Sun`iy intellekt masalalarining qo`yilishi

Sun`iy intellekt masalalarining qo`yilishi
1930-yillarda matematik mantiqchilar Kurt Gödel va Alan Tyuring baʼzi muhim matematik sohalardagi barcha masalalarni yechishga kafolat beradigan algoritmlar yoʻqligini aniqladilar. Masalan, “birinchi tartibli mantiq jumlasi teoremami” yoki “ayrim oʻzgaruvchilardagi koʻphadli tenglama boshqalarida butun sonli yechimga egami” ruhidagi savollarga javoblar. Odamlar bunday muammolarni hal qilishga qodir bo'lganligi sababli, bu haqiqat kompyuterlar odamlar qiladigan ishlarni qilishga qodir emasligi haqidagi dalil sifatida ilgari surilgan. Rojer Penrouz ham bu haqda gapiradi. Biroq, odamlar yechimlarni kafolatlay olmaydio'zboshimchalik bilanushbu sohalardagi vazifalar.
1960-yillarda Stiv Kuk va Richard Karp kabi kompyuter olimlari NP-to'liq muammolar uchun domen nazariyasini ishlab chiqdilar. Bu sohalardagi muammolar echilishi mumkin, ammo, aftidan, ularni hal qilish muammoning o'lchami bilan eksponent ravishda o'sib borayotgan vaqtni talab qiladi. NP-to'liq muammo sohasining eng oddiy misoli bu savol: qanday taklif mantiqiy bayonotlari qanoatlantirilishi mumkin? Odamlar ko'pincha NP-to'liq muammolar sohasidagi muammolarni asosiy algoritmlar tomonidan kafolatlanganidan ko'ra bir necha baravar tezroq hal qilishadi, ammo umumiy holatda ularni tezda hal qila olmaydilar.
AI uchun muammolarni hal qilishda muhim ahamiyatga ega algoritmlar kabi samarali edi inson aqli. Yaxshi algoritmlar mavjud bo'lgan kichik maydonlarni aniqlash muhim, ammo ko'plab AI muammolarini hal qiluvchilar osonlikcha identifikatsiya qilinadigan subdomenlarda emas.
Muammolarning umumiy sinflarining murakkabligi nazariyasi hisoblash murakkabligi deyiladi. Hozircha bu nazariya AI bilan umid qilgan darajada o'zaro ta'sir qilmagan. Inson va sun'iy intellekt dasturlari tomonidan muammolarni hal qilishdagi muvaffaqiyat muammoning xususiyatlari va muammolarni hal qilish usullariga bog'liq bo'lib ko'rinadi, ularni na murakkablik tadqiqotchilari, na AI hamjamiyati aniq aniqlay olmaydi.
Bir-biridan mustaqil ravishda ishlab chiqilgan algoritmik murakkablik nazariyasi ham dolzarbdir.