במדעי המחשב, אינטליגנציה מלאכותית (AI), המכונה לעיתים מודיעין מכונות, היא אינטליגנציה שמודגמת על ידי מכונות, בניגוד לאינטליגנציה הטבעית המוצגת על ידי בני אדם. ספרי לימוד מובילים של AI מגדירים את התחום כחקר "סוכנים אינטליגנטים": כל מכשיר שתופס את סביבתו ונוקט בפעולות שממקסמות את הסיכוי שלו להשיג את יעדיו בהצלחה. באופן קולוני, המונח "בינה מלאכותית" משמש לרוב לתיאור מכונות (או מחשבים) המחקים פונקציות "קוגניטיביות" שבני אדם מקשרים למוח האנושי, כמו "למידה" ו"פתרון בעיות ".
ככל שמכונות הופכות למסוגלות יותר ויותר, משימות שנחשבות כנדרשות "אינטליגנציה" מוסרות לרוב מההגדרה של AI, תופעה המכונה אפקט ה- AI. פיצוץ במשפטו של טסלר אומר "AI זה כל מה שטרם נעשה." לדוגמה, זיהוי תווים אופטיים אינו נכלל לעתים קרובות מדברים הנחשבים ל- AI, והפכו לטכנולוגיה שגרתית. יכולות מכונות מודרניות המסווגות בדרך כלל כ- AI כוללות הבנה בהצלחה של דיבור אנושי, מתחרות ברמה הגבוהה ביותר במערכות משחק אסטרטגיות (כמו שחמט ו- Go), הפעלת מכוניות באופן אוטונומי, ניתוב חכם ברשתות מסירת תוכן והדמיות צבאיות.
בינה מלאכותית הוקמה כתחום אקדמי ב- 1956, ובשנים שחלפו מאז חווה כמה גלי אופטימיות, אחריה אכזבה ואובדן המימון (המכונה "חורף AI"), ואחריה גישות חדשות, הצלחה ומימון מחודש. . במשך מרבית ההיסטוריה שלו, מחקרי AI חולקו לתחומי משנה שלעתים קרובות אינם מצליחים לתקשר זה עם זה. תת-שדות אלה מבוססים על שיקולים טכניים, כמו יעדים מסוימים (למשל "רובוטיקה" או "למידת מכונות"), שימוש בכלים מסוימים ("הגיון" או רשתות עצביות מלאכותיות), או הבדלים פילוסופיים עמוקים. תחומי המשנה התבססו גם על גורמים חברתיים (מוסדות מסוימים או עבודתם של חוקרים מסוימים).
הבעיות (או היעדים) המסורתיים של מחקר AI כוללים הנמקה, ייצוג ידע, תכנון, למידה, עיבוד שפה טבעית, תפיסה ויכולת תנועה ותמרון של חפצים. אינטליגנציה כללית היא בין יעדי הטווח הארוך. הגישות כוללות שיטות סטטיסטיות, אינטליגנציה חישובית, ו- AI סימבולי מסורתי. כלים רבים משמשים ב- AI, כולל גרסאות חיפוש ואופטימיזציה מתמטית, רשתות עצביות מלאכותיות ושיטות המבוססות על סטטיסטיקה, הסתברות וכלכלה. תחום ה- AI מסתמך על מדעי המחשב, הנדסת מידע, מתמטיקה, פסיכולוגיה, בלשנות, פילוסופיה ותחומים רבים אחרים.
התחום התבסס על ההנחה כי ניתן לתאר את האינטליגנציה האנושית "בצורה כל כך מדויקת, שניתן ליצור מכונה כדי לדמות אותה". זה מעלה טיעונים פילוסופיים לגבי אופיו של הנפש והמוסר של יצירת יצורים מלאכותיים בעלי אינטליגנציה דמוית אנוש. סוגיות אלו נבדקו על ידי מיתוס, בדיוני ופילוסופיה מאז ימי קדם. יש אנשים שרואים גם ב- AI סכנה לאנושות אם היא מתקדמת ללא הפוגה. אחרים מאמינים כי AI, שלא כמו מהפכות טכנולוגיות קודמות, תיצור סיכון לאבטלה המונית.
במאה העשרים ואחת, טכניקות ה- AI חוו התחייה בעקבות התקדמות במקביל בכוח המחשב, כמויות גדולות של נתונים והבנה תיאורטית; וטכניקות AI הפכו לחלק חיוני מתעשיית הטכנולוגיה, ועוזרות לפתור בעיות מאתגרות רבות במדעי המחשב, הנדסת תוכנה ומחקר פעולות.
יצורים מלאכותיים בעלי יכולת מחשבה הופיעו כמכשירי סיפורים בעת העתיקה, והם היו נפוצים בבדיון, כמו בפרנקנשטיין של מרי שלי או ב- RUR (רובוטים אוניברסליים של רוסום). הדמויות הללו והגורל שלהם העלו רבים מאותם סוגיות שנדונו כעת באתיקה של בינה מלאכותית.
חקר ההיגיון המכני או ה"פורמלי "החל אצל פילוסופים ומתמטיקאים מימי קדם. חקר ההיגיון המתמטי הוביל ישירות לתורת החישוב של אלן טיורינג, שהציעה שמכונה, על ידי ערבוב סמלים פשוטים כמו "0" ו- "1", יכולה לדמות כל פעולה שניתן להעלות על הדעת בניכוי מתמטי. תובנה זו, שמחשבים דיגיטליים יכולים לדמות כל תהליך של הנמקה רשמית, ידועה בשם התזה של הכנסייה-טיורינג. יחד עם תגליות במקביל בנוירוביולוגיה, תיאוריית מידע וסייברנטיקה, הדבר הביא את החוקרים לשקול אפשרות לבנות מוח אלקטרוני. טיורינג הציע לשנות את השאלה משאלה האם מכונה הייתה אינטליגנטית, ל"אם ניתן למכונות להראות התנהגות חכמה או לא ". העבודה הראשונה שמוכרת כיום כאל AI הייתה העיצוב הרשמי של מק'ולוץ 'ופיטס 1943 עבור טיורינג מלא "נוירונים מלאכותיים".
תחום המחקר AI נולד בסדנה במכללת דארמות 'ב- 1956, שם טבע את המונח "בינה מלאכותית" על ידי ג'ון מקארתי כדי להבדיל בין התחום לסייברנטיקה ולהימלט מהשפעתו של הסייבר נורברט וינר. המשתתפים אלן ניואל (CMU), הרברט סימון (CMU), ג'ון מקארתי (MIT), מרווין מינסקי (MIT) וארתור סמואל (IBM) הפכו למייסדים ומובילי המחקר של AI. הם ותלמידיהם הפיקו תוכניות שהעיתונות תיארה כ"מדהימה ": מחשבים למדו אסטרטגיות בודק (כ. 1954) (ועל פי הדיווחים, 1959 שיחקו טוב יותר מהאדם הממוצע), פתרו בעיות מילים באלגברה, הוכיחו משפטים לוגיים (לוגיקה תיאורטיקן, הפעלה ראשונה בערך 1956) ודובר אנגלית. באמצע ה- 1960, המחקר בארה"ב מומן בכבדות על ידי משרד ההגנה ומעבדות הוקמו ברחבי העולם. מקימי AI היו אופטימיים לגבי העתיד: הרברט סימון ניבא, "מכונות יוכלו, תוך עשרים שנה, לבצע כל עבודה שאדם יכול לעשות". מרווין מינסקי הסכים, וכתב, "בתוך דור ... הבעיה של יצירת 'בינה מלאכותית' תיפתר באופן מהותי".
הם לא הצליחו להכיר בקושי של חלק מהמטלות שנותרו. ההתקדמות האטה ובשעה 1974, בתגובה לביקורת על סר ג'יימס לייטהיל ולחץ מתמשך מצד הקונגרס האמריקני לממן פרויקטים פרודוקטיביים יותר, הן ממשלת ארה"ב והן בריטניה ניתקו את המחקר הבודק ב- AI. השנים הבאות נקראו לימים "חורף AI", תקופה בה היה קשה להשיג מימון לפרויקטים של AI.
בשלהי ה- 1980 המוקדמים, המחקר של ה- AI קם לתחייה על ידי ההצלחה המסחרית של מערכות מומחים, סוג של תוכנית AI המדמה את הידע והמיומנויות האנליטיות של מומחים אנושיים. ב- 1985, שוק ה- AI הגיע למעל מיליארד דולר. במקביל, פרויקט המחשבים של הדור החמישי ביפן היווה השראה לממשלות ארה"ב ובריטניה להשיב את המימון למחקר אקדמי. עם זאת, החל מהתמוטטות שוק Lisp Machine ב- 1987, AI שוב נפלה למחלוקת, והחלה הפוגה שנייה וארוכה יותר.
בשלהי ה- 1990 ובראשית המאה ה- 21st, AI החל לשמש לוגיסטיקה, כריית נתונים, אבחון רפואי ותחומים אחרים. ההצלחה נבעה מגידול בכוח החישובי (ראו החוק של מור), דגש רב יותר על פתרון בעיות ספציפיות, קשרים חדשים בין AI לתחומים אחרים (כמו סטטיסטיקה, כלכלה ומתמטיקה), ומחויבות מצד החוקרים לשיטות מתמטיות ותקנים מדעיים. כחול עמוק הפך למערכת משחקי השחמט הראשונה שגברה על אלוף העולם בשחמט, גארי קספרוב, ב- 11 מאי ה- 1997.
ב- 2011, jeopardy! התאמת תערוכת חידונים בהתאמה, מערכת התשובות לשאלות של יבמ, ווטסון, ניצחה את שני הסוכנים הגדולים ביותר! אלופות, בראד רוטר וקן ג'נינגס, בהפרש משמעותי. מחשבים מהירים יותר, שיפורים אלגוריתמים וגישה לכמויות גדולות של נתונים אפשרו התקדמות בלמידה ותפיסת מכונות; שיטות למידה עמוקה רעבות נתונים החלו לשלוט במדדי הדיוק סביב 2012. ה- Kinect, המספק ממשק תנועת גוף 3D ל- Xbox 360 ו- Xbox One, משתמש באלגוריתמים שהגיעו ממחקר AI ממושך וכך גם עוזרים אישיים חכמים בסמארטפונים. בחודש מרץ 2016, AlphaGo ניצחה את 4 מתוך משחקי ה- 5 של גו במשחק עם אלופת גו לי סדול, והפכה למערכת ההפעלה הראשונה במחשבים שגברה על שחקן Go מקצועי ללא מוגבלות. בעתיד ה- 2017 של פסגת ה- Go, AlphaGo ניצחה במשחק של שלושה משחקים עם Ke Jie, שבאותה העת החזיק ברציפות את דירוג העולם מספר 1 במשך שנתיים. זה סימן את השלמת אבן דרך משמעותית בפיתוח בינה מלאכותית שכן Go הוא משחק מורכב יחסית, יותר משחמט.
על פי ג'ק קלארק של בלומברג, 2015 הייתה שנה נקודת ציון לבינה מלאכותית, כאשר מספר הפרויקטים של התוכנה המשתמשים ב- AI גוגל עלה מ"שימוש ספורדי "ב- 2012 ליותר מפרויקטים של 2,700. קלארק מציג גם נתונים עובדתיים המצביעים על השיפורים של ה- AI מאז 2012 הנתמך בשיעורי שגיאות נמוכים יותר במשימות עיבוד תמונה. הוא מייחס זאת לעלייה ברשתות עצביות במחיר סביר, בגלל עלייה בתשתיות מחשוב ענן ועלייה בכלי מחקר ומערכות נתונים. דוגמאות שהובאו אחרות כוללות פיתוח של מיקרוסופט של מערכת סקייפ שיכולה לתרגם אוטומטית משפה אחת לשפה ומערכת פייסבוק שיכולה לתאר תמונות לעיוורים. בסקר 2017, אחת מכל חמש חברות דיווחה כי הן "שילבו AI בחלק מהיצע או בתהליכים". בסביבות 2016, סין האיצה מאוד את מימון הממשלה; בהתחשב באספקת הנתונים הגדולה שלה ובתפוקת המחקר ההולכת וגוברת במהירות, יש משקיפים שמאמינים שהוא עשוי להיות בדרך למעצמת העל של AI. עם זאת, הודה כי הדיווחים על בינה מלאכותית נטו להיות מוגזמים.

חזרה למעלה