компам.
В 1980-х распознавание лиц считали ИИ. С тех пор компы стали довольно неплохо распознавать лица, что вовсю используется в системах контроля доступа, а понятие ИИ сместили дальше, в область недоступного современным компам.
В 2000-х управление автомобилем в обычной обстановке считали ИИ. С тех пор появились автомобили с реальным автопилотом (от Гугла которые, а не от Теслы), а понятие ИИ сместили дальше, в область недоступного современным компам.
Короче - понятие ИИ всегда будут задвигать туда, где техника ещё уступает человеку. Чтобы не обидно было.

Насколько я помню тест Тьюринга на кошачий хвост не менялся годов этак с давних. В смысле по торчащему из-за угла кошачьему хвосту (любого размера, формы и расцветки) любой человек определит, что там кошка. А числодробилка?

Цитата: basilevs от 29.06.2017 17:43:35В 1960-х считалось, что игра в шахматы - это ИИ. С тех пор компы стали уверенно обыгрывать людей, а понятие ИИ сместили дальше, в область недоступного современным компам.
В 1980-х распознавание лиц считали ИИ. С тех пор компы стали довольно неплохо распознавать лица, что вовсю используется в системах контроля доступа, а понятие ИИ сместили дальше, в область недоступного современным компам.
В 2000-х управление автомобилем в обычной обстановке считали ИИ. С тех пор появились автомобили с реальным автопилотом (от Гугла которые, а не от Теслы), а понятие ИИ сместили дальше, в область недоступного современным компам.
Короче - понятие ИИ всегда будут задвигать туда, где техника ещё уступает человеку. Чтобы не обидно было.

А теперь реальность.
1. Шахматы считалась интеллектуальной игрой до тех пор, пока мощность компьютеров не стала достаточной для эффективной работы алгоритма поиска с альфа-бета отсечением. Ботвинник, с его «интеллектуальной» программой «пионер» остался на задворках истории. В настоящее время шахматные движки используют представление доски в виде 64-битных чисел (битбордов), используют алгоритмы умножения этих битбордов на заранее рассчитанные константы для моментального нахождения возможных ходов и многие другие трюки, которые целиком и полностью придуманы человеком, а не машиной. Можно с уверенностью сказать, что научиться программе так и не удалось. Но можно констатировать, что увеличились аппаратные возможности для подбора вариантов, что выкинуло шахматы из разряда актуальных проблем.
2. Распознавания образов и многие другие классификаторы информации основанные на нейросетевых технологиях считались интеллектуальными только фантастами и романтиками. Любой профессионал, который понимает, как работает эта система, скажет вам, что без заранее записанных знаний – это всего лишь кусок никчемного железа. При этом математическая модель нейросети – это разделение плоскостями N-мерного простраства признаков. Нет совершенно никакой магии, и тем более интеллекта. Обучение без учителя почти всегда нереализуемо. А с животным миром, кроме слова нейрон, эту систему вообще ничего не связывает. Мозг функционирует совершенно по другим законам. Как-то раз мне приходилось шлифовать алгоритм одной нейросети, выкидывая все лишнее.. в итоге получился обычный сумматор разности битового образа и группы паттернов, на которых велось обучение. Скорость возросла примерно в 400 раз при такой же степени распознавания. В очередной раз можно было констатировать, что «интеллектуальная система» ничего не дала человеку, и заточенный алгоритм на порядки эффективней новомодных фишек. Зато на этом примере мы опять убеждаемся, что увеличение мощности оборудования дало возможность отключить мозг и распространять относительно общий не эффективный алгоритм на всё, что валяется под ногами.  
3. Такая же история с генетическими алгоритмами. Когда-то это была бомба. Создается пул подпрограмм, у которых на шару сгенерирован код. Затем эти программы конкурируют друг с другом, кто решит определенную проблему эффективней и точнее. Популяции программ скрещиваются, код мутирует, происходит эволюционный отбор. Яркий пример такого «интеллекта» - проект «амебы», который до сих пор наверное жив. По началу так и хочется сказать «ВАУ!».. вот же оно!.. Только вот беда.. Отбор программ осуществляется определенной функцией, которая, собака, так и норовит вывести вас не в глобальный экстремум, а в локальный, и дальнейшей эволюции просто не происходит. Остается полагаться на грубые мутации в сотнях тысяч подпрограмм, то есть осуществлять тупой перебор. Таким образом и здесь не удалось решить проблему комбинаторного взрыва. Тупо недостаточно мощности аппаратуры. К примеру, легко удается научить программу играть в арканойд с двумя степенями свободы «героя». А чтобы система сама научилась играть в танки и не проигрывать, потребуется увеличить скорость расчетов примерно в триллион раз, затратив на это пару тысяч лет. Что уж говорить о существовании такой программы в реальной среде )))
4. Логические подходы мы ранее уже разобрали. А остальные виды «интеллектуальных» систем являются в той или иной мере модификацией или гибридизацией этих подходов.
Вывод: все, что называлось или называется «интеллектуальным», совершенно таковым может и не являться. Термин «искусственный интеллект» конечно серьезно помогает вышибать деньги из карманов доверчивых граждан и откровенно тупоголовых чиновников, но на деле это истертные до дыр алгоритмы середины прошлого века. С тех пор не происходило никаких прорывов в этой области. То есть вообще никаких. Идет шлифовка старых идей и наращивание аппаратных возможностей для ускорения рассчетов. Причем, для прорыва недостаточно нарастить мощность оборудования в триллион раз, потому что при существующих технологиях и запросах реальной науки эта величина стремится к бесконечности. )))
 

Цитата: basilevs от 29.06.2017 17:43:35В 1960-х считалось, что игра в шахматы - это ИИ. С тех пор компы стали уверенно обыгрывать людей, а понятие ИИ сместили дальше, в область недоступного современным компам.
В 1980-х распознавание лиц считали ИИ. С тех пор компы стали довольно неплохо распознавать лица, что вовсю используется в системах контроля доступа, а понятие ИИ сместили дальше, в область недоступного современным компам.
В 2000-х управление автомобилем в обычной обстановке считали ИИ. С тех пор появились автомобили с реальным автопилотом (от Гугла которые, а не от Теслы), а понятие ИИ сместили дальше, в область недоступного современным компам.
Короче - понятие ИИ всегда будут задвигать туда, где техника ещё уступает человеку. Чтобы не обидно было.

Скорей всего, интеллект - это производное от самой сущности жизни как таковой, стремления продолжиться дальше. Отсюда же в мозге человека появляются всякие там гормоны и стремления. Поэтому настоящего искусственного интеллекта можно будет достичь, только если начать с самого сначала. Ну или хотя бы осознать степень участия природы в нашем интеллекте, смочь формализовать и пропустить этот этап .

Цитата: Савин от 29.06.2017 20:32:41Насколько я помню тест Тьюринга на кошачий хвост не менялся годов этак с давних. В смысле по торчащему из-за угла кошачьему хвосту (любого размера, формы и расцветки) любой человек определит, что там кошка. А числодробилка?

Не любой. Числодробилка уже на том же уровне сегодня в этом тесте. Тесть Тьюринга, кстати, тоже уже можно считать пройденным машинами. Теперь настала пора следующего этапа усложнения теста человек/машина.

Цитата: Papakarlo от 29.06.2017 20:59:00Вывод: все, что называлось или называется «интеллектуальным», совершенно таковым может и не являться. Термин «искусственный интеллект» конечно серьезно помогает вышибать деньги из карманов доверчивых граждан и откровенно тупоголовых чиновников, но на деле это истертные до дыр алгоритмы середины прошлого века. С тех пор не происходило никаких прорывов в этой области. То есть вообще никаких. Идет шлифовка старых идей и наращивание аппаратных возможностей для ускорения рассчетов. Причем, для прорыва недостаточно нарастить мощность оборудования в триллион раз, потому что при существующих технологиях и запросах реальной науки эта величина стремится к бесконечности. )))

Это сегодняшняя точка зрения. 2010-х. А я читал популярную литературу по ИИ ещё в 1980-х. И тогда под это понятие подходили гораздо более простые вещи, нежели сегодня.

Цитата: basilevs от 29.06.2017 21:41:40Не любой. Числодробилка уже на том же уровне сегодня в этом тесте. Тесть Тьюринга, кстати, тоже уже можно считать пройденным машинами. Теперь настала пора следующего этапа усложнения теста человек/машина.

Это все от непонимания, что такое интеллект. До сих пор люди спорят. Кто-то авторитетный что-то ляпнет, а потом все начинают тиражировать. А на деле глупость. И во времена Тьюринга были люди, которые говорили, что этот тест не применим. Только кто же их слушал? 
Сейчас именно интеллектом занимаются в основном фрики. На этом не заработать денег. Никто не будет инвестировать, не ясен результат. А вот "интеллектуальными" системами заработать можно, и результат понятный и предсказуемый. 
И совсем не факт, что количество решенных прикладных задач перерастет в качество и совершит революцию.

Цитата: Papakarlo от 29.06.2017 13:07:21Ну почему же? ))) я не утверждаю, что применение этих систем в бытовом плане бесперспективно. Я просто пытаюсь объяснить что человечество ни на шаг не приблизилось к созданию ИИ с характеристиками хотя бы собаки, не говоря уже о том, чтобы вырастить "помошника" в пополнении знаний. Описанный Вами логический подход также бесперспективен в решении любых мало-мальски сложных задач. Дело в том, что задачи, которые действительно представляют интерес в качестве знаний, они в основном находятся в списке неразрешимых, а поэтому не выводимые при помощи формальной логики. К примеру, теория линейно упорядоченных множеств разрешима, теория абелевых групп разрешима, а теория групп неразрешима. У формальной логики вообще большие проблемы с представлением бесконечности. Да и многие разрешимые с виду проблемы внезапно "хотят" бесконечную память в устройстве. Такие дела... В результате невозможно получить адекватное поведение машины в условиях неопределенности, недостаточности знаний, зашумленности данных.. при этом, логическая цель должна быть точно поставлена извне, или же мы приходим к невероятно сложному генератору целей, реализация которого будет едва ли не сложнее всего остального. Логический подход чаще, чем другие подвержен полному перебору вариантов, что неминуемо приведет к колапсу.  А что будет, если ранее записанная в базу данных теорема, в итоге окажется неверна? Или найдутся ограничения. Короче, все не так плохо, как многие думают, а гораздо хуже.

Наша вселенная это динамическая система пространства под влиянием масштабирующей силы времени. Результатом этого воздействия яаляется то что прямолинейного равноускоренного движения движения в нашей вселенной не существует. Любая задача не имеет точного решения. Наличие знака = вносит непреодолимую ошибку в результат.
 Истинное решение задачи подчиняется законам движения силы в пространстве - задача должна решаться как взаимодействие сил и их суммы в степени их количества +время.
 Весь математическиё аепарат рассматривает лишь частные случаи, условно принимая отрезок за прям2ю.
 

Цитата: basilevs от 29.06.2017 21:41:40Тесть Тьюринга, кстати, тоже уже можно считать пройденным машинами

Чего-чего? Это с какой стати? 

Тест Тьюринга это научная интерпретация известного утиного теста:

"Если что-то выглядит как утка, плавает как утка и крякает как утка, то это, скорее всего, утка."

Если он пройден компьютером, то значит ИИ создан. Скорее всего до этого еще далеко.

Цитата: Papakarlo от 29.06.2017 22:18:54Это все от непонимания, что такое интеллект. До сих пор люди спорят

"Искусственный интеллект", напомню, понимается в "слабом" и "сильном" смысле. ИИ в "слабом" смысле - это машина, которая решает задачу, традиционно считающуюся требующей интеллекта для своего решения (конечно, это - так себе определение;). ИИ в "сильном" смысле - не уступающий человеческому. 
"Интеллектуальных" систем в "слабом" смысле полно и они давно успешно применяются. Это, например:
- таки игры;
- системы распознавания образов, в широком смысле - здесь и хвосты котиков, и физиономии террористов на видеокамерах, и акустические сигнатуры подлодок противника...;
- экспертные системы;
- концептуальное программирование;
- извлечение знаний (data mining/knowledge mining);
- системы обработки текстов на естественном языке, включая машинный перевод, извлечение смысла, и пр.;
- робототехника/техническое зрение;
- системы автоматического синтеза и; доказательства теорем;
- системы поиска в пространстве состояний, начиная с легендарного GPS (не путать с геопозиционированием!);
- семантический Web;
- ...
Какие задачи мы склонны считать требующими для своего решения наличия интеллекта? Не имеющие ни точной формулы для нахождения ответа, ни известного детерминированного алгоритма получения результата. "Интеллектуальный агент", как представляется, должен обладать - в противоположность "тупой машине":
- гибкостью, адаптивностью;
- способностью к обучению;
- способностью к построению плана достижения цели;
- способностью к целеполаганию;
- ...
Критерий ИИ в "сильном" смысле предложен Аланом Тьюрингом - если машина будет способна вести диалог на естественном языке на произвольные темы неотличимо от человека, она может рассматриваться, как "разумная в любом допустимом смысле этого слова". Есть, правда, и критика подобной точки зрения ("китайская комната").

Цитата: Поверонов от 02.07.2017 23:38:35Тест Тьюринга это научная интерпретация известного утиного теста:

"Если что-то выглядит как утка, плавает как утка и крякает как утка, то это, скорее всего, утка."

Если он пройден компьютером, то значит ИИ создан. Скорее всего до этого еще далеко.

ЦитатаВ конкурсе, проведённом в 2010 году, было увеличено время до 25 минут при общении между системой и исследователем, по требованию спонсора (программы продвинулись вперёд в способности имитировать человека, и только лишь при длительной беседе появляются нюансы, позволяющие вычислять собеседника). Конкурс, проведённый 15 мая 2012 года, состоялся впервые в мире с прямой трансляцией беседы, что только поднимает интерес к данному конкурсу.

Приз Лёбнера