Sarcina AI-completă , prin analogie cu clasa NP-completă de probleme din teoria complexității , este o problemă a cărei soluție implică crearea unei „ IA puternice ”, adică rezolvarea principalei probleme a inteligenței artificiale : realizarea computerelor la fel de inteligente ca oamenii. [1] [2 ] . Cu alte cuvinte, rezolvarea oricărei probleme complete de AI necesită crearea unui agent „care gândește cu adevărat” [2] . Spre deosebire de noțiunea strictă de NP-completitudine, AI-completitudine este folosită ca termen informal.
Prin definirea unei probleme ca AI-completă, se înțelege că nu poate fi rezolvată printr-un algoritm simplu , precum cel folosit în Elise . Exemple de sarcini complete AI includ viziunea computerizată , înțelegerea limbajului natural [1] , promovarea testului Turing [3] . Aceste sarcini sunt ușor de rezolvat de către o persoană (unele sunt chiar descrise în termeni de comportament uman ), dar oricare dintre ele, de fapt, este un sistem complex de relații ale conceptelor umane . Unele sisteme informatice pot rezolva variații foarte simplificate ale acestor probleme, dar nu pot fi încă rezolvate în totalitate.
procesarea limbajului natural | |
---|---|
Definiții generale | |
Analiza textului |
|
Referire |
|
Traducere automată |
|
Identificarea și colectarea datelor | |
Model tematic | |
Evaluare inter pares |
|
Interfață în limbaj natural |