Kunsmatige intelligensie-stelselintegrasie

Deel van 'n reeks oor
Kunsmatige intelligensie
Belangrikste doelwitte Kunsmatige algemene intelligensie Superintelligensie Beplanning Rekenaarvisie Algemene speletjie speel (KI) Kennisvoorstelling Masjienleer Natuurliketaalverwerking Robotika KI-veiligheid
Benaderings Simbolies Diepleer Bayesiese netwerk Evolusionêre algoritmes Gesitueerde benadering Hibriede intelligente stelsels Stelselintegrasie
Filosofie Chinese kamerargument Vriendelike KI Beheer probleem/Oorname Etiek Eksistensiële risiko Turingtoets
Geskiedenis Tydlyn Dartmouth-werkswinkel Vordering KI-winter KI-oplewing KI-tydvak
Tegnologie Toepassings Projekte Programmeertale
Woordelys Woordelys

Die kerngedagte van kunsmatige intelligensie-stelselintegrasie is om individuele sagtewarekomponente, soos spraaksintetiseerders, saam te kan gebruik met ander komponente, soos gesonde verstand kennisbasisse, ten einde groter, breër en meer bekwame Kunsmatige intelligensie (KI) stelsels. Die hoofmetodes wat vir integrasie voorgestel is, is boodskaproetering, of kommunikasieprotokolle wat die sagtewarekomponente gebruik om met mekaar te kommunikeer, dikwels deur middel van 'n middelware-swartbordstelsel.

Die meeste kunsmatige intelligensie-stelsels behels een of ander soort geïntegreerde tegnologieë, byvoorbeeld die integrasie van spraaksintese-tegnologieë met dié van spraakherkenning. In onlangse jare was daar egter 'n toenemende bespreking oor die belangrikheid van stelselintegrasie as 'n veld op sy eie. Voorstanders van hierdie benadering is navorsers soos Marvin Minsky, Aaron Sloman, Deb Roy, Kristinn R. Thórisson en Michael A. Arbib. 'n Rede vir die onlangse aandag KI integrasie lok, is dat daar reeds 'n aantal (relatief) eenvoudige KI stelsels vir spesifieke probleemdomeine (soos rekenaarvisie, spraaksintese, ens.), en dat die integrasie van wat reeds beskikbaar is 'n meer logiese benadering tot breër KI as om monolitiese stelsels van nuuts af te bou.

Fokus op integrasie

Die fokus op stelselintegrasie, veral met betrekking tot modulêre benaderings, spruit uit die feit dat die meeste intelligensies van betekenisvolle skale saamgestel is uit 'n veelheid van prosesse en/of multi-modale insette en uitset benut. Byvoorbeeld, 'n humanoïde-tipe intelligensie sal verkieslik moet kan praat met spraaksintese, hoor met spraakherkenning, verstaan deur 'n logiese (of 'n ander ongedefinieerde) meganisme te gebruik, ensovoorts. Ten einde kunsmatig intelligente sagteware van breër intelligensie te produseer, is integrasie van hierdie modaliteite nodig.

Bronne

• Constructionist Design Methodology, published in A.I. magazine
• MissionEngine: Multi-system integration using Python in the Tactical Language Project