Amplificarea inteligenței ( Intelligence amplification, Cognitive augmentation, Machine augmented intelligence ) este un set de instrumente și metode care asigură cea mai înaltă performanță posibilă a inteligenței umane ; utilizarea eficientă a tehnologiei informației pentru a îmbunătăți inteligența umană. Teoria UI a fost dezvoltată activ în anii 1950 și 1960 de către pionierii ciberneticii și informaticii .
Termenul de amplificare a inteligenței (IA) a devenit utilizat pe scară largă după publicarea Introduction to Cybernetics (1956) (autorul lui Ashby, William Ross ), idei similare au fost publicate și de matematicianul chinez Wang Hao .
AI este uneori contrastată cu AI ( inteligența artificială ), adică proiectul de construire a inteligenței umanoide sub forma unui sistem tehnic autonom, cum ar fi un computer sau un robot. AI s-a confruntat cu multe obstacole fundamentale, atât practice, cât și teoretice, cu care este puțin probabil să se confrunte AI, deoarece AI necesită tehnologie doar ca suport suplimentar (de exemplu, sub forma unui exocortex ) pentru inteligența autonomă care există deja. Mai mult, UI are o lungă istorie de succes, deoarece toate formele de tehnologie a informației, de la abac la Internet , au fost dezvoltate pentru a îmbunătăți capacitățile de procesare a informațiilor ale creierului uman.
Termenul de amplificare a inteligenței (IA) a intrat în uz general după ce a fost folosit de William Ross Ashby în Introduction to Cybernetics (1956). Ideile asociate cu acest termen au fost propuse în mod explicit ca o alternativă la inteligența artificială de către Hao Wang în primele zile ale dovedirii teoremei automate .
… „ rezolvarea problemelor ” este în mare măsură, poate în întregime, o chestiune de alegere corectă . Luați, de exemplu, orice carte populară de probleme și puzzle-uri . Aproape fiecare dintre ele poate fi redusă la forma: dintr-un anumit set, selectați un element... De fapt, este dificil să ne gândim la o problemă, jucăușă sau serioasă, care nu necesită în cele din urmă o alegere adecvată, așa cum este necesar și suficient pentru rezolvarea lui. De asemenea, este clar că multe dintre testele utilizate pentru măsurarea „inteligenței” sunt clasificate în principal în funcție de capacitatea testatorului de a face alegeri adecvate... Astfel, este posibil ca ceea ce se numește în mod obișnuit „puterea inteligenței” să fie echivalent cu „puterea alegerii corecte”. Într-adevăr, dacă o Cutie Neagră vorbitoare a arătat o capacitate mare de alegere corectă în astfel de domenii – astfel încât, având în vedere o problemă dificilă, a dat în mod constant răspunsul corect – cu greu putem nega că a arătat echivalentul „comportamental” al „inteligenței înalte”. Dacă este așa și știm, de asemenea, că puterea de a alege poate fi sporită, se pare că puterea intelectuală, precum și puterea fizică, pot fi îmbunătățite. Nimeni să nu spună că acest lucru nu se poate face, deoarece șabloanele genetice fac acest lucru de fiecare dată când formează un creier care crește în ceva mai bun decât poate defini șablonul genetic în detaliu. Ceea ce este nou este că acum o putem face artificial, conștient, intenționat.
Ashby, W.R. , An Introduction to Cybernetics , Chapman and Hall, Londra, Marea Britanie, 1956. Retipărit, Methuen and Company, Londra, Marea Britanie, 1964. PDFSimbioza om-computer este o lucrare teoretică cheie publicată în 1960 de psihologul și informaticianul JCR Licklider . Articolul oferă o imagine a creierelor umane și a computerelor interdependente, „conviețuitoare”, strâns legate, care se completează reciproc în cel mai înalt grad:
Simbioza om-calculator este o subclasă de sisteme om-mașină. Există multe sisteme om-mașină. În prezent, însă, nu există simbioze om-calculator. Scopul acestui articol este de a introduce conceptul și, sperăm, de a stimula dezvoltarea simbiozei om-calculator prin analizarea unora dintre problemele interacțiunii dintre oameni și computere, atrăgând atenția asupra principiilor aplicabile ale ingineriei om-mașină și subliniind mai multe întrebări la care cercetarea trebuie să răspundă. Se speră că în nu prea mulți ani, creierul uman și mașinile computerizate vor fi foarte strâns legate, iar parteneriatul rezultat va gândi într-un mod în care niciun creier uman nu l-ar putea gândi vreodată și va procesa datele într-un mod nerealizat de mașinile de procesare a informațiilor. .cunoscut nouă astăzi.
Licklider, D.K.R. , „Simbioza om-calculator”, IRE Transactions on Human Factors in Electronics , voi. HFE-1, 4-11, martie 1960. EprintDin perspectiva lui Licklider , multe dintre sistemele inteligente pur artificiale descrise de cercetătorii excesiv de optimişti ar fi inutile. (Acest articol este, de asemenea, văzut de unii istorici ca marcând geneza ideilor despre rețelele de calculatoare care au înflorit mai târziu pe Internet .)
Cercetările lui Licklider au fost apropiate în spirit de contemporanul său și protejat DARPA, Douglas Engelbart ; ambele au considerat modalități de utilizare a computerelor care erau contrare opiniilor predominante (care vedeau computerele ca instrumente utile în primul rând pentru calcul) și au fost susținătorii cheie ai modului în care sunt utilizate acum (ca o completare autentică a oamenilor).
Engelbart a concluzionat că starea tehnologiei noastre controlează capacitatea noastră de a manipula informațiile, iar acest fapt, la rândul său, controlează capacitatea noastră de a dezvolta tehnologii noi și îmbunătățite. Și-a propus să dezvolte tehnologii bazate pe computer pentru manipularea directă a informațiilor, precum și îmbunătățirea proceselor de analiză a informațiilor individuale și de grup. Filosofia și planul de cercetare al lui Engelbart au fost exprimate cel mai clar și direct în raportul său de cercetare „Îmbunătățirea inteligenței umane: o diagramă conceptuală”. Engelbart este creditat cu noțiunea de inteligență augmentată în rețea, bazată pe munca sa de pionier.
Întărirea capacității unei persoane de a aborda o situație problemă complexă, de a ajunge la înțelegere pentru a-și satisface nevoile individuale și de a găsi soluții la probleme. Îmbunătățită în acest sens, capacitatea este o combinație de lucruri precum: înțelegere mai rapidă; intelegere mai buna; posibilitatea de a atinge un grad util de înțelegere într-o situație care anterior părea prea complicată; decizii mai rapide; cele mai bune soluții; și capacitatea de a găsi soluții la probleme care anterior păreau de nerezolvat. Și în situații complexe, includem problemele profesionale ale diplomaților, managerilor, specialiștilor în științe sociale, reprezentanților științelor vieții, fizicienilor, avocaților, designerilor - indiferent dacă situația problemă există timp de douăzeci de minute sau douăzeci de ani. Nu vorbim despre trucuri inteligente speciale care ajută în anumite situații. Vorbim despre un mod de a trăi într-un tărâm integrat în care bănuielile, încercările și erorile, incomprehensibilitatea și un simț uman al situației coexistă fructuos cu concepte puternice, terminologie și notație simplificată, metode sofisticate și asistenți electronici puternici.
Engelbart, D.K. , „Augmenting Human Intellect: A Conceptual Framework”, Summary Report AFOSR-3233, Stanford Research Institute, Menlo Park, CA, octombrie 1962. Eprint