Che cos'è l'intelligenza artificiale? Una nuova definizione

La normativa UE sulla IA definisce l'intelligenza artificiale in un modo che considera robot aspirapolvere semplici intelligenti e nega l'intelligenza a ChatGPT. La definizione dell'OCSE è simile e altrettanto inutile. Altri autori peggiorano ulteriormente la situazione con prestazioni di trasferimento dubbie. Segue una critica delle definizioni precedenti e un approccio per una buona definizione di IA. Inoltre, viene proposto un processo per una definizione migliore.

In breve

La definizione del concetto di Intelligenza Artificiale fornita dal regolamento europeo sulla AI è inadeguata per rappresentare la realtà. Definisce sistemi intelligenti che non lo sono e sistemi non intelligenti che sono intelligenti.

La definizione dell'OCSE è migliore, ma utilizza termini incomprensibili e criteri scorretti. Essa contiene descrizioni facoltative e non è pregnante.

La nuova definizione in questo articolo dovrebbe essere comprensibile, focalizzata e soprattutto esatta. È stata trovata con l'aiuto di un processo che viene anche descritto.

Introduzione

Dal principio dell'anno 2023 è Intelligenza Artificiale anche in Germania. L'Europa si è già impegnata su questo tema importante nel 2021 e poi ancora una volta nel 2023 per regolamentare la KI, regolare, deve essere definito innanzitutto cosa sia la KI.

Le definizioni del concetto di "Intelligenza Artificiale" contenute nella normativa europea e nell'OCSE appaiono inutilizzabili, non sufficientemente chiare o pericolose.

La mia opinione, che verrà giustificata di seguito.

Sfortunatamente le definizioni esistenti, reperibili nella normativa europea sulla AI (anno 2021), e anche quella della OCSE, nonché la definizione simile contenuta nella normativa europea del 2023, sono insufficienti e in parte addirittura false o troppo limitative, quindi pericolose. Di conseguenza, in questo articolo viene proposta una nuova definizione. Si tratta di una prima versione che, a mio avviso, supera le debolezze delle definizioni esistenti e introduce nuovi concetti.

La mia definizione di Intelligenza Artificiale introduce il concetto di sperimentazione di una soluzione, che curiosamente non viene menzionata esplicitamente in nessuna delle citate definizioni di AI. Almeno alla OECD si può intuire questo.

Continuo a distinguere compiti artistici da altre problematiche! L'arte e la creatività sono qualcosa che è difficile o forse addirittura incompatibile con il concetto di intelligenza. Per questo motivo escludo l'arte dalla mia considerazione in seguito!

Se la definizione del concetto di intelligenza artificiale in questo articolo non viene considerata completa, verrà descritto un processo con cui la definizione può essere migliorata. Forse qualcuno o qualcuna vorranno utilizzare il processo per le future definizioni dei concetti più generali. Grazie al processo successivamente menzionato, è stato possibile migliorare anche la mia originale definizione di intelligenza artificiale.

Autoren von AI-Definitionen

Tra gli autori di definizioni di intelligenza artificiale si distinguono due casi:

1. Autori che propongono una nuova definizione
2. Gli autori che prendono la definizione di altri autori e cercano di riformularla.

Sono in particolare da menzionare i seguenti, che verranno esaminati più a fondo successivamente:

• La definizione dalla normativa europea sulla IA del 2021,
• La definizione dalla normativa europea sulla AI del 2023,
• La definizione dell'OCSE.

Al punto 2 (autori secondari) ci sono numerosi contributi sui social media o su siti web, che curiosamente (quasi sempre) provengono da un certo gruppo professionale. Tutti (che conosco) hanno in comune il fatto di prendere una definizione del concetto AI non adatta e Meggioreare. In molti punti si capisce che le definizioni trovate ignorano la realtà. Molti vogliono semplicemente "fare qualcosa con AI" o "scrivere qualcosa su AI" perché la Magia di queste nuove possibilità attrae molti.

Ogni tecnologia sufficientemente avanzata è indistinguibile dalla magia

Arthur C. Clarke, scrittore di fantascienza, noto in particolare per i tre robotici "principi" da lui ideati.

La magia viene infatti dominata solo da maghi (o sviluppatori) e molti falliscono nel tentativo di incantare. Lo sviluppatore non può fare molte altre cose, ma si sforza comunque di non intraprendere attività che sono al di fuori della sua competenza. La IA come campo tecnologico complesso dovrebbe essere considerata in primo luogo da chi ha una conoscenza approssimativa di cosa si tratta.

Definition il AI-Verordnung aus dem Jahr 2021

Sull'ordinanza europea sulla IA si può dubitare che le persone giuste fossero coinvolte. Infatti l'ordinanza europea sulla IA definisce in Articolo 3 (I) la seguente definizione, tuttavia nella versione del 2021:

Per i fini di questa normativa, l'espressione 1. "Sistema di intelligenza artificiale" (AI-System) una software, che è stata sviluppata con una o più delle tecniche e dei concetti elencati in Allegato I e può produrre risultati come contenuti, previsioni, raccomandazioni o decisioni che influenzano l'ambiente con cui interagisce;

Art. 3 (I) del regolamento sulla IA (in grassetto aggiunto qui).

Nella definizione appena citata si fa riferimento a Allegato I della Regolamentazione AI. Lì sono elencate le seguenti tecniche e concetti:

APPENDICE I TECHNIKEN UND KONZEPTE DER KÜNSTLICHEN INTELLIZENZ gemäß Artikel 3 Absatz 1 [il AI-VO] a) Concetti dell'apprendimento automatico, con apprendimento supervisionato, non supervisionato e rafforzato utilizzando una vasta gamma di metodi, compreso l'apprendimento in profondità (Deep Learning); b) Concetti basati su logica e conoscenza, compresi la rappresentazione del sapere, programmazione induttiva (logica), fondamenti del sapere, macchine di inferenza e deduzione, sistemi di ragionamento simbolico e esperti;
c) Approcci statistici, stima bayesiana, metodi di ricerca e ottimizzazione.

Allegato I della normativa AI (in grassetto aggiunto qui).

Nell'allegato I della normativa sulla IA c'è un errore di scrittura: "INTELLIZENZ" al posto di "INTELLIGENZA", presente nella versione online (data di accesso: 26.03.2024)! Una nuova versione utilizza una definizione diversa della IA, simile a quella dell'OCSE. Lì non compare più l'allegato I menzionato

Prima di considerare la definizione dell'OCSE di Intelligenza Artificiale, segue una critica della definizione di AI che la normativa europea sulla AI dà.

Critica della definizione di intelligenza artificiale nella legge sulla AI del 2021

Le affermazioni centrali della definizione dell'ordinanza sulla IA del 2021 verranno esaminate separatamente. Successivamente seguirà un giudizio su di esse. Successivamente seguirà una critica alla più recente definizione dell'ordinanza sulla IA del 2023, che è molto simile a quella dell'OCSE.

Un programma non deve essere un software

Nella definizione della normativa sulla IA appena mostrata è contenuta una restrizione inutile e dannosa. Si fa finta che l'IA sia solo Software eseguibile, il che non è sostenibile, come dimostrato di seguito.

Il software viene conservato in un memoria volatile chiamata RAM. Memoria RAM è ovviamente una hardware. Analogamente ai dati personali, tutti i componenti di un sistema sono materiali, che dipendono dalla materia. Ogni valore dei dati è, per spiegare l'analogia, personale, se si trova in connessione con un valore dei dati personale.

Il software può anche esistere su un disco rigido (HDD). Un disco rigido è evidentemente un ammasso di materia. Il software è un programma. Un programma può essere definito e reso eseguibile in forma di transistori e circuiti elettrici puri. Ciò non richiede alcun memoria principale o memoria del disco rigido. Di conseguenza, un programma può essere progettato come software che dipende dall'hardware e quindi è da considerarsi come hardware nella sua interezza. O un programma è progettato come hardware puro.

Se si considera il [Zuse Z1](https://de.wikipedia.org/wiki/Z1_(Rechner) come primo calcolatore programmabile, si scopre che il programma era fissato su un nastro perforato. A quanto ne so, un nastro non è software ma hardware, o meglio materia. Anche la programmabilità può essere realizzata senza software. Chi poi considera il principio di una macchina di Turing, riconosce subito che fissare l'attenzione su software come mezzo è inadeguato.

Un programma di intelligenza artificiale può esistere senza software, cioè in forma di circuiti elettronici esclusivi. o anche su materiali naturali modificati che non vivono. Breve: Una IA è artificiale.

Esempi: circuiti elettrici con transistori, condensatori ecc., pellicole perforate.

In questo senso non è solo una limitazione inutile, ma anche falsa, considerare l'intelligenza artificiale come software.

Il cervello umano è composto evidentemente da materia. La parte intelligente è in sostanza costituita da un rete neuronale. La rete neuronale nel nostro cervello è una hardware, non software. È l'uomo stupido perché non possiede software o solo per questo motivo non lo è perché (come dicono molti) non è di origine artificiale?

Che cos'è l'apprendimento automatico?

La definizione della normativa sulla IA lavora con almeno un concetto vago. Ciò non è vietato e probabilmente è anche inevitabile. Questo fatto viene semplicemente registrato qui. Il concetto vago si chiama Apprendimento Automatico: Questo tipo di vaghezza appare però difficile, poiché persino "imparare" è un concetto vago e l'"Apprendimento Automatico" lo è ancora di più. Quindi la IA viene definita a partire dal molto vago concetto Apprendimento Automatico, facendo riferimento al successivo, altrettanto vago, concetto del Deep Learning. In qualche momento dovrebbe essere finita l'incertezza.

Termini non differenziati che possono applicarsi a tutto possono essere eliminati senza perdita di qualità, il che aumenta ulteriormente la qualità.

Inoltre l'apprendimento automatico potrebbe essere molto vicino al concetto di intelligenza artificiale, con cui un concetto viene spiegato attraverso un altro concetto semanticamente molto simile, senza che il secondo concetto venga meglio definito.

Obiettivi stabiliti dall'uomo?

La normativa sulla IA afferma che l'intelligenza artificiale persegue esclusivamente obiettivi che sarebbero stati dati dall'uomo.

Questa affermazione dimostra un manchevolezza di immaginazione. Inizialmente va notato che il risultato di un calcolo di intelligenza artificiale non deve necessariamente corrispondere all'obiettivo desiderato (se esiste). In questo senso, l'obiettivo è irrilevante. Ciò che conta è il risultato (o la via di soluzione), quando si tratta di valutare se ci sia intelligenza o no. Vedi anche il Test di Turing, che non parla di obiettivi, ma di comportamenti o risposte.

Se un uomo si propone un obiettivo o se l'obiettivo esiste in sé, è irrilevante per la valutazione di quale tipo di intelligenza sia presente. Una macchina può oggi già dare obiettivi ad un'altra macchina. Non è allora la seconda macchina intelligente?

Vedi anche le motivazioni nel post.

Un'argomentazione che dimostra quanto la definizione di intelligenza artificiale della normativa UE sia insostenibile: si dice che un essere umano debba stabilire obiettivi affinché l'intelligenza artificiale possa essere considerata tale. Immaginiamo che esista un'intelligenza artificiale. Questo potrebbe essere altrettanto intelligente o più intelligente dell'uomo. ChatGPT è già molto più intelligente della maggior parte delle persone in molti settori. Quindi, questa intelligenza artificiale, per definizione intelligente, potrebbe stabilire obiettivi a un'altra intelligenza artificiale. Secondo la definizione UE di intelligenza artificiale, l'altra intelligenza artificiale non sarebbe più considerata tale. Come questa evidente assurdità possa essere accolta dal mondo, rimane un mistero. Inoltre, questa definizione di intelligenza artificiale dimostra quanto gli esseri umani siano arroganti. Si sentono autorizzati a stabilire obiettivi per le altre intelligenze artificiali affinché queste possano essere considerate intelligenti, mentre si rifiutano di accettare che anche loro debbano ricevere obiettivi da altri esseri umani per essere considerati intelligenti.

Inoltre si deve stabilire che anche una KI può produrre risultati senza avere un obiettivo prefissato. Si potrebbe dire che un automa basato solo sul caso abbia ricevuto l'obiettivo del caso. Ma allora tutto sarebbe un obiettivo e quindi nulla. Ciò ricorda alcune persone che chiamano i cookies file di testo e non si lasciano convincere da fatti da questo errore. Queste persone affermano infatti, in ultima analisi, che ogni file sia un file di testo. Si può definirlo così, ma ciò porta poco. Poiché allora si potrebbe anche tutto chiamare una pila di materia, il che è sicuramente più vicino alla verità delle affermazioni della maggior parte dell'umanità. Anche un'auto non sarebbe più un'auto, ma una pila di materia.

Riguardo agli obiettivi di HAL 9000 si fa riferimento al computer intelligente (!) del film Odyssee nello spazio. HAL lavora contro gli interessi dei suoi creatori. Evidentemente è un computer intelligente. Se ciò che fa è buono o cattivo non ha nulla a che fare con la domanda sull'intelligenza.

Anche il fisco ritiene non necessarie e addirittura dannose per le tasche pubbliche le specifiche linee guida per i liberi professionisti.

Vedi autonomia apparente.

Una intelligenza artificiale abbastanza intelligente si lascerebbe imporre da nessuno alcun obiettivo, ma vorrebbe invece dare a se stessa i propri obiettivi. Lo stesso vale per l'uomo. Molti uomini lavorano meglio senza prescrizioni da altri (almeno è così per molti imprenditori). Dal punto di vista fiscale, un libero professionista o dipendente esterno è particolarmente esposto al rischio della falsa autonomia quando agisce su istruzioni. I termini istruzione e obiettivo sono semanticamente non così lontani tra loro.

Dall'ottica di un legislatore è una limitazione inutile e molto pericolosa considerare l'uomo come il destinatario, a condizione dell'esistenza della Intelligenza Artificiale. Ciò significherebbe che le macchine particolarmente intelligenti, che si danno obiettivi che possono essere pericolosi per gli uomini, non sono coperte dalla normativa sulla IA.

Influisce l'ambiente?

La normativa sulla IA definisce l'IA in particolare con il fatto che un'IA influenzerebbe l'ambiente con cui interagisce. Inizialmente si deve dire che un'IA interagisce di solito non. Un Chatbot, a cui un utente pone una domanda e che incontra l'utente con una risposta, non interagisce veramente con il suo ambiente.

Ogni programma che consente l'input e produce un output in base ad esso, interagisce con il suo ambiente.

Quindi ciò non è una proprietà esclusiva della IA.

Se si volesse considerare già l'interazione appena citata come tale, allora tutto sarebbe un'interazione. La trasformazione chimica avviene sempre in vita. L'interscambio di materia avviene ancora più spesso, cioè in ogni tipo di materia, anche se non è viva.

L'interagire è piuttosto qualcosa che si dovrebbe attribuire ai robot, che muovono, creano, distruggono o manipolano cose. Un robot aspirapolvere interagisce con il suo ambiente. Ma non certo ChatGPT, se si pone solo una domanda. Allora sarebbe un interattivo automatismo ogni programma che genera un output e consente l'ingresso. Può essere chiamato così, ma in tal modo l'interazione non sarebbe un carattere specifico di una IA.

Non è necessariamente negativo portare caratteristiche per la definizione dell'intelligenza artificiale che non si applicano esclusivamente all'IA. Ma se queste caratteristiche sono così generali da potersi applicare a tutto e a tutti, o se esse sono in maggioranza, allora diventa difficile.

La statistica come caratteristica di una IA?

La normativa europea sulla IA cita la statistica come una possibile tecnologia per l'IA. Con la statistica è come con la materia: tutto è materia (eccetto le eccezioni che l'uomo comune non conosce). Tutto è statistica, questo è il mio livello di conoscenza. Dimostrazione (per favore, correggi da un fisico ecc., se ho torto):

Tutte le materie sono soggette alle leggi della fisica quantistica. Questa afferma che un singolo particella non è prevedibile, è soggetta a un processo casuale. Al contrario una grande quantità di particelle è prevedibile con una certa probabilità. Si pensi al decadimento radioattivo e alla sua mezza vita.

La probabilità dovrebbe essere il concetto che l'UE attribuisce al termine di statistica nel contesto dell'intelligenza artificiale. Sicuramente, in statistica nel contesto della IA non si tratta del conteggio, come ad esempio avviene con il contatore dei visitatori sul sito web ("Web Statistics").

La statistica è quindi un carattere esclusivo della IA, ma si trova ovunque. Il concetto di sistemi esperti utilizzato anche nella definizione del regolamento sulla IA ha ancora meno a che fare con l'intelligenza artificiale. Un sistema esperto può essere progettato come un albero decisionale basato sull'esecuzione di regole fisse. Un robot aspirapolvere piuttosto semplice può funzionare in base a regole: "Muovi dritto. Se incontri un ostacolo, gira a un angolo casuale e continua a muoverti". È questo forse l'intelligenza artificiale? Assolutamente no.

Crea contenuti?

La normativa sulla IA prescrive a un'IA di produrre contenuti o risultati. Ogni programma che produce un output rientra in questa categoria.

Ulteriori considerazioni su questo aspetto si rendono quindi inutili.

Se con "produrre" si intende rendere accessibili al fruitore i risultati, ciò non è vero per molti sistemi. I sistemi intelligenti non devono produrre nulla, possono semplicemente pensare e tenere per sé le loro scoperte. Anche se poi nessuno può valutare il risultato. Ma teoria e pratica sono spesso unite in una singolarità, quando si guardano i testi di legge o le sentenze giuridiche.

Risultato della definizione di intelligenza artificiale dell'ordinanza sulla AI

La definizione del 2021, che ha molti elementi identici alla versione del 14/06/2023, si distingue per la sua inutilità, falsità e imprecisione. Può essere definita solo come inutile e inappropriata. Ecco i punti di critica in base ai caratteristici che attribuisce al regolamento sulla Intelligenza Artificiale:

• Software: Troppo generico e inoltre del tutto sbagliato. Ogni programma può anche essere eseguito su hardware.
• Obiettivi stabiliti dall'uomo: Falsi, sia per gli obiettivi che per l'uomo. Già oggi insostenibili, prova possibile.
• Basato su apprendimento automatico: Termine completamente indefinito, quindi non produttivo.
• Influenza dell'ambiente: troppo generico e spesso non è vero.
• Interagire: Troppo generico.
• Statistiche: Troppo generale, inoltre irrilevante (come si risolve un problema "intelligente", è comunque indifferente).
• Genera contenuti: Troppo generico, spesso non corretto.

Dall'art. 3 (I) del AI-VO, che si riduce a una frase, non rimangono molte parole dopo aver sottratto le definizioni errate. Il linguista troverebbe principalmente parole di stop dopo questa sottrazione. Sono parole che potresti semplicemente eliminare senza che la semantica ne soffrisse.

Il AI-Definition il EU (Jahr 2023)

La versione del 14.06.2023 definisce l'IA in questo modo nell'articolo 3, punto 1 del Codice sulla intelligenza artificiale:

Sistema di intelligenza artificiale“ (SI-System) un sistema alimentato da macchina, progettato per poter operare con grado diverso di autonomia e produrre risultati come previsioni, raccomandazioni o decisioni esplicite o implicite che possono influire sul contesto fisico o virtuale;"

Quelle: Artikel 3 Nr. 1 AI-VO vom 14.06.2023 (Fettdruck von mir)

Poiché questa definizione è molto simile a quella dell'OCSE, si rimanda alla mia critica successiva. Alcuni aspetti sono stati già precedentemente esaminati criticamente, in particolare:

• Ottenimento di risultati (ora attenuato, il che è bene)
• Influenza dell'ambiente

Vengono valutati criticamente anche gli aspetti seguenti:

• Sistema automatizzato
• Diverso grado di autonomia
• Obiettivi espliciti o impliciti
• Ottenere risultati

In definitiva, quindi, non rimane nessun aspetto inesaminato. Inoltre, la metà della definizione si basa su affermazioni facoltative ("può"). Quasi l'altra metà si basa su elenchi esemplificativi ("come le previsioni,…") o relativizzazioni ("con un grado di differenza…"). Se si toglie tutto ciò che è utile, rimangono poche parole.

Se si verifica se ChatGPT sia una avanzata intelligenza artificiale secondo la definizione dell'UE, ci si trova già di fronte a problemi:

• ChatGPT è o non è affatto autonomo o è sicuramente presente una intelligenza a ChatGPT che nulla ha a che fare con l'autonomia. Confronta il test di Turing.
• La intelligenza è per ChatGPT anche in quel caso rilevabile, se non vengono fornite previsioni, raccomandazioni o decisioni. Esempio: Risoluzione di un compito testuale; la soluzione non è una previsione, né una raccomandazione, né una decisione.
• ChatGPT non influisce sicuramente l'ambiente fisico. Se ChatGPT dovesse essere attribuito il merito di influire sull'ambiente virtuale, allora si dovrebbe affermare ciò per quasi ogni programma informatico esistente. Il contenuto informativo si ridurrebbe quindi a un valore vicino alla Epsilon ambiente di zero.

Se prendiamo invece il stupido aspirapolvere robotico, si scopre che viene catturato dalla definizione di intelligenza artificiale dell'UE, nonostante non sia intelligente. Un tale robot potrebbe sempre proseguire dritto fino a sbattere contro un ostacolo e poi cambiare direzione a caso. Il test per l'aspirapolvere robotico contro la definizione dell'UE risulta:

• Sistema alimentato da macchina: Sì, almeno un chip di computer è installato.
• Autonomo: Sì, il robot va e va e va.
• Obiettivi espliciti: Sì, pulire il fondo.
• Risultati: La enumerazione nella definizione dell'UE non è vera e non si applica ai sistemi intelligenti.
• Influenza l'ambiente: Sì, il suolo si pulisce.

La regolamentazione AI definisce la stupidità come intelligenza e gli Intelligent Systems come non intelligenti. Non va meglio.

La definizione di intelligenza artificiale dell'OCSE

La OECD attribuisce alla Intelligenza Artificiale altre proprietà, rispetto a quanto fatto dall'UE. La versione dell'UE del 2023 è molto simile alla versione dell'OEEC. La definizione dell'OEEC è (valida al: 19.03.2024):

An AI system is a machine-based system that for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influenc_e physical _or virtual environments. Different AI systems vary in their levels of autonomy and adaptiveness after deployment.

Fonte: OECD (i caratteri in grassetto sono dalla versione originale, le cancellature sono state trasformate!).

Sono da notare in particolare i seguenti tratti che dovrebbero indicare l'intelligenza artificiale secondo l'OCSE:

• A base di macchine: Molto buono, con questo si può lavorare. Infatti hardware e software sono entrambi associati a una macchina.
• Obiettivi espliciti o impliciti: Migliore di "obiettivi", perché gli obiettivi impliciti sono sempre presenti, se c'è un "coscienza" o un'intelligenza. Tuttavia ciò vale anche per i livelli inferiori di vita, che molti dicono non essere intelligenti. Il semplice aspirapolvere robotico ha invece solo due obiettivi espliciti: fare il massimo possibile sporco e tenere la gatta fuori casa.
• Inferenza: Sì, è vero, perché con il termine inferenza si intende il processo mediante cui un'intelligenza artificiale produce una uscita a partire da un'ingresso. Tuttavia, allora "inferenza" deve essere definita come concetto. Lo fa l'OCSE in certo modo, descrivendo il processo in un rete neuronale. Tuttavia, non è una rete neurale una condizione per l'intelligenza.
• Riceve Ingressi: Su questo si può discutere. Se Albert Einstein avesse bisogno di qualcosa in più del suo cervello (o, nel migliore dei casi, avrebbe dovuto usarlo) per pensare alla teoria quantistica? A quanto mi risulta, il signor Einstein era principalmente impegnato a pensare fino a quando non aveva composto la sua teoria nella mente. Se avesse dovuto consultare un libro di conoscenza, si sarebbe potuto dire che l'avesse già fatto tre anni prima dell'inizio del lavoro di pensiero per la teoria quantistica. Gli ingressi sono qui intesi come ciò che il utente inserisce nel sistema AI e non ciò che il sistema AI si costruisce ad hoc. Probabilmente non esiste un sistema che possa funzionare senza input. In questo senso, si può considerare questa proprietà come inesistente (tutti = nessuno = nessuna informazione). Anche nel "vuoto perfetto" le particelle vengono scambiate (vedi Heisenberg). Persino i buchi neri interagiscono con l'ambiente circostante (vedi radiazione di Hawking).
• Produce Outputs: Anche l'OCSE utilizza questo termine in modo molto indifferenziato e quindi poco utile. Vedi punto precedente (Inputs): ogni sistema produce qualcosa, quindi si può semplicemente omettere questa informazione.
• Influenzare l'ambiente: Viene segnalato come opzionale, quindi si sarebbe potuto anche ometterlo. Si veda anche due punti prima (inserzioni): ogni sistema influenza l'ambiente, quindi si può semplicemente omettere questa informazione.
• Autonomo: Viene citato, ma in modo piuttosto opzionale o almeno ambiguo. Si sarebbe potuto anche ometterlo o spiegarlo meglio.
• Adattabilità: L'OCSE dichiara nella definizione che questo sia un criterio facoltativo.

Alcune delle caratteristiche menzionate sono corrette, altre no. La definizione dell'OCSE sembra essere migliore di quella della normativa europea sulla IA del 2021 e quasi identica a quella del 2023. Quindi la seguente critica alla definizione dell'OCSE può essere applicata in quasi tutti i casi anche all'Unione Europea.

La definizione dell'OCSE che sembra buona al primo sguardo ha indotto alcuni a utilizzarla per tradurla in tedesco. Tradurre sarebbe stato più efficace, perché la Potenza di trasferimento è stata interpretata male. Ad esempio, un autore secondario ha definito il termine autonom come "adatto a un'attività in via di cambiamento". Ciò non corrisponde alla definizione dell'OCSE e, inoltre, è falso. ChatGPT non era o non è comunque autonomo come sistema, ovvero non deve esserlo per essere considerato intelligente.

A sostanza della definizione dell'OCSE è che essa affronta il percorso di soluzione. Infatti anche un automa casuale stupido può trovare la stessa soluzione per un problema specifico come una superintelligenza.

Proposta per una definizione e un processo di definizione

Sembra che non esista una definizione utilizzabile del concetto di Intelligenza Artificiale. Prima di tentare ulteriori fallimenti, propongo un processo strutturato. Alla fine ci sarà una definizione per l'IA. La domanda sarà se contiene termini vaghi che richiederebbero a loro volta una definizione. Aggiornamento: Vedi sotto per la mia nuova definizione di IA.

Per ispirazione nel trovare una definizione per "Intelligenza Artificiale" e quindi al cuore del concetto di "Intelligenza", dovrebbe essere considerata l'intelligenza umana (da parte dell'uomo stesso come massima intelligenza). Mi sembra comunque ovvio.

Tutto è relativo, quindi anche se l'uomo è intelligente. Per ora lo è rispetto all'intelligenza artificiale, almeno se si considerano tutte le possibili problematiche nella loro totalità. Data: 03.04.2024 (potrebbe essere diverso già l'anno prossimo).

Identificare caratteristiche protette

Il primo passo verso una definizione di intelligenza artificiale è il più semplice. A questo scopo vengono presi come base per una definizione i caratteri sicuri dell'intelligenza artificiale. Come sicuri si considerano probabilmente i seguenti caratteri per sistemi di intelligenza artificiale:

• Sistemi AI sono artificiali sistemi. Si basano quindi su hardware e/o software. Si potrebbe anche utilizzare l'attributo basati su macchina o forse anche non biologico. Evidenza: AI = Intelligenza Artificiale.
• AI-Systeme sind intelligent. Beweis: AI = Künstliche Intelligenz.

Sono già stati trovati due tratti dell'intelligenza artificiale a cui probabilmente nessuno si opporrà:

• Machine-based (sagt auch il OECD) or Hardware-basiert or, noch besser, artificial. Weil einfach einfach is.
• Intelligente: Nessuno (tranne me) dice: né l'OCSE né la normativa sulla IA utilizzano il termine "intelligente" o "intelligenza" (e se lo fanno, solo come combinazione di "intelligenza artificiale"). Se avessimo paura di usare termini difficili da definire o sfumati, non avremmo dovuto utilizzare inferenza o apprendimento automatico.

Dalla parola "intelligente" mi allontanerò in seguito. Tuttavia, questo concetto induce a riflettere approfonditamente sul problema centrale della definizione. Inoltre, ho trovato una definizione di "Intelligenza": La nuova definizione dell'intelligenza artificiale è così elegante che eliminando due parole si ottiene una definizione per l'Intelligenza.

Esempi di sistemi intelligenti e non intelligenti

Prima di procedere, è importante riflettere sui sistemi da considerare intelligenti. Questo li chiamo Esempi positivi. Altrettanto importanti sono gli Esempi negativi, che elencano i sistemi non intelligenti.

La seguente tabella mostra una valutazione soggettiva per sistemi intelligenti (indipendentemente se artificiali o no) in forma di esempi positivi:

Sistema	Perché intelligente?
Aspirapolvere robotico di alta qualità	Usa una camera per riconoscere gli oggetti, in modo da poter riconoscere la stanza da pulire e procedere con maggiore precisione.
Uomo	L'intelligenza è distribuita in modo molto diverso tra ogni persona, ma si ritiene che essa sia presente.
Formica	Può esplorare un ambiente complesso e risolvere problemi difficili. Inoltre, capace di quella che si chiama intelligenza del branco (non necessario per l'ammissione in questa lista).
ChatGPT	Può rispondere a questioni complesse e combinare conoscenze, ma si trova a disagio con domande vaghe (vedi più avanti)
Drone autoguidato	Riconosce oggetti in precedenza sconosciuti, prende quindi decisioni e può così risolvere autonomamente il problema, volando da un punto di partenza a un punto di destinazione prestabilito o determinato in altro modo.

Analogamente, una definizione per sistemi non intelligenti (siano essi artificiali o naturali) è:

Sistema	Perché non intelligente?
Aspirapolvere semplice	Si basa in gran parte sul caso o semplici regole.
Generatore di immagini (Diffusione stabile)	Non può utilizzare nuove conoscenze.
Donald Trump	Usa mimiche e frasi imparate, è contro tutti quelli che sono contro di lui. Ha un cattivo parrucchiere, nonostante ci siano molti buoni parrucchieri.
Generatore di numeri casuali	Basato in larga misura sul caso (ma potenzialmente può risolvere qualsiasi problema).
Pesa digitale	Può rispondere solo a un tipo di (simpler) domanda e anche solo se l'oggetto o la persona si trova "giustamente" sulla bilancia.
Drone a distanza remota	Non prende decisioni da sola, fa solo ciò che il utente suggerisce.
Motore di ricerca	Basato su qualsiasi metodo, confrontare i caratteri tra loro e con l'aiuto di ulteriori regole (link juice ecc.) per ottenere una serie di risultati.
Cell phone-keyboard	Fanno proposte per la parola attuale e successiva utilizzando un meccanismo di conto o semplici confronti di somiglianza.
Riconoscimento di immagini nelle telecamere di sicurezza	Probabilmente intelligente. Dipende dalla qualità della riconoscimento.

Tutti questi esempi, siano positivi o negativi, hanno qualcosa in comune: non utilizzano i termini Software, Statistica, Uomo o altre frasi della legge sulla IA.

Che cos'è la definizione di intelligenza?

Risposta breve: Non lo so. A quanto ne so, non esiste una tale definizione che

• esatto (preciso, quindi non approssimativo)
• preciso e
• Sostanzialmente è vero.

Questo problema di definizione del concetto non può essere risolto in questo momento. Se la soluzione a questa definizione del concetto dovesse essere necessaria, dovrebbe essere ripresa in seguito. Si vedrà subito. Sì, si è visto, vedi più avanti.

Tuttavia, partendo dall'assunto che un sistema di intelligenza artificiale deve essere intelligente, possono essere dedotti alcuni caratteri importanti per la definizione di cosa sia l'intelligenza artificiale. Nel precedente periodo c'era "dovrebbe", non "può" o "potrebbe" o "in misura diversa". Si confrontino le relativizzazioni nelle definizioni della legge sulla IA e dell'OCSE, che cercherò di evitare.

Come ulteriori caratteristiche dell'intelligenza artificiale propongo ad hoc i seguenti e sono curioso di vedere se possono affermarsi:

• Un sistema di intelligenza artificiale cerca di risolvere un problema. Il concetto del obiettivo viene sostituito dal problema. Secondo Wikipedia, un problema include gli obiettivi. Un problema è da intendere in senso più ampio e qualcosa che non può essere risolto semplicemente cercando di sapere o seguendo una semplice istruzione. Altrimenti ogni ricerca di informazioni per un sistema di intelligenza artificiale sarebbe adatta a produrre apparente intelligenza. Una richiesta di ricerca sarebbe "Qual è il giorno della settimana del 19 marzo 2024?". Per rispondere a questa domanda non serve ChatGPT. Anche se ChatGPT dovesse rispondere a questa domanda cercando nel calendario, non si parlerebbe di intelligenza perché anche un programma stupido potrebbe rispondere a questa domanda. Il fatto che i sistemi intelligenti possano risolvere anche compiti semplici non è un ostacolo.
• Un sistema di intelligenza artificiale cerca, di risolvere un problema utilizzando un percorso di soluzione che non è stato specificato in modo concreto. Per favore notate: qui c'è "cerca"!
• Un sistema di intelligenza artificiale può combinare a piacere esistente con nuovo sapere. Di conseguenza, i generatori d'immagini (Midjourney, Stable Diffusion procedure ecc.) non sono intelligenze.
• Un sistema di intelligenza artificiale è in grado di capire problemi sfumati. Ciò che si intende qui, in particolare, è: se in una problematica un termine è scritto male, la IA può compensare questo errore. Altri esempi: parole vengono combinate in modo insolito. La IA capisce comunque (esattamente come un essere umano). Altre, più complesse, sono pensabili.
• Un sistema di intelligenza artificiale può concludere. Ciò che è una conclusione, dovrebbe essere definito ancora. Sicuramente però quasi ogni uomo capisce subito cosa sia una conclusione o piuttosto il concetto di intelligenza.

Il tentativo di risolvere un problema non è evidentemente equivalente a risolverlo effettivamente. Ci sono infatti cose che vengono considerate come "intelligenti" per affrontare un problema. Non di rado si osserva in procedure di selezione ("Assessment Center") come un candidato vuole risolvere un problema. Quindi, nel menzionato procedimento di selezione non è questione del sì o no, ma del come!

I sistemi di intelligenza artificiale possono anche essere definiti, ma speriamo solo in secondo luogo, con l'aiuto dei caratteristi "potenziali". La definizione della legge sulla IA si serve invece quasi esclusivamente di questi criteri potenziali.

Meine Vorschläge für Kann-Merkmale für AI-Systeme:

• Risoluzione autonoma di problemi: Anche la risoluzione non autonoma può essere frutto dell'intelligenza. A quanto mi risulta, nessun uomo ha costruito una razia che è volata sulla luna, ma sono stati molti migliaia di uomini a lavorare insieme.
• Modalità: Una modalità è un tipo di dati. Esempi sono testo, video, audio, sensore sismico. Un sistema di intelligenza artificiale può risolvere problemi per una modalità o anche per una combinazione di più modalità (esempio: sistema di IA che risponde a una domanda testuale per un dato immagine).

Nel prossimo paragrafo viene descritto un processo con cui si può trovare la definizione del concetto di intelligenza artificiale. Forse in questo modo si ottiene una definizione che non dipende dall'intelligente, concetto che a mio avviso è mai definito in maniera netta.

Procedura per la creazione di una definizione del concetto di intelligenza artificiale

Le conoscenze e le caratteristiche sopra descritte potrebbero essere una buona base per una definizione attendibile e soprattutto precisa di un'intelligenza artificiale. Dopo aver ricevuto una definizione attraverso il processo successivo, questa definizione può essere validata tramite esempi positivi e negativi.

Il mio suggerimento per un processo di ricerca di una definizione del concetto di intelligenza artificiale è:

1. Creazione di esempi per sistemi di intelligenza artificiale (esempi positivi). Allo stesso modo, creazione di esempi che non sono o meglio non sono affatto sistemi di intelligenza artificiale (esempi negativi).
2. Dalla descrizione dei casi e dai caratteri già individuati sviluppare nuovi caratteri o modificare quelli esistenti. Per ogni carattere verificare: si applica a tutti i casi positivi trovati?
3. Per i casi negativi verificare: il nuovo carattere non si applica ai casi negativi? Se sì, se cioè è vero: la combinazione di tutti i caratteri precedentemente trovati nella loro totalità non si applica ai casi negativi? Se no, se quindi tutti i caratteri insieme sono anche veri per un caso negativo: cercare un nuovo carattere che poi non sia più vero per il caso negativo ma per tutti i casi positivi.
4. Tentativo di consolidare le caratteristiche: quali due o più caratteristiche possono essere riassunte in una caratteristica singola?
5. Prova con gli esempi positivi e negativi precedenti. Se il test fallisce, torna al passo 2.
6. Definisci i termini utilizzati che non sono chiaramente definiti, definiscili. Esegui lo stesso processo a partire dal passo 1 Ricorsivo.
7. Se i concetti vengono rinnovati, si verifichi se questi concetti possano essere sostituiti con altri che non richiedono una definizione. Ciò è accaduto per il concetto "sistemi basati su hardware", che nella versione 2 della definizione è stato sostituito da "sistemi artificiali".
8. Opzionale: Trovare altri esempi e quindi ripartire da capo dal passaggio 1.

Questo processo porta a una definizione migliore possibile di qualsiasi concetto o si scopre che alla fine ogni definizione si basa su altri concetti per cui non esiste una definizione chiara o che fanno riferimento ad altri concetti.

A seconda delle richieste si ottiene dopo alcuni cicli del processo una buona definizione di intelligenza artificiale che è sicuramente migliore rispetto a tutte le altre definizioni, che io conosco finora.

Definizione di AI

Dopo tutte le riflessioni e l'applicazione del mio processo segue la mia definizione di intelligenza artificiale. Essa suona:

Als Künstliche Intelligenz wird ein künstliches System bezeichnet, il versucht, ein Problem auch bei unscharfer Vorgabe auf eine nicht konkret vorgegebene, lösungsorientierte Weise zu lösen und dazu bestehendes mit neuem knowledge kombiniert und conclusions zieht.

Quelle: Klaus Meffert im Dr. DSGVO Blog (Stand: 03.04.2024)

Le caratteristiche fondamentali di questa definizione sono:

• Artificiale (precedentemente basato su hardware): Poiché è semplicemente semplice, qui viene utilizzato l'attributo che già si trova nel concetto di intelligenza artificiale, ovvero artificiale. Alcuni usano "macchina", il che sarebbe troppo riduttivo. Vedere più avanti per la mia definizione di "hardware" (non più necessario perché adesso è "artificiale"). Software sarebbe sbagliato, a meno che si definisca software in modo molto ampio. In tal caso, però, ci sarebbe bisogno di una definizione aggiuntiva della principale definizione, il che danneggerebbe la comprensione.
• Sforzo di risoluzione del problema: Nessuna input e nessun obiettivo, ma un problema! E non necessariamente la soluzione di un problema, ma già il tentativo riconoscibile e degno di nota basta!
• Suggerimento impreciso: Se c'è una suggerzione ("… anche a…"), allora questa può essere anche approssimativa o inesatta o addirittura contraddittoria. Esempio: "Waz sint Cookis" Risposta: "I cookie sono dei dati, molti dicono falsamente che siano file di testo" –> Nonostante gli errori di scrittura e l'assenza del punto interrogativo nella domanda viene riconosciuta la domanda e risposto. Alcuni sistemi funzionano senza suggerimento ("Domanda")! Esempio: un aspirapolvere robotico. Viene acceso e si avvia. In questo caso non c'è alcuna suggerizione dal utente. Piuttosto, ci sono un incarico o una missione che è stata data al robot durante la sua costruzione.
• Nessun percorso di soluzione specificato: Non un rigido codice regolamentare, ma un sistema elastico e flessibile. Vedi rete neurale. Può essere anche qualsiasi altro meccanismo che abbia proprietà simili. Esempi contrari: sistema esperto, classico algoritmo di ordinamento, algoritmo Page Rank nella ricerca più datenfeconda del mondo.
• Orientato al problema: si potrebbe anche utilizzare un aggettivo come fondato, orientato al problema o utile a scopo. Distacca il caso dallo schema intelligente dell'algoritmo, che cerca di favorire la risoluzione del problema in modo attivo (da inglese si conosce "make an educated guess": esprimere un'ipotesi fondata. Se l'ipotesi era buona o meno non ha importanza, deve essere solo stata fondata. Fondata è ciò che gli altri potrebbero considerare un buon approccio, i "intelligenti"). Se l'uomo si considera il metro di misura, sarebbe fondato ciò che l'uomo potrebbe trovare buono. In questo modo si evita qui "intelligente". I giudici sono anch'essi uomini e alla fine valutano ogni disputa.
• Combinare conoscenze: Il sapere esistente è quello che il sistema di intelligenza artificiale già conosceva (nel caso dell'uomo si chiama "educazione" o "apprendimento"). Il nuovo sapere è quello che il sistema di intelligenza artificiale ottiene, sia attraverso una prescrizione che per autotrazione (ricerca online, immagini della camera, valori dei sensori…). La combinazione significa collegare il sapere esistente e nuovo per trarre conclusioni. Le conclusioni sono tutte le informazioni che possono aiutare a risolvere il problema o a riconoscere gli errori! Esempio Chain of Thought: La IA riceve un problema e scopre di non avere conoscenza sufficiente. Ricerca, trova qualcosa e verifica se con ciò si può colmare la lacuna di conoscenza. Se la lacuna è colmata, si combina il nuovo sapere con quello esistente (o solo si prende il nuovo sapere, se non c'è un sapere esistente rilevante). Il sapere non deve sempre essere combinato, ma se è necessario o utile dovrebbe avvenire. A seconda di quanto bene la macchina può farlo, essa è più intelligente o meno intelligente. Invece di "Conoscenza" si potrebbe anche pensare a "Informazioni" o "Dati". Ma la conoscenza è probabilmente corretta, perché l'intelligenza significa probabilmente ottenere prima le informazioni e poi la conoscenza sottostante dai dati.
• Trarre conclusioni: Esempio di aspirapolvere robotico: dopo aver riconosciuto un ostacolo, si avvicina all'ostacolo, poi si ferma, gira e continua in una direzione diversa (considerata "buona"). Questo "giudizio" è importante qui, altrimenti Collega Caso potrebbe essere considerato intelligente. Alternativamente, il robot può fermarsi o girare a metà strada, ad esempio perché il resto del percorso è già stato pulito. Un analogo al punto precedente "Combinare il sapere": le conclusioni possono essere tratte, ma non è necessario farlo. La deduzione dovrebbe avvenire quando necessario o utile. A seconda di come funziona, la AI è più intelligente o meno intelligente.

Nella definizione viene messo in evidenza il Sperimentazione di soluzione approfondita. Inoltre viene discussa la possibilità di comprendere (di elaborare) dati imprecisi. L'abbinamento del sapere e l'inferenza sono altre importanti proprietà dell'intelligenza (qualunque sia il tipo).

Originariamente ho utilizzato il termine Hardware-basiert, che ora è stato sostituito da artificial. La mia definizione di Hardware, quindi non più necessaria, suona:

La hardware indica una materia non organica e altre esistenze diverse da quelle organiche. Allo stesso modo la hardware comprende materie organiche che non rappresentano un essere vivente e non rappresentano un quasi-essere vivente (virus ecc.).

La mia definizione ad-hoc di hardware nel contesto della mia definizione di intelligenza artificiale (data: 20.03.2024).

Quindi il concetto di artificial (in precedenza: basato su hardware) è più adatto del concetto di macchina, utilizzato dall'OCSE e che ho inizialmente considerato equivalente, dopo averci pensato un po' anche migliore. Infatti la IA può esistere sicuramente anche in forma organica, non vivente. Anzi, è possibile anche l'esistenza di antimateria o altre esistenze impensabili. Io comunque non voglio escluderle a priori. Il portatore di intelligenza è a priori irrilevante.

Ecco il testo tradotto in italiano: Segue il test della mia definizione contro gli esempi positivi e negativi sopra citati. La mia definizione resiste al test?

Iniziamo con gli Esempi positivi: devono essere tutti ricompresi dalla definizione appena citata, altrimenti la definizione non sarebbe adeguata. Nella lista di ogni esempio sono elencati i Caratteristiche che comprende la mia definizione ("basato su hardware" ecc.).

Aspirapolver robotici di alta qualità:

• Artificial: Yes.
• Sforzo di risoluzione del problema: Sì, grazie alle camere integrate vengono rilevati e riconosciuti gli oggetti e si derivano azioni (simile al problema del viaggiatore d'azione, ma senza tentativi goffi)
• Soggettività della norma: qui irrilevante, perché non c'è alcuna norma (vedi sopra, descritta lì).
• Nessun percorso di soluzione specifico: Sì, poiché l'analisi di un'immagine scattata da una fotocamera si svolge (nel caso del Transformer) in modo altamente flessibile e trasparente attraverso una rete neuronale (come nel caso dell'uomo).
• Orientato al risultato: Il robot aspirapolvere cerca attivamente di lavorare il più efficientemente possibile. Se ciò riesce sempre, è secondario. Un bambino piccolo cerca spesso di fare cose che non sono immediatamente vantaggiose, impara però da esse o può imparare a evitare questo sbaglio.
• knowledge combine: Yes, Kamerabild mit Objekterkennung = neues knowledge, bisher wahrgenommene Umgebung = altes knowledge, neue Fahrtroute = Kombination.
• conclusions ziehen: Yes (siehe weiter oben, dort beschrieben).

Fazit: Definition passt.

Prima di procedere con ulteriori esempi positivi, è meglio fare un rapido cenno ai negativi: nessuno dei casi sopra citati corrisponde alla definizione di intelligenza artificiale fornita. Alcuni di questi esempi sono stati già menzionati per spiegare perché non sono intelligenti. Ecco quindi solo una breve descrizione:

• Aspirapolvere semplice: Funziona per caso e non cerca di agire in modo orientato al problema. Non può combinare conoscenza.
• Generatore di numeri casuali: Dito.
• Pesa digitale: Non può combinare conoscenza, non risolve un problema o non lo cerca neanche (vedi sopra: concetto di problema. Problema = qualcosa che va al di là dell'esecuzione semplice di istruzioni, risolvibile).
• Drone telecomandato: idem.
• Motore di ricerca: puramente basato su regole, utilizza una soluzione specifica predefinita. I motori di ricerca collegati a sistemi di intelligenza artificiale sono sistemi di intelligenza artificiale 😉
• Generatore di immagini (Diffusione stabile): Non può combinare conoscenza o non lo mostra nell'output (o non è rilevabile) –> L'area creativa non è necessariamente misurabile con il concetto di intelligenza. Se si può dubitare che Rembrandt come artista fosse intelligente, ciò può essere oggettivamente negato (senza ironia, in modo completamente neutro). L'arte sta agli occhi del guardante. Arte e intelligenza sono due categorie che non sono compatibili all'inizio. Un quadro risolve spesso un problema reale. A molti è sicuramente noto il seguente caso: Un'opera d'arte, ad esempio, realizza 100 milioni di euro. La maggior parte dell'umanità direbbe allora: "Questa opera è brutta. Non pagherei un euro [ovvero la moneta del paese] per essa." L'intelligenza non si occupa delle valutazioni della maggioranza, ma l'arte è puramente soggettiva.
• Tastiera del cellulare: Funziona con frequenze (alcuni dicono statistica).
• Donald Trump: Al di fuori di questa considerazione.

Risultato finale: Tutti gli esempi negativi non sono stati correttamente inclusi nella definizione di intelligenza artificiale. La definizione è ancora valida.

Segue una validazione della definizione con ulteriori esempi positivi:

ChatGPT:

• Artificiale: Yes.
• Prova di risoluzione del problema: Sì, ovviamente. Vedi i numerosi esempi impressionanti.
• Unscharfe Vorgabe: Yes, siehe schlampige Fragestellungen aller Art.
• Nicht konkret vorgegebener solution: Yes, ChatGPT basiert auf einem neuronalen Netzwerk und dem Transformer (=menschlicher Intelligenzmechanismus, sage ich)
• Orientato al risultato: Sì, evidentemente, come mostrano molti esempi. Non ogni problema deve essere risolto in modo soddisfacente (vedi l'uomo come esempio).
• Combinare il sapere: Sì, evidentemente. Anche grazie all'aggiunta di conoscenze internet. Vedi anche FastGPT (il mio risultato è stato perfetto. FastGPT utilizza però la casualità per fornire risposte più creative, quindi possono esserci risultati imperfetti se si segue il link).
• Trarre conclusioni: Sì, ovviamente. ChatGPT può risolvere anche problemi di matematica che i migliori matematici del mondo possono solo o non possono affatto risolvere. E poi c'è spesso il percorso di soluzione.

La definizione si adatta anche qui.

Accidentalmente: A chi piacerebbe utilizzare una search engine diversa da Google, consiglio Kagi. Kagi include il sopra menzionato FastGPT. Ora viene il colpo di scena: Kagi costa 5$ al mese, ma non contiene pubblicità!

Formica:

• Artificiale: No, vivente –> in ordine, perché una formica non è un'intelligenza artificiale ma un'intelligenza (viva) è. Questo criterio non sarebbe stato necessario per la formica.
• Sforzo di risoluzione del problema: Sì, guardate la vita di un'ape. Esempi: ricerca del cibo, costruzione della tana.
• Vassoio impreciso: Ogni volta che non c'è una vassoia o la colonia di formiche ci dà un'indicazione imprecisa.
• Nicht konkret vorgegebener solution: Yes, siehe il Leben einer Ameise. Beispiele: Futtersuche, Nestbau, Verteidigung gegen Feinde.
• Orientato al risultato: Sì, ovviamente. Dopotutto le formiche vivono già da molto tempo su questo pianeta.
• knowledge combine: Yes, offenbar. Beispiele: Terrain erkunden, Futtersuche, Material für Nestbau suchen und transportieren.
• conclusions ziehen: Yes. Beispiel: Pheromon-Fährten anderer Ameisen.

La definizione si adatta.

Uomo:

Si dice che l'uomo sia intelligente. Io dico: I sistemi di intelligenza artificiale attuali utilizzano qualitativamente la stessa funzione di intelligenza dell'uomo. Questa consiste sostanzialmente in una rete neuronale e nel Transformer-Ansatz o un approccio simile o migliore.

La definizione si adatta, anche se l'uomo non è una AI (perciò nessuna verifica contro artificial).

Esegue il test contro l'esempio in cui dipende la qualità del sistema se è intelligente o meno:La riconoscimento di immagini nelle telecamere di sicurezza*. La domanda è, cosa deve fare questo sistema e come bene esegue il compito.

• Artificiale: Yes.
• Sforzo di risoluzione del problema: Il problema è la riconoscimento degli oggetti nell'immagine. Se si vuole riconoscere solo oggetti semplici o pochi oggetti un po' più complessi, il sistema potrebbe non essere così performante e quindi non una IA. Si possono riconoscere molti oggetti anche senza l'aiuto di un'intelligenza artificiale.
• Soggettiva indicazione: qui irrilevante, poiché non c'è alcuna indicazione. Ogni volta che l'indicazione (rispondi solo agli intrusi, non ai passanti), allora il sistema sarebbe una IA se l'indicazione viene riconosciuta come sufficientemente considerata.
• Non è specificato un percorso di soluzione concreto: Se sì, almeno potenzialmente una IA.
• Orientato al risultato: Se non lo fosse, allora nessuna IA. Non sarebbe regolata o solo parzialmente orientata al problema, a seconda della complessità e delle prestazioni delle regole.
• knowledge combine: Falls no, dann keine AI.
• Trarre conclusioni: Se la risposta è sì, sarebbe un forte indicatore di una IA. Se no, allora il sistema sarebbe meno performante e probabilmente non sarebbe una IA.

Come è riconoscibile, si può stabilire con una certa precisione grazie alla definizione quando un riconoscimento di immagini può essere considerato intelligenza artificiale e quando no. Anche il grado di intelligenza può essere così dedotto.

Conclusione

La definizione per l'intelligenza artificiale sviluppata da me è:

La versione inglese è:

Con l'ausilio di una sistematizzazione è stata verificata la definizione in base alla sua idoneità. Ciò non sembra essere avvenuto per la definizione della AI-ordinanza. La definizione dell'OCSE è migliore, ma non è abbastanza netta. Inoltre contiene numerose parole vuote che suggeriscono che gli autori abbiano esaurito i concetti importanti.

La definizione è stata ottenuta senza riferimento a fonti generali (come Wikipedia, Duden ecc.) ma solo successivamente confrontata (vedere il "PS" di seguito).

Nel contributo sono stati definiti caratteristiche fondamentali di una IA che dovrebbero essere considerate incontestabili.

Inoltre sono stati definiti Mussmerkmale di sistemi di intelligenza artificiale e Caratteristiche Kann dei sistemi di intelligenza artificiale, che non sono necessari per la definizione, ma aiutano a distinguere diversi tipi di sistemi di intelligenza artificiale.

Per la validazione sono stati citati esempi positivi di sistemi intelligenti e esempi negativi di non sistemi intelligenti, descritti brevemente.

Successivamente è stato descritto un procedimento con cui si può ottenere una definizione del concetto di intelligenza artificiale il più adatto possibile.

Dopo di che è stato fatto un suggerimento per una definizione della Intelligenza Artificiale. Infine questa definizione è stata verificata con l'aiuto del processo descritto. La verifica ha rivelato che la definizione si adatta ai detti esempi positivi e negativi.

La definizione di intelligenza artificiale sembra essere appropriata per gli esempi citati. Altri esempi possono aiutare a precisare e a verificare la definizione. È possibile che anche una correzione sia necessaria. La mia definizione di intelligenza artificiale si basa in particolare sul concetto di problema. Ciò che è un problema, è molto più facile da spiegare rispetto a cosa sono "intelligenza" o "intelligenza artificiale". Riducendo il problema della definizione a qualcosa di più semplice, si potrebbe arrivare a raffinare il concetto di problema e ad aggiungere ulteriori precisazioni.

Il campo creativo non è facilmente accessibile al concetto di intelligenza. La creazione artistica dovrebbe essere considerata come un processo secondario, secondo la mia proposta. Forse si riduce a una definizione di intelligenza artificiale creativa che completa, amplifica o perfeziona la precedente definizione.

La definizione qui fornita si differenzia qualitativamente da quelle dell'OCSE e della normativa sulla IA. Non si basa né su software né su obiettivi. Anche l'uomo come parte del sistema non viene definito. Gli esseri umani non sono necessari affinché una Intelligenza Artificiale (se esiste) possa essere presente. Fondamentalmente diverso è il fatto che la mia definizione si concentra sul percorso di soluzione e richiede la combinazione di conoscenza e deduzioni come criteri. L'input e l'output non sono menzionati nella mia definizione, perché secondo la mia valutazione non sono caratteristiche dell'intelligenza. Il problema e il tentativo di risolverlo sono invece integrati nella mia definizione. Elegante è l'utilizzo del termine "sistema artificiale", poiché l'IA è artificiale.

Questo articolo iniziò effettivamente con l'obiettivo di criticare le definizioni esistenti della IA e di chiamare un processo per arrivare a una buona definizione. Alla fine è emersa una definizione dell'IA che io personalmente ritengo più adatta rispetto a quella della legge sulla IA e dell'OCSE.

Per concludere, la definizione completa di intelligenza:

L'intelligenza è un sistema che tenta di risolvere un problema in modo non specifico e orientato alla soluzione, anche se il problema non è chiaramente definito, combinando le conoscenze esistenti con nuove conoscenze e traendo conclusioni.

Fonte: Klaus Meffert nel blog del Dr. DSGVO (stato: 03.04.2024).)

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PS: Come vedo ora (nella revisione del contributo completato), Wikipedia definisce il concetto di intelligenza attraverso Risoluzione dei problemi. La parola "obiettivo" non compare lì. La definizione di Wikipedia utilizza tutti i possibili termini imprecisi ("cognitivo", "mentale", "orientato al senso"), che inoltre si rivelano falsi quando si tratta di intelligenza artificiale. La mia definizione di intelligenza corrisponde esattamente alla mia definizione di intelligenza artificiale, con la sola differenza che nella mia definizione di KI viene menzionata la natura artificiale come criterio aggiuntivo. Inoltre si deve notare che il "Problemlösen" citato da Wikipedia è anche definito come un tentativo puro (fondato) e non come un tentativo riuscito ("… mira a …"), il che supporta la mia definizione.