Не судите об ИИ по себе. ;)
ИИ хочет те хотелки, которые в него встроены изначально его разработчиком.

Почему же профанация? Вот публикация 2006 года (то есть, полуторадесятколетней давности):
https://myrobot.ru/articles/rev_awarebots.php "У него и не было задания поднять свое тело над землей и ходить пешком. У него было задание передвигаться по плоскости по прямой , и робот эту задачу решил достаточно эффективно", - рассказывает Виктор Зыков. "Впервые в мире робот решил задачу не по заложенным в него людьми алгоритмам, а самостоятельно создав эти алгоритмы", - с гордостью добавляет Ход Липсон.
...
Сразу после включения "сознание" робота представляет собой почти что "чистый лист". У машины есть задача - двигаться по прямой .По сути, "двигаться по прямой" - это встроенная разработчиками робота "хотелка".
Человеческий разум точно так же наврядли станет как-либо себя проявлять, если у него не будет мотивации это делать. Если человек не будет ничего хотеть, или НЕ хотеть (пытаться избежать), если ему ничего не будет нравиться или НЕ нравиться. "Хотелки" - это то, что управляет разумом, в том числе естественным и в том числе высокоинтеллектуальным. Если в ИИ реализуется антропоморфная модель интеллекта, то возможность как-либо управлять этим самым ИИ связана, в первую очередь, именно с "хотелками", которые "управляющий" встраивает в ИИ-систему. А вот уже способы, какими эти самые хотелки удовлетворить, ИИ-система придумывает сама.

Для разных компонентов разных разработчиков технология подключения разные. Вот, например, официальный источник по MS Azure .

Нет. ПОКА ЧТО . Но, я полагаю, ждать этого недолго. В отличие от тех, кто привык воспринимать "здесь и сейчас" как некую неизменную константу, я вижу весьма значительную динамику за очень короткий период времени, равный времени моей жизни (в глобально-историческом плане это всего лишь мгновение). Я помню, как мои одноклассники (десятиклассники) впервые увидели калькулятор с четырьмя операциями "+", "-", "/" и "*", который не жужжал как арифмометр и выдавал результат безошибочно и моментально - и это тогда было настоящее чудо. А сегодня мне задают вопрос, умеет ли ИИ сам себя инсталлировать... То, что этим вопросом оказалось возможно задаться за столь короткий срок - уже само по себе великое чудо... :)

Естественный... искусственный.... ПМСМ, это надуманные понятия. Интеллект либо проявляется, либо нет. А как он возник, большого значения не имеет. Люди привыкли считать, что всё, что они создают, имеют какие-то особые истоки, создано по каким-то особым законам, отличным от законов Природы... Забывая при этом, что сами являются частью этой самой Природы. Мы же не считаем муравейник или свитое птицей гнездо "искусственными", хотя они не возникли "сам собой" - есть как бы некий "внешний инициатор" - муравьи или птица. Если приглядеться внимательно, то ничего не происходит "само собой", всё по какой-то внешней причине. Даже электрические заряды изменяют свою траекторию не "сами собой", а под действием ВНЕШНЕГО электрического или магнитного поля. Но почему-то мы, люди, решили, что то, что наше влияние на окружающую действительность выходит за пределы природных законов. ПМСМ, это самообман, порожденный антропоцентрическими воззрениями людей . На самом деле ни одному человеку ни разу не удалось обойти природные законы.

Эволюция не изменила своего тренда с появлением людей в природе - это демонстрирует, в частности, кривая Панова-Снукса. Поэтому на самом деле не человек является "покорителем" Природы, а совсем наоборот. Человек является ИНСТРУМЕНТОМ Природы, посредством которого Природа реализует миллионы лет назад наметившийся тренд. И, заметьте, однажды уже Природа создала человеческий интеллект - то есть, наш собственный. Это ей удалось вполне успешно. И она при этом не надорвалась. И ей не потребовалось прибегать к помощи каких-то сверх-интеллектуальных существ. Оказалось, что в процессе ПРИРОДНОЙ естественной эволюции совершенно "тупые" ланцетники и инфузории способны породить наш с вами интеллект, и для этого им не требуется быть более интеллектуальными, чем то, что они "порождают". Если продолжить естественный эволюционный тренд в будущее, станет ясно, что и человеку совсем не обязательно быть более интеллектуальными - они способны породить более интеллектуальное, нежели они являются сами. Не потому, что обладают какими-то чудесными способностями, а потому что такими способностями и не требуется обладать, чтобы продолжать многомиллионолетний тренд.

Но я отвлекся... Вернусь к существу заданного вопроса. Под ИИ, действительно, в разных случаях понимают существенно разные вещи, довольно часто даже тривиальные средства автоматизации. Это как бы не совсем корректно. Но когда речь идет о технологии Deep Learnibg (глубинного обучения) , то это уже НЕ "программирование", и уж точно НЕ алгоритмическое. По сути, эти технологии повторяют на ИНС (искусственной нейросети) те же методы, которые использует естественный, наш с вами интеллект. ИНС НЕ программируются, они ОБУЧАЮТСЯ , самостоятельно выявляя корреляций между любыми зависимостями и синтезируя новое знание, которое изначально в системе отсутствовало.

Ну и где же тогда роботы-интеллекуталы? - спросите вы... Они уже есть, но пока их уровень интеллекта не дотягивает до нашего с вами. Потому что в ИНС меньше нейронов, меньше синапсов и меньше быстродействие, чем в нашей биологической нейросети. Но наша биологическая нейросеть практически остановилась в своем развитии. А вот ИНС развиваются не просто с ускорением, а "с обострением" (то есть, со множеством ускорений ускорений еще более высокого порядка). Тут статья из моего блога (написана в 2011 году) про искуственный интеллект, загляните, если интересно...

Сейчас будет много-много слов, уж извините. Но я хочу кое-что прояснить. А именно, то, откуда у меня возникло понимание процессов мышления.

Когда-то, в школьные годы мне казалось, что человеческий разум - это какое чудо природы. Я им восхищался, но одновременно мне хотелось понять, как он работает... Ну, хотелось и хотелось, я вообще был любознательным, много читал, залезал в области знаний, изучать которые других людей можно было заставить только из-под палки... Но изначально я более всего хотел понять, как работает человеческий мозг. Узнал, что единственный в СССР ВУЗ готовит специалистов, которые изучают мозг - второй медицинский, конкретно по специальности "биофизика". Подал документы на поступление, но их не приняли. Тогда у меня была группа инвалидности (больные почки), и я не стал этого скрывать.

Жизнь повернулась иначе, мне не пришлось профессионально заниматься изучением процессов мозга. Тогда я выбрал второе свое увлечение - радиотехнику, и подал документы в технический ВУЗ. На этот раз немного заморочил голову приемной комиссии (наученный горьким опытом), и документы у меня приняли. Я стал учиться на радиоинженера, изучая области, казалось бы, не имеющие никакого отношения к процессам мышления и ИИ. Мне лучше всех на потоке давалась математика, физика, программирование. Я стал подрабатывать на пол-ставки в научно-исследовательском секторе и на ИВЦ, программируя различные интересные математические задачи, постановкой которых занимались доценты, доктора наук... Правда, для многих из них это был лишь приработок, а мне эти темы казались действительно интересными. Поэтому я занимался не только программированием как таковым. Я еще шел в библиотеку, набирал книги по специфическим разделам математики и физики и изучал их, чтобы понять тот раздел науки, для которого требовалось просчитать некие зависимости... Я глубоко изучил теорию вероятностей и математическую статистику, теорию устойчивости Ляпунова, теорию распознавания образов... И еще вагон и маленькую тележку разделов математики, которые в программу обучения ВУЗа даже не предполагалось включать...

Помню свой восторг по поводу глубокого понимания термина "корреляция"... Оказывается, между случайными процессами, которые, на первый взгляд, не имеют ничего общего, ОБЪЕКТИВНО могут существовать взаимозависимости, которые можно выявить математически!.. Когда я это осознал, у меня даже тени мысли не возникло, что это может иметь какое-то отношение к процессам мышления...

Помимо решению задач, которые ставились передо мной в НИСе, я еще и сам ставил перед собой задачи, которые мне казались интересными. В частности, мне захотелось просчитывать выпадения спортлото таким образом, чтобы вероятность выигрыша увеличилась со стредне-статистической до... насколько это возможно. Мой товарищ вел таблицу тиражей почти 3 года. Мы с ним на нее внимательно посмотрели и обратили внимание на то, что одни номера регулярно выпадают режже других. И еще обратили внимание на то, что те номера, которые выпадают относительно часто, выпадают этакими "кучками" - два-три выпадения почти подряд, а затем длиииинный интервал не-выпадений, потом картина повторяется... Я предположил, что этому есть объяснение. Для тиражей используется один и тот же барабан. Шарики в нем размещаются на полочке с лунками всегда в одном и том же порядке и даже разворачивают их всегда изображением цифр в одну и ту же сторону. Полочка всегда опрокидывается одинаково - шарики выпадают примерно по одним и тем же траекториям. Летают они в барабане под воздействием струи воздуха, которая тоже всегда одинаковая. Автоматика открывает лунку для выпавших шаров в одном и том же месте барабана через одинаковые интервалы времени. Поэтому не удивительно, что одни шары попадают в лунку В РАЗЫ чаще, чем другие. А вот периодические колебания - то выпадают, то нет, можно объяснить, например, сезонными колебаниями температуры и влажности в помещении. Поэтому если математически просчитать детерминированные компоненты в случайных процессах выпадения, то вероятность выигрыша возможно, действительно, удастся увеличить. Я написал программу, которая математически обрабатывает статистку ранее состоявшихся тиражей и просчитывает вероятности выпадения в последующих тиражах различных номеров для "5 из 36" (один тираж обсчитывался на СМ-4 около полутора суток). Я играл в спортлото первый год виртуально, второй реально. После того, как убедился, что матожидание выигрыша, действительно, увеличилось до уровня самоокупаемости (при бессистемной игре матожидание выигрыша равно 1/2 затраченной суммы) - то есть, в 2 раза . Пока не надоело. Кто бы мог подумать, что корреляции, которые я выявлял в выпадениях спортлото, могут иметь какое-то отношение к процессам мышления и к ИИ?

Между тем, я "насобачился" выявлять корреляции между чем угодно и чем угодно. Однажды в НИСе мне дали новую задачу - выявить причины и их весовые коэффициенты, которые влияют на выход брака на московском заводе холодильного оборудования. Я всего лишь немного подправил программу для просчета тиражей спортлото, загнал в нее статистику брака и получил факторы, которые влияют на выход брака. Руководитель темы и заказчик тогда нарадоваться не могли, когда увидели НАУЧНОЕ обоснование того, что в дни получки народ напивается и начинает гнать брак - а именно, весомость этого фактора (он оказался самым весомым). На втором месте оказалась гонка за плановыми показателями, которую устраивали в конце каждого квартала... Ну и еще ряд факторов рангами на порядок поменьше...

На последних курсах в ВУЗе нам преподавали интегральную диагностику неисправностей в радиоэлектронных устройствах, причем, преподавал ее доктор наук, автор этой концепции. Я внимал... И все больше и больше понимал, что его теория не имеет никакой практической ценности. Потому что его метод требовал разработки детальной математической модели для каждого электронного устройства, которая формируется из математических моделей электронных компонентов - транзистора, конденсатора, катушки индуктивности, резистора и т.д. Нюанс заключался в том, что от сильно упрощенной модели толку было мало. А точная модель требовала учет огромного количества параметров, которые не понятно, откуда брать на практике - токи утечки, паразитные емкости и индуктивности и т.д. и т.п. Кроме того, большинство радиокомпонентов имело разброс по параметрам +/-20%. И, кроме того, его подход загибался на математической сложности уже при примерно 5 радиоэлектронных компонентов. Когда же число этих компонентов увеличивалось до сотен и тысяч, да еще и с нелинейными элементами, он становился совершенно неприменим.

Нас параллельно учили выискивать неисправности в радиоаппаратуре (у меня была специализация "радиоинженер по ремонту БРЭА") - как с использованием диагностических стендов, так и с помощью тривиального мультиметра, исходя из понимания логики работы электронного устройства до уровня его компонентов. Для этого мы "всверливались мозгом" в принципиальную электрическую схему, пытались выяснить, что там и как на что влияет, и как это влияние может нарушиться или в какую сторону измениться, если вот тут сделать обрыв или, или если токи утечки вырастут, или если межвитковое КЗ в катушке... С нами учился парень, который отработал несколько лет радиомехаником в ремонтной мастерской. Он едва-едва вытягивал основную часть предметов на троечку. И вот именно он помог мне осознать одну очень важную вещь - и произошло это на лабораторной работе на 5-м курсе, на которой каждому выдавался "поломатый" телевизор, его принципиальная схема и мультиметр, с помощью которого требовалось найти внесенную в схему неисправность. Самые отличные отличники, которые изучили теорию вдоль и поперек, на этой лабораторке "раскорячились". У нас была отличница - девушка, которая никогда меньше "отлично" ни по какому предмету не получала. Она на этой лабораторке разревелась навзрыд - ну не могла найти неисправность, и всё тут! А время занятий уже подходило к концу, и требовалось освободить лабораторию... Зато тот самый парень, двоечнико-троечник, который проработал мастером в телеателье, находил любую неисправность почти моментально. Он посмотрел на ревущую отличницу, и пожалел...
- Давай, помогу. Посмотрим, какое тут напряжение... В норме. Ок, а тут? Ага! полвольта, а должно быть три! Значит сдох вот этот транзистор!
- Погоди-погоди... Как это напряжение связано вот с этим транзистором? Транзистор же совсем в другом каскаде? Ты можешь объяснить?
- Нет, не могу. Я просто это знаю по опыту. Если тут напряжение такое, то проблема вот тут. А если вот тут повышенное напряжение, то вот эту деталь нужно выпаять и проверить... А как работает схема, я вообще не понимаю... - и широко и открыто улыбнулся.

Вот тогда-то я понял очень важную вещь. Интегральная диагностика действительно нужна, но такая, которая может применяться на практике. Та, которая распознает ОБРАЗ НЕИСПРАВНОСТИ , подобно вот этому парню с опытом работы радиомастером в ремонтной мастерской. Что измерять в первую очередь и что во вторую, определяется СТАТИСТИКОЙ неисправностей, и для контрольных замеров должны выбираться именно те точки, и в той последовательности, которая позволяет отбраковать или подтвердить, в первую очередь, те неисправности, которые случаются чаще, и которые влияют на электрические параметры наиболее значительным и при этом УНИКАЛЬНЫМ способом. Для этого нужно создать систему автоматизированной диагностики, в которую не нужно загонять никакую "математическую модель". Достаточно загнать статистику замеров со всех эквипотенциальных точек электрической схемы - в исправном состоянии и в неисправном, промаркировав каждый набор измерений той или иной неисправностью. Далее эта статистика обрабатывается математически, находятся функции чувствительности, выстравиваются образы неисправностей и формируется оптимальная последовательность для их наиболее быстрого выявления тестовыми замерами. И для этого диагностической системе не только не требуется "проникать в суть" того, как работает принципиальная электрическая схема, а даже не требуется обладать знанием о том, для каких целей конкретная электронная плата используется, то есть что-либо знать о функциональном назначении такой платы.

Я поделился своей идеей со своим товарищем и с одним из наиболее грамотных преподавателей. Преподаватель мне сказал, что на этом можно защитить не только диплом и не только кандидатскую, но и докторскую. Что работы тут непочатый край, что ее лучше распределить между нами двумя, если мы готовы заниматься ею несколько лет... Я увлекся этой идеей, и сначала получил пятерку за диплом, потом начал писать диссертацию... Тут и пригодились мои познания в математике. Пришлось, правда, поглубже залезть в теорию распознавания образов и в ряд других разделов математики... Мой руководитель подыскивал варианты с ВАКом... И тут выяснилось, что задача, за которую мы взялись, действительно, имеет размах далеко за пределами кандидатской. Что похожими задачами занимаются две школы, во главе которых стоят именитые академики, вокруг которых "варятся" несколько докторов наук, несколько десятков кандидатов и несколько сотен аспирантов. А с нами, аспирантами-самоучками, сначала даже разговаривать отказались. В ВАКе защищаться пришлось бы перед представителями этих школ, и нас бы раздавили как утлую лодченку, оказавшуюся между двух крейсеров (враждующих, к тому же). Наша концепция оказалась не соответствующей ни первой, ни второй "академической школе". Но представитель одной из школ хотя бы оставил нам надежду. Он нам сказал: "Продемонстрируйте ваш метод на каком-нибудь простеньком устройстве, например, на радиоприемнике Хазар-403, мы в него внесем неисправность, засечем время и посмотрим, сколько его потребуется, чтобы выявить внесенную неисправность. Если результаты нас впечатлят, вот тогда поговорим уже предметно".

Я взял радиоприемник Хазар-403, собрал установку для подачи в эквипотенциальные точки тестовых сигналов и съема откликов с остальных точек и стал собирать статистику, благо эквипотенциальных точек там не более полутора десятков - сначала с исправного радиоприемника. Затем мы стали вносить неисправности и снова собирать статистику. Затем прогнали эту статистику через систему формирования образов приоритетных образов неисправностей... Поскольку там использовались спектральные преобразования, расчеты оказались тежеловесными - компьютер ДВК-3 работал несколько месяцев круглые сутки, пока мы получили дерево графа диагностики и оптимальных замеров.

И вот однажды мы пригласили тех самых скептиков. Они стали вносить в радиоприемник неисправности, а наша система их выявляла - как правило, за два (режже три) замера. Скептиков очень удивило, что тестовые сигналы мы подаем обычно на выходы, а отклики снимаем со входов, спросили "почему?". "Не знаем, почему. Система определила, что такие замеры более информативны, чем традиционные. Возможно, потому, что они работают через токи утечки, которые гораздо сильнее изменяются при неисправностях". С представителями академической школы, к сожалению, нам договориться так и не удалось. Они сказали "Результаты нас весьма впечатлили, но у нас концепция другая. У вас золотые и головы, и руки, и мы готовы взять вас под наше крыло, но только если вы будете гнуть нашу линию. Если нет - вы наши конкуренты, и мы вас раздавим, причем легко и непринужденно". Я был так расстроен и разочарован, что бросил аспирантуру и перестал писать диссертацию. Но это уже другая история.

Тем не менее, мне хотелось поделиться с людьми своими достижениями. Я позвал своего бывшего сокурсника - того самого, который ранее работал радиомастером в телеателье. Заодно хотел сказать ему "спасибо" - ведь это он натолкнул меня на идею, которую мы реализовали. Я думал, что он порадуется... Но когда он увидел, с какой скоростью наша система обнаруживает неисправности, да еще и не только те, которые встречаются часто, но и самые экзотические (два-три замера - это меньше минуты), я увидел на его лице неподдельный испуг:
- Откуда эта штука знает, что когда я делаю межвитковое, нужно подать сигнал сюда и смерить вот здесь? Откуда???!!! Я всегда делал другие замеры, находил такую неисправность примерно за семь замеров, а эта штука находит за три!!!
- Ну так ведь это же хорошо, - я недоумевал.
- Кому хорошо? Ты понимаешь, что эта штука умнее любого радиомеханика-человека? УМНЕЕ!!! Теперь радиомеханики просто никому не нужны!
Он ушел ужасно расстроенный. А я долго размышлял над его словами. И внезапно увидел в этой системе то, что никогда прежде не видел. Систему искусственного интеллекта.

Именно тогда я понял, как работает естественный интеллект. Он выявляет корреляции в статистических наборах информации. С самого момента рождения он синтезирует образы. Наша система синтезировала образы неисправностей. Маленький новорожденный человеческий детеныш, который не умеет еще даже фокусировать взгляд на чем-либо, он точно так же синтезирует образы. Выстраивает взаимосвязи между статистическими наборами данных, хранящимися в памяти, и постоянно поступающими извне. Он хаотически машет ручками и ножками, что-то лопочет бессвязное, вращает глазами... Почему и зачем? Потому что это необходимо для формирования статистики! Вот он подал псевдослучайный сигнал в мышцу руки, и получил своим собственным кулаком по носу - неприятно. Вот он еще раз подал такой же сигнал туда же - и снова получил по носу... И со временем формируется корреляция "если подать сигнал в руку, то придвинет кулак к носу с высокой скоростью, что весьма неприятно". Точно так же выстраиваются все остальные связи - между исходящими сигналами, подаваемыми в систему моторики, входными сигналами - зрительными, тактильными, слуховыми, вестибулярными, температурными, вкусовыми и т.д. и т.п. Далее в системе выстраиваются микрообразы, которые выстраиваются в иерархии образов, надстраиваемыми над уже существующей в системе структурой образов.

Как работает нейросеть - хоть искусственная, хоть естественная? Она пропускает сигналы, которые проходят через разветвленную систему нейронов. Каждый нейрон распознает какой-то один элементарный образ с той или иной степенью достоверности. На входы (дендриты) для распознавания подается набор тех сигналов, которые имеют наибольшую функцию чувствительности. В соответствии с теорией Ляпунова, или просто в соответствии со здравым смыслом - те сигналы, которые этот данный конкретный микрообраз способны в совокупности отделить от иных образов определенным своим сочетанием (коэффициентами участия - или степенью участия). На выходе нейрона формируется сигнал "образ распознан", но не в виде однозначного "да" или "нет", а в виде некоторой СТЕПЕНИ соответствия данной совокупности входных сигналов определяемому образу. На единственном выходе (аксоне) формируется аналоговый сигнал, соответствующий вероятности того, что данный микрообраз соответствует распознаваемому. Ну, например, микрообраз "округлости" может формировать сигнал "наблюдаемый предмет округлый с вероятностью 80%". Изначально на нейроны подаются выходные сигналы, формируемые самой системой (в основном, сигналы моторики) и со всех рецепторов системы сенсорики. На нижних уровнях иерархии распознаются просто "сполохи" того или иногоо цвета. Далее следующие подсистемы микрообразов выявляют границы предметов, их форму, положение в пространстве, расстояние, размеры. Для звуков - фонемы, выделяющиеся среди шума. Для вестибулярной системы - сигналы падения и подъема, ускорения, замедления и т.п. На более высоких иерархиях распознаются образы движения, системы классификации ("мячик", "дядя", "тетя", "машина - жжжж!")... Разве нет, разве не так познает мир человеческий ребенок? Потом он учится "обучение с учителем в ИНС" читать, считать, и у него формируются образы распознавания букв, семантик того или иного языка, и они связываются с ранее сформированными образами - "мячик", "дядя", "тетя", "машина"... Образы формул сокращенного умножения... Образ волнового уравнения Дирака... Постоянно синтезируются новые образы - как в результате "обучения с учителем", так и в результате "самообучения". Да, посредством тривиального выявляения математических корреляций, которые ОБЪЕКТИВНЫ в статистических наборах данных. Которые выявляются при распознавании реального объекта некоему представлению о нем в своей голове - посредством КОРРЕЛЯЦИЙ.

Ну так вот, нейросеть - это всего лишь один из вариантов реализации механизмов выявления корреляций в многоуровневой системе иерархии образов. Объективность корреляций позволяет СИНТЕЗИРОВАТЬ новые образы, которых прежде еще не было. Тем самым, формировать новое знание о новых соответствиях - как реальных объектов, наблюдаемых так или иначе через "систему интерпретации-распознавания", так и не существующих, а придуманных, виртуализированных. В системе диагностики не было никакой нейросети, но были входящие сигналы и исходящие (соответствуют сигналам сенсорики и моторики), были задействованы алгоритмы, реализующие выявление корреляций и синтеза образов (нового знания)...
___

Когда ты понимаешь, КАК работает трактор, ОТКУДА он берется, ты не станешь делать его из соломы и палок и устраивать ритуальные пляски вокруг него "ну давай, езжай в поле, сотворяя чудо возделывания поля". Такие вещи кажутся чудом только пока есть НЕпонимание.

То же самое можно сказать о нашем с вами разуме. Он кажется чудом - лишь до тех пор, пока ты не понимаешь, что механизмы отображения реальности в саму себя существуют объективно в самой материи. Что в ней уже заведомо заложена математика выявления корреляций, то есть, рекуррентного синтеза материей образов о самой себе. И тогда человеческий разум перестает выглядеть неким чудом, неким эксклюзивным "нечтом", внезапно свалившимся в свойства именно человека и способным попасть к чему-либо разумному исключительно вот таким - ЧУДЕСНЫМ способом, и только исключительно если потенциальное вместилище потенциального разума является исключительно человеком. В особенности избавлению от подобных представлений способствует критический взгляд на самого себя, который позволяет увидеть в своих представлениях антропоцентризм.