Читать книгу Искусственный интеллект и маркетинг - Маргарита Акулич - Страница 7

Аффективные вычисления

Под аффективными вычислениями принято понимание исследований и разработок систем, способных к распознаванию, интерпретированию, обработке и моделированию человеческих аффектов. Их рассматривают в качестве междисциплинарного поля, обеспечивающего охват таких областей как компьютерные науки, психология и когнитивная наука.

В отношении происхождения поля можно сказать, что его рассмотрение имело место еще в ранних философских исследованиях эмоций. А более современная ветвь информатики возникла с помощью статьи об «аффективных вычислениях» Розалинды Пикард (1995 год). Мотивацией для исследования является способность имитирования эмпатии, когда машина будет способна на интерпретирование человеческих эмоций и адаптированию своего поведения, чтобы дать отличающийся адекватностью ответ на эти эмоции.

Важность эмоций и социальных навыков для интеллектуального агента обусловлена:

способностью к обеспечению предсказания действий других, пониманию их мотивов и эмоциональных состояний, позволяющей агенту принимать более правильные решения. Такие понятия, как теория игр, теория принятия решений, требуют, чтобы агент быть в состоянии обнаружить и смоделировать человеческие эмоции;

тем обстоятельством, что ради облегчения взаимодействия человека и компьютера, интеллектуальная машина может захотеть отображать эмоции (даже если она сама не испытывает этих эмоций), чтобы выглядеть более чувствительной к эмоциональной динамике взаимодействия живых людей.

Вычислительное творчество, искусственный общий интеллект и AI-complete

Подполем AI творчество рассматривается как теоретически (в виде философской психологической перспективы), так и практически (в виде специфической реализации систем, генерирующих отличающиеся полезностью новые результаты).

Многие исследователи считают, что их работа в конечном итоге будет включена в машину с искусственным общим интеллектом, сочетающую все упомянутые выше навыки и даже превосходящие человеческие способности в большинстве либо во всех этих областях. Некоторые полагают, что для такого проекта могут потребоваться антропоморфные функции, такие как искусственный мозг или искусственное сознание.

Многие из вышеперечисленных проблем также требуют решения общей разведки. Например, даже конкретные простые задачи, такие как машинный перевод, требуют, чтобы машина читала и записывала на обоих языках (NLP), следуя аргументам автора (причина), зная, о чем говорят (знание), и верно воспроизводя оригинал автора (социальный интеллект).

Проблема, такая как машинный перевод, считается проблемой «AI-complete», но все эти проблемы необходимо решать одновременно ради достижения производительности машины на человеческом уровне.