Gama de probleme definite de termenul „inteligență artificială” este destul de largă și destul de nedeterminată. În cel mai general sens, aceasta este soluția sarcinilor „intelectuale” cu ajutorul metodelor automate.

Dar ce activități ar trebui să fie considerate intelectuale și care ar trebui să fie acestea? Acest lucru nu este clar! De exemplu, suntem obișnuiți să considerăm că rezolvarea unor sarcini computaționale complexe este o activitate, fără îndoială, una intelectuală. Faptul este că dacă pentru o anumită problemă computațională (cum ar fi rezolvarea ecuațiilor) există un anumit algoritm drept soluție, atunci este destul de natural și clar reprezentat de o secvență de operații elementare individuale. În ceea ce privește activitățile precum recunoașterea modelelor, rezolvarea puzzle-urilor, dimpotrivă, este adesea dificil pentru un calculator să împartă în mod formal căutarea unei soluții în pași elementari separați, chiar dacă este ușor.

Dificultatea repartizării sarcinilor computaționale în pași elementari este de obicei asociată cu dificultatea de a descrie în mod formal aceste sarcini. De exemplu, o persoană poate distinge o pisică de un câine, dar este complet incapabilă să dea o descriere formală a procedurii de recunoaștere corespunzătoare.

Scopul lucrărilor în domeniul inteligenței artificiale este de a crea mașini a căror acțiuni, de obicei, necesită inteligență umană. Principalele direcții ale acestui domeniu includ metodele automate de rezolvare a problemelor precum: „înțelegerea” și traducerea limbajelor naturale, raționamentul logic, recunoașterea imaginilor vizuale și a vorbirii. Deși multe dintre aceste sarcini sunt foarte dificile, sunt deja create numeroase modele digitale care se apropie de nivelul uman.

Progresele în acest domeniu depind atât de dezvoltarea teoriei, cât și de acumularea rezultatelor practice. Pe măsură ce practicienii înțeleg, bazându-se pe experiența lor, căile de construire a unor sisteme complexe de procesare a informațiilor, stocul de metode de lucru va fi extins.

Relația dintre inteligența artificială și logică fac parte dintr-o poveste mai largă. Este greu să găsești o temă filosofică majoră care să nu se lege de probleme care au legătură cu raționamentul. Implicațiile, de exemplu, trebuie să corespundă unor concluzii care pot fi realizate de un interpret rațional al discursului. Oricare ar fi cauzalitatea, relațiile cauzale ar trebui să fie deductibile. Agenții inteligenți ar trebui să facă deduceri plauzibile cu privire la convingerile altor agenți. Obiectivele și constrângerile permanente care informează comportamentul unui agent inteligent trebuie să permită formarea unor planuri rezonabile.

Sunt multe probleme în inteligența artificială, însă, cea mai importantă este incapacitatea calculatorului de a înțelege limbajul natural. Odată ce calculatorul va putea învăța și gândi într-o limbă, lucrurile se vor schimba radical.

The range of problems defined by "artificial intelligence" is rather broad and rather indefinite. In the most general sense, this is the solution of "intellectual tasks" using automated methods.

But what activities should be considered intellectual and what should these be? This is not clear! For example, we are accustomed to considering that solving complex computational tasks is an undoubtedly intellectual activity. The fact is that if for some computational problem (such as solving equations) there is a certain algorithm as a solution, then it is quite natural and clearly represented by a sequence of individual elementary operations. In terms of activities such as pattern recognition, solving puzzles, on the contrary, it is often difficult for a computer to formally share a search for a solution in separate elementary steps, even if it is easy.

The difficulty of distributing computational tasks in elementary steps is usually associated with the difficulty of describing these tasks formally. For example, a person can distinguish a cat from a dog, but is totally incapable of giving a formal description of the appropriate recognition procedure.

The aim of the work in the field of artificial intelligence is to create machines which require human intelligence. The main directions of this area include automated methods to solve problems such as: "understanding" and translating natural languages, logical reasoning, visual and speech recognition. Although many of these tasks are very difficult, many digital models are already approaching the human level.

Further progress in this area depends both on the development of the theory and the accumulation of practical results. As practitioners understand, based on their experience, the ways of building complex information processing systems, the stock of working methods will be expanded.

The relations between AI and philosophical logic are part of a larger story. It is hard to find a major philosophical theme that doesn’t become entangled with issues having to do with reasoning. Implicatures, for instance, have to correspond to inferences that can be carried out by a rational interpreter of discourse. Whatever causality is, causal relations should be inferrable in everyday common sense settings. Whatever belief is, it should be possible for rational agents to make plausible inferences about the beliefs of other agents. The goals and standing constraints that inform a rational agent’s behavior must permit the formation of reasonable plans.

There are many problems in AI, but the most important is the computer's inability to understand natural language. Once the computer can learn and think in a language things will change radically.

Круг вопросов, объединяемых термином «искусственный интеллект», достаточно широк и довольно неопределен. В самом общем смысле — это решение «интеллектуальных» задач с помощью автоматических методов, в первую очередь с помощью вычислительных машин.

Но какую деятельность следует считать интеллектуальной, а какую нет? Это не вполне ясно. Например, мы привыкли рассматривать решение сложных вычислительных задач как деятельность, несомненно, интеллектуальную. Дело в том, что если для той или иной вычислительной задачи (типа решения уравнений) имеется определенный алгоритм решения, то он достаточно естественно и четко представляется последовательностью отдельных элементарных операций, которая и реализуется в виде соответствующей программы для вычислительной машины. Что же касается таких видов деятельности, как распознавание образов, решение головоломок и т. д., то для них, напротив, это формальное разбиение процесса поиска решения на отдельные элементарные шаги часто оказывается весьма затруднительным, даже если само их решение и несложно.

Трудность разбиения вычислительных задач на элементарные шаги обычно бывает связана с трудностью формального описания этих задач. Например, человек может отличать кошку от собаки, совершенно не будучи в состоянии дать формальное описание соответствующей процедуры распознавания.

Цель работ по искусственному интеллекту состоит в создании машин, выполняющих такие действия, для которых обычно требуется интеллект человека. В число основных направлений этой области входят автоматические методы решения задач, «понимания» и перевода языков, доказательства теорем и распознавание зрительных образов и речи. Хотя многие из этих задач очень трудные уже создано несколько программ для вычислительной машины, работающих па уровне, приближающемся к человеческому.

Дальнейшее продвижение в этой области зависит как от развития теории, так и от накопления практических результатов. По мере того как практики будут на основании своего опыта понимать пути построения все более сложных систем обработки информации, будет расширяться запас технических приемов работы.

Отношения между искусственным интеллектом и логикой являются частью большой истории. Трудно найти основную философскую тему, которая не запутывается в вопросах, связанных с рассуждениями. Например, импликатуры должны соответствовать выводам, которые могут быть выполнены рациональным интерпретатором дискурса. Какая бы ни была причинная связь, причинно-следственные связи должны быть выводимыми в повседневных ситуациях здравого смысла. Каковы бы ни были убеждения, рациональные агенты должны иметь возможность сделать правдоподобные выводы о верованиях других агентов. Цели и постоянные ограничения, которые определяют рациональное поведение агента, должны позволять формировать разумные планы.

В искусственном интеллекте много проблем, но наиболее важной является неспособность компьютера понимать естественные языки. Как только компьютер сможет учиться и думать, все изменится радикально.