для новых концепций и неожиданных знаний, особенно в свете последних научных прорывов и достижений. Условно, подходы по изучению интеллекта можно разделить на две группы. Первая – высокоуровневое исследование того как работает интеллект. Вторая – изучение естественного интеллекта на физическом уровне, от самых простых природных явлений, таких как последовательности ДНК до работы мозга человека и других живых организмов. Создание искусственного интеллекта также способствует общему пониманию и прогрессу.
Построение интеллектуальных систем или фреймворков знаний является весьма ограниченным. Суть ограничения в том, что может быть всего два подхода работы интеллекта: 1 – распознавание паттернов на основе опыта, 2 – вывод на основе рассуждений. Если в первым случае все понятно, считай что сразу есть готовое решение или ранжированный список, в котором отбираются наиболее вероятные решения. То во втором случае, цепочки рассуждений могут быть сколь угодно сложными, разветвляться, прерываться и т.п. Состоять из множеств этапов или шагов. На каждом шаге работает тот же принцип двух возможностей, может наконец сложиться паттерн готового решения или опять нужно идти в рассуждения.
Научные исследования и гипотезы, которые продвинули наше понимание интеллекта
В начале 1900-х годов психологи, в том числе Альфред Бине, начали создавать первые тесты на интеллект, чтобы выявить нарушения обучаемости у детей. Это положило начало тестированию интеллекта и концепции IQ.
Теория множественного интеллекта была предложена Говардом Гарднером. Эта теория утверждает, что существует как минимум восемь различных типов интеллекта, включая музыкальный, межличностный, логико-математический, кинетический и др. Это опровергло идею о том, что интеллект это про один тип, например логический.
Эмоциональный интеллект был представлен психологами Питером Саловеем и Джоном Майером в 1990 году. Эмоциональный интеллект включает в себя такие способности как управление эмоциями, эмпатия и чтение социальных сигналов. Это подчеркнуло важность когнитивных аспектов интеллекта.
Достижения в области визуализации мозга, такие как МРТ, ПЭТ-сканирование и ЭЭГ, позволили ученым изучить и составить карту областей мозга, активизирующихся во время выполнения различных когнитивных задач. Это пролило свет на нейронную основу интеллекта. Но это не означает что мы поняли как все работает, наоборот сложность работы мозга поражает. Мы не можем как в компьютерной программе видеть дампы данных и отслеживать взаимосвязи. Пока только можем регистрировать активность, и этого явно недостаточно.
Первые идеи искусственного интеллекта зарождались такими исследователями, как Алан Тьюринг, а развитие ИИ показало сложность проблемы и ограниченность человеческого познания. Созданные уже в наши дни системы ИИ в основном основываются на моделях машинного обучения. Идея машинного обучения в том, чтобы на обучающих