Program klasyczny a program, który się uczy

Wstęp do działu

W poprzednim dziale ustaliliśmy fundament: komputer jest maszyną uniwersalną, program to przepis zapisany w języku maszyny, a wszystko, co komputer przetwarza, jest liczbą. Zakończyliśmy jednak niepokojącym odkryciem — dla wielu zadań, które człowiek wykonuje bez namysłu (rozpoznanie kota, ocena nastroju, streszczenie artykułu), nie potrafimy podać przepisu. Nie z powodu braku umiejętności programistycznych, ale ponieważ nasza własna wiedza o tym, jak to robimy, jest niejawna.

Ten dział pokazuje, skąd biorą się dwa sposoby budowania programów „inteligentnych" — i dopiero potem domyka, czym jest (i nie jest) sztuczna inteligencja jako dziedzina. Zaczniemy od tego, co znaczy „inteligentny" w wyrażeniu „inteligentny program komputerowy". Potem porównamy dwa sposoby pisania: klasyczny (przepis wymyśla człowiek) i uczący się (człowiek buduje środowisko, a przepis wypracowuje maszyna na przykładach). Na tym fundamencie ustawimy ramę dziedziny: definicja, mity, AI wąska vs AGI, efekt AI. Uporządkujemy nazwy z mediów — sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, uczenie głębokie — i pokażemy, że są zagnieżdżone jedna w drugiej. Po pytaniu praktycznym (kiedy warto sięgać po AI) damy Ci mapę dwóch nóg AI (Jednostka 3.6) — historyczno-filozoficzne domknięcie całej Części I i zapowiedź Części II i III.

Po tym dziale będziesz mieć w ręku całą siatkę pojęć potrzebną do reszty książki. Część II pokaże, co udało się osiągnąć na drodze „reguł z góry" (i gdzie ta droga się urwała), a Część III — jak działa droga „reguł z danych", od pojedynczego sztucznego neuronu do trenowania wielkich sieci.

Mapa pojęć działu

              INTELIGENCJA (wiele inteligencji — Gardner)
                             |
              program automatyzujący proces myślowy
                             |
                  SZTUCZNA INTELIGENCJA
                             |
        ┌────────────────────┴────────────────────┐
   REGUŁY Z GÓRY                          REGUŁY Z DANYCH
   (programowanie klasyczne)              (uczenie maszynowe)
        |                                          |
   człowiek wymyśla przepis             człowiek buduje środowisko
   i zapisuje krok po kroku             (sieć) + daje przykłady
        |                                          |
   trudność: WYMYŚLIĆ przepis           trudność: ZEBRAĆ dane
                                        + dobrać architekturę
        |                                          |
   Część II książki                        Część III i IV książki
   (logika, systemy ekspertowe)            (sieci, LLM-y)

              AI  ⊃  uczenie maszynowe  ⊃  uczenie głębokie

Jednostki w tym dziale

• 3.1 Inteligentne programy komputerowe — co tu znaczy „inteligentny"
• 3.2 Reguły z góry vs reguły z danych: dwa sposoby pisania programu
• 3.3 Co to jest (i nie jest) sztuczna inteligencja
• 3.4 Mapa dziedziny: AI ⊃ uczenie maszynowe ⊃ uczenie głębokie
• 3.5 Kiedy warto, a kiedy nie warto sięgać po AI
• 3.6 Dwie nogi AI: mapa dalszej drogi

---