pythainlp/thai_wikipedia_clean_20230101 huggingface dataset:
ลิเทียมเป็นโลหะที่เบาที่สุดในบรรดาโลหะทั้งหมด และมีความหนาแน่นเพียงครึ่งเท่าของน้ำ ที่น่าแปลกก็คือ ลิเทียมยังมีคุณสมบัติของโลหะแอลคาไลน์เอิร์ธ ในหมู่ 2 ด้วย ลิเทียมเป็นโลหะสีเงิน อ่อนนิ่มมากจนตัดด้วยมีดคมๆ ได้ ลิเทียมมีคุณสมบัติอย่างโลหะแอลคาไลทั้งปวง นั่นคือ มีวาเลนซ์อิเล็กตรอนเพียงตัวเดียว และพร้อมที่จะสูญเสียอิเล็กตรอนตัวนี้ไปเป็นไอออนบวก ทำให้มีอิเล็กตรอนในระดับชั้นพลังงานที่ไม่ครบถ้วน เนื่องจากกรณีดังกล่าว ทำให้ลิเทียมทำปฏิกิริยาในน้ำได้ง่าย และไม่ปรากฏโดยอิสระในธรรมชาติ อย่างไรก็ตาม ลิเทียมยังถือว่าทำปฏิกิริยายากกว่าโซเดียม ซึ่งมีคุณสมบัติทางเคมีที่คล้ายกัน
เมื่ออังลิเทียมไว้เหนือเปลวไฟ มันจะให้สีแดงเข้มออกมา แต่เมื่อเผาไหม้โดยตรง เปลวไฟจะเป็นสีขาวสว่างจ้า โลหะลิเทียมจะติดไฟและไหม้เมื่อกระทบกับออกซิเจนและน้ำ นอกจากนี้ยังนับเป็นโลหะเพียงชนิดเดียวที่ทำปฏิกิริยากับไนโตรเจนที่อุณหภูมิห้อง ลิเทียมนั้นมีความจุความร้อนจำเพาะที่สูงมาก คือ 3,582 J/(kg·K) และมีช่วงอุณหภูมิที่กว้างเมื่ออยู่ในรูปของเหลว ซึ่งทำให้เป็นสารเคมีที่มีประโยชน์ใช้งานได้
ลิเทียมที่อยู่ในรูปโลหะบริสุทธิ์จะติดไฟได้ง่ายมากและระเบิดได้ค่อนข้างง่าย เมื่อกระทบกับอากาศ และโดยเฉพาะกับน้ำ ไฟจากลิเทียมนั้นดับได้ยาก ต้องอาศัยสารเคมีเฉพาะที่ผลิตมาสำหรับการดับไฟนี้โดยตรง สำหรับโลหะลิเทียมยังสึกกร่อนง่าย และต้องจับต้องอย่างระมัดระวังเป็นพิเศษ เพื่อหลีกเลี่ยงการสัมผัสโดยตรงกับผิวหนัง การเก็บรักษาควรเก็บไว้ในรูปของสารประกอบที่ไม่ทำปฏิกิริยา เช่น แนพธา (naphtha) หรือไฮโดรคาร์บอน สารประกอบลิเทียมนั้นไม่มีบทบาทเชิงชีววิทยาในธรรมชาติ และถือว่าเป็นพิษพอสมควร เมื่อใช้เป็นยา จะต้องคอยตรวจสอบอย่างระมัดระวัง เพราะลิเทียมไอออน (Li+) จะทำให้เลือดมีความเข้มข้นมากขึ้น
เนื่องจากความร้อนจำเพาะที่สูง (มากทีสุดในบรรดาของแข็งใดๆ) ทำให้มีการใช้ลิเทียมในการถ่ายเทความร้อน นอกจากนี้ยังใช้เป็นโลหะขั้วแอโนดของแบตเตอรีที่สำคัญ ทั้งนี้เพราะศักย์ทางไฟฟ้าเคมีที่สูงนั่นเอง ขณะเดียวกัน การที่มีน้ำหนักแห้งกว่าเซลล์มาตรฐานทั่วไป แบตเตอร์รีเหล่านี้จึงให้แรงดันไฟฟ้าที่สูงกว่า (3 โวลต์ ขณะที่แบตเตอรีแบบอื่นให้แรงดัน 1.5 โวลต์) การใช้งานอื่นๆ ได้แก่
สารเพทาไลต์ (Petalite) ซึ่งมีลิเทียมเป็นส่วนประกอบ ถูกค้นพบเป็นครั้งแรก โดยนักวิทยาศาสตร์ชาวบราซิล ชื่อโฮเซ โบนิฟาเชียว เด อันดราดา เอ ซิลวา (José Bonifácio de Andrada e Silva) เมื่อปลายคริสต์ทศวรรษ ขณะเดินทางไปยังสวีเดน ส่วนลิเทียมนั้นถูกค้นพบครั้งแรกเมื่อ ค.ศ. 1817 โดย โยฮันน์ อาร์ฟเวดสัน (Johann Arfvedson) โดยเขาได้ค้นพบธาตุชนิดใหม่นี้ในแร่สปอดูมีน (spodumene) และเลปิโดไลต์ (lepidolite) ในสินแร่เพทาไลต์ (petalite)
LiAl (Si2O5) 2 ที่เขาวิเคราะห์ในช่วงที่ทำการสำรวจตามปกติจากแร่บางอย่างในเหมืองแห่งหนึ่งของเกาะอูโทของประเทศสวีเดน และเมื่อ ค.ศ. 1818 คริสเตียน กเมลิน (Christian Gmelin) นับเป็นบุคคลแรกที่ได้สังเกตเห็นว่าเกลือลิเทียมจะให้เปลวไฟสีแดงเข้ม อย่างไรก็ตาม นักวิทยาศาสตร์ทั้งสองพยายามที่จะแยกธาตุออกจากเกลือดังกล่าว แต่ก็ไม่ประสบความสำเร็จ
การแยกธาตุลิเทียมยังไม่ประสบผลสำเร็จ กระทั่งวิลเลียม โทมัส เบรนด์ (William Thomas Brande) และเซอร์ฮัมฟรีย์ เดวี (Humphrey Davy) ได้ใช้วิธีการแยกสลายด้วยไฟฟ้ากับลิเทียมออกไซด์ เมื่อ ค.ศ. 1818 ต่อมา บุนเสน (Bunsen) และมาทีสเสน (Matiessen) ได้แยกโลหะส่วนใหญ่ออกด้วยการแยกสลายลิเทียมคลอไรด์ด้วยไฟฟ้า เมื่อ ค.ศ. 1855
สำหรับการผลิตโลหะลิเทียมในเชิงพาณิชย์เพิ่งประสบความสำเร็จ เมื่อ ค.ศ. 1923 โดยบริษัทแห่งหนึ่งของเยอรมนี ชื่อ เมทัลเกเซลชาฟท์ (Metallgesellschaft) ด้วยการใช้วิธีแยกสลายด้วยไฟฟ้าเช่นเดียวกัน แต่ใช้สารตั้งต้นเป็นลิเทียมคลอไรด์ และโพแตสเซียมคลอไรด์ที่หลอมละลาย เมื่อได้ธาตุบริสุทธิ์ออกมา ก็ได้ตั้งชื่อว่า ลิเทียม (กรีก "λιθοσ" ("ลิธอส") หมายถึง หิน) เพราะค้นพบมาจากแร่ ขณะที่โลหะอัลคาไลอื่นๆ ทั่วไป ค้นพบเป็นครั้งแรกจากเนื้อเยื่อของพืช
ในโลกของเรามีลิเทียมแพร่หลายกว้างไกล แต่ไม่ปรากฏในธรรมชาติในรูปอิสระ เพราะความสามารถทำปฏิกิริยาที่สูงมาก จึงมักพบเป็นส่วนประกอบกับธาตุชนิดอื่น หรือสารประกอบอื่นๆ ลิเทียมเป็นส่วนประกอบย่อยของหินอัคนีแทบทุกชนิด และยังพบในแอ่งน้ำกร่อยในธรรมชาติจำนวนมากด้วย ลิเทียมนับเป็นธาตุที่พบได้มากเป็นอันดับที่ 31 โดยมีอยู่มากในแร่ต่างๆ เช่น สปอดูมีน, เลปิโดไลต์ และแอมบลิโกไนต์ ในเปลือกโลกยังมีลิเทียมเป็นส่วนประกอบถึง 65 ส่วนต่อล้านส่วน (ppm)
นับตั้งแต่สิ้นสุด สงครามโลกครั้งที่สอง มีการผลิตลิเทียมเพิ่มขึ้นสูงมาก โลหะชนิดนี้ถูกแยกจากธาตุอื่นๆ ในหินอัคนี และยังถูกสะกัดออกจากน้ำในน้ำพุแร่ต่างๆ แร่สำคัญๆ ที่มีลิเทียมเป็นส่วนประกอบได้แก่ เลปิโดไลต์, สปอดูมีน, เปทาไลต์, และแอมบลิโกไนต์
ใน สหรัฐอเมริกามีการค้นพบลิเทียมในแอ่งน้ำกร่อย ในรัฐเนวาดา ทุกวันนี้ลิเทียมที่ผลิตขึ้นในเชิงพาณิชย์ส่วนใหญ่ขุดได้มาจากแหล่งน้ำกร่อยในประเทศชิลี โลหะชนิดนี้ (ซึ่งมีสีเงิน เช่นเดียวกับโซเดียม โพแทสเซียม และโลหะอัลคาไลอื่นๆ) ถูกผลิตขึ้นด้วยการแยกสลายทางไฟฟ้า จากส่วนผสมของโพแตสเซียมคลอไรด์ และลิเทียมที่หลอมละลาย ลิเทียมในรูปโลหะบริสุทธิ์นั้นมีตลาดซื้อขายที่แคบ และข้อมูลด้านราคาก็หายาก เมื่อ ค.ศ. 1998 มีราคาอยู่ที่ 43 ดอลลาร์สหรัฐ ต่อน้ำหนัก 1 ปอนด์ (หรือ 95 ดอลลาร์สหรัฐ ต่อน้ำหนัก 1 กิโลกรัม) ประเทศชิลีนับเป็นผู้ผลิตโลหะลิเทียมบริสุทธิ์รายใหญ่ของโลกในปัจจุบันเพียงรายเดียว
"การแยก" (* ข้างล่าง) :
แคโทด: formula_1
แอโนด: formula_2
ลิเทียมที่ปรากฏในธรรมชาตินั้น ประกอบด้วยไอโซโทปที่เสถียร 2 ตัว คือ Li-6 และ Li-7 โดยที่ Li-7 มีอยู่เป็นสัดส่วนที่สูงกว่ามาก (92.5%) สำหรับไอโซโทปกัมมันตรังสีอื่นๆ 7 ตัวนั้น ตัวที่เสถียรมากที่สุดคือ Li-8 ซึ่งมีค่าครึ่งชีวิต 838 มิลลิวินาที และ Li-9 มีค่าครึ่งชีวิต 178.3 มิลลิวินาที ส่วนไอโซโทปกัมมันตรังสีที่เหลือ มีครึ่งชีวิตน้อยกว่า 8.6 มิลลิวินาที สำหรับไอโซโทปที่มีครึ่งชีวิตสั้นที่สุด คือ 4Li ซึ่งสลายไปโดยการปลดปล่อยโปรตอน และมีครึ่งชีวิตเพียง 7.58043x10-23 วินาที
ลิเทียม -7 นั้น นับเป็นธาตุเริ่มต้น (primordial elements) ที่เกิดขึ้นในช่วงบิกแบง (Big Bang nucleosynthesis) ไอโซโทปของลิเทียมจะแตกตัวอย่างชัดเจนในกระบวนการทางธรรมชาติที่หลากหลาย ได้แก่ การเกิดแร่ (การตกตะกอนทางเคมี) , เมตาบอลิซึม, การแลกเปลี่ยนไอออน (Li นั้นถูกใช้แทน แมกนีเซียม และ เหล็กในแร่ดินรูปทรงแปดหน้า, โดยที่ Li-6 นั้นมักพบได้มากกว่า Li-7) , การกรองแบบ hyperfiltration และการเปลี่ยนแปลงของหิน
โรเจอร์ กายเคนดอล
โรเจอร์ กายเคนดอล  เป็นนักเขียนนิยายวิทยาศาสตร์
อัลดัส ฮักซลีย์
อัลดัส เลโอนาร์ด ฮักซลีย์ (, 26 กรกฎาคม พ.ศ. 2437 (ค.ศ. 1894) - 22 พฤศจิกายน พ.ศ. 2506 (ค.ศ. 1963)) เป็นนักเขียนชาวอังกฤษ ที่อพยพไปสหรัฐอเมริกา เขาเป็นสมาชิกของครอบครัวฮักซลีย์อันโด่งดัง ที่มีนักคิดทางวิทยาศาสตร์หลายคน แม้จะเป็นที่รู้จักจากนวนิยายและความเรียงที่มีเนื้อหากว้างขวาง เขายังพิมพ์เรื่องสั้น, บทกวี และงานเขียนเชิงท่องเที่ยว ฮักซลีย์วิเคราะห์และวิพากษ์วิจารณ์ขนบธรรมเนียม ค่านิยม และแนวคิดของสังคม รวมถึงการประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ในทางที่ไม่ถูกต้องผ่านงานเขียนของเขา ในขณะที่สิ่งที่เขาสนใจในช่วงต้นอาจมองว่าเป็นแนว "มนุษย์นิยม" แต่ที่สุดแล้ว เขากลับมาสนใจเกี่ยวกับเรื่องราวทาง "จิตวิญญาณ" เช่นเรื่องเกี่ยวกับจิตวิทยาเหนือคำอธิบาย และปรัชญาที่วางอยู่บนรากฐานของความเชื่อทางจิตวิญญาณ ซึ่งเขาก็ได้เขียนเกี่ยวกับเรื่องเหล่านี้เช่นกัน ในช่วงท้ายของชีวิต เขาถูกจัดให้เป็น "ผู้นำของความคิดสมัยใหม่" โดยกลุ่มคนบางกลุ่ม
ภาษาลาว (, หรือ , ) เป็นภาษาตระกูลขร้า-ไทของชาวลาว โดยมีผู้พูดในประเทศลาว ซึ่งมีสถานะเป็นภาษาทางการของประชากรประมาณ 7 ล้านคน และในพื้นที่ภาคตะวันออกเฉียงเหนือของประเทศไทยที่มีผู้พูดประมาณ 23 ล้านคน ซึ่งส่วนใหญ่เรียกเป็นภาษาอีสาน ภาษาลาวเป็นภาษากลางของพลเมืองในประเทศลาวที่มีภาษาอื่น ๆ ประมาณ 90 ภาษา โดยภาษาส่วนใหญ่ไม่มีความเกี่ยวโยงกับภาษานี้
ภาษาลาวเป็นภาษาที่มีวรรณยุกต์และแยกหน่วยคำเหมือนกับภาษาตระกูลขร้า-ไทอื่น ๆ และภาษาจีนกับภาษาเวียดนาม ภาษานี้สามารถเข้าใจระหว่างกันกับภาษาไทยและภาษาอีสาน ซึ่งอยู่ในกลุ่มภาษาไทตะวันตกเฉียงใต้เช่นกัน จนถึงขั้นที่ว่าผู้พูดสามารถสื่อสารระหว่างกันได้ ภาษาเหล่านี้เขียนด้วยอักษรที่ต่างกันแต่มีความคล้ายคลึงทางภาษาและก่อให้เกิดความต่อเนื่องของภาษา
ถึงแม้ว่าภาษาลาวยังไม่มีรูปแบบมาตรฐานก็ตาม ในช่วงครึ่งหลังของคริสต์ศตวรรษที่ 20 สำเนียงเวียงจันทน์กลายเป็นรูปแบบมาตรฐานโดยพฤตินัยในประเทศลาว และสำเนียงขอนแก่นกลายเป็นรูปแบบมาตรฐานโดยพฤตินัยในภาคอีสาน
สำเนียงภาษาถิ่น.
สำเนียงภาษาถิ่นของภาษาลาวสามารถแบ่งได้ 6 สำเนียงใหญ่ คือ:
ทางการประเทศลาวไม่ได้กำหนดให้สำเนียงถิ่นใดเป็นสำเนียงภาษากลาง แต่การใช้ภาษาลาวอย่างเป็นทางการ เช่น ทางสถานีโทรทัศน์แห่งประเทศลาว สถานีวิทยุแห่งประเทศลาว จะใช้สำเนียงเวียงจันทน์ซึ่งเป็นสำเนียงของคนเมืองหลวง สามารถเข้าใจกันได้ทั่วประเทศ การเรียนภาษาลาวในประเทศลาวนั้น รัฐบาลลาวไม่ได้บังคับให้ใช้สำเนียงเวียงจันทน์ แต่ให้สามารถใช้สำเนียงท้องถิ่นต่าง ๆ ได้ แต่การเรียนภาษาลาวสำหรับชาวต่างประเทศ รัฐบาลลาวแนะนำให้ใช้สำเนียงเวียงจันทน์ ฉะนั้นประชาชนในประเทศลาวจึงพูดอ่านภาษาลาวเป็นสำเนียงท้องถิ่นของตน แต่ประชาชนก็สามารถฟังเข้าใจได้ทุกสำเนียงทั่วประเทศ แม้จะพูดภาษาต่างสำเนียงกันก็ตาม
ส่วนในประเทศลาว นอกจากสำเนียงถิ่นใหญ่แล้วยังมีสำเนียงแตกออกไปอีกหลายสำเนียงย่อย เช่น ภาษาลาวใต้ถิ่นสาละวัน ภาษาลาวกลางถิ่นสุวรรณเขต สำเนียงย่อยถิ่นเมืองอาดสะพังทอง ถิ่นเมืองจำพอน ภาษาเวียงจันทน์ถิ่นเมืองปากงึม ฯลฯ นอกจากนี้ยังมีผู้พูดภาษาลาวใต้ถิ่นจำปาศักดิ์ในจังหวัดพระวิหาร สตึงแตรง และรัตนคีรีของประเทศกัมพูชาด้วย
ในประเทศไทยจะพบภาษาลาวถิ่นอีสาน หรือถิ่นร้อยแก่นสารสินในฐานะภาษากลาง โดยสื่อส่วนใหญ่จะมาจากภาษาลาวถิ่นนี้
พยัญชนะต้นภาษาลาวสำเนียงเวียงจันทน์มี 21 เสียงดังนี้
พยัญชนะต้นภาษาลาวสำเนียงขอนแก่นมี 20 เสียงดังนี้
เสียงสระในภาษาลาวซึ่งคล้ายคลึงกับเสียงสระภาษาไทยแบ่งออกเป็น 3 ชนิดคือ สระเดี่ยว สระประสม และสระเกิน สะกดด้วยรูปสระพื้นฐานหนึ่งตัวหรือหลายตัวร่วมกัน
สระเดี่ยว หรือ สระแท้ คือสระที่เกิดจากฐานเพียงฐานเดียว มีทั้งสิ้น 18 เสียง
สระประสม คือสระที่เกิดจากสระเดี่ยวสองเสียงมาประสมกัน เกิดการเลื่อนของลิ้นในระดับสูงลดลงสู่ระดับต่ำ ดังนั้นจึงสามารถเรียกอีกชื่อหนึ่งว่า "สระเลื่อน" มี 3 เสียงดังนี้
ภาษาลาวเวียงจันทน์มีระดับเสียงวรรณยุกต์ 6 ระดับ: Low (เอก) Mid (สามัญ) High (ตรี) Rising (จัตวา) High Falling (ใกล้เคียงกับโท) และ Low Falling (โท) ระดับเสียงจะแตกต่างกัน ไปตามชนพื้นเมืองของผู้พูดและที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ เช่น ชาวหลวงพระบางจะใช้ ระดับเสียงวรรณยุกต์ 5 ระดับ คือ
ภาษาลาวมีตัวอักษรที่ใช้เขียนอยู่สองแบบ คือ อักษรลาว ใช้เขียนเรื่องคดีทางโลกทั่วไป ปัจจุบันรัฐบาลลาวได้ปรับปรุงอักษรลาวเดิมให้ใช้เป็นอักษรทางการ (ในภาคอีสานของไทยยังคงใช้อยู่บ้างในเอกสารโบราณ เรียกชื่อว่า อักษรไทน้อย)
ปัญญาประดิษฐ์  หรือ เอไอ  หมายถึงความฉลาดเทียมที่สร้างขึ้นให้กับสิ่งที่ไม่มีชีวิต ปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาหนึ่งในด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ และวิศวกรรมเป็นหลัก แต่ยังรวมถึงศาสตร์ในด้านอื่น ๆ อย่างจิตวิทยา ปรัชญา หรือชีววิทยา ซึ่งสาขาปัญญาประดิษฐ์เป็นการเรียนรู้เกี่ยวกับกระบวนการการคิด การกระทำ การให้เหตุผล การปรับตัว หรือการอนุมาน และการทำงานของสมอง แม้ว่าดังเดิมนั้นเป็นสาขาหลักในวิทยาการคอมพิวเตอร์ แต่แนวคิดหลาย ๆ อย่างในศาสตร์นี้ได้มาจากการปรับปรุงเพิ่มเติมจากศาสตร์อื่น ๆ เช่น
อย่างไรก็ตาม เนื่องจากปัจจุบันวงการปัญญาประดิษฐ์ มีการพัฒนาส่วนใหญ่โดยนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ อีกทั้งวิชาปัญญาประดิษฐ์ ก็ต้องเรียนที่ภาควิชาคอมพิวเตอร์ของคณะวิทยาศาสตร์หรือคณะวิศวกรรมศาสตร์ เราจึงถือเอาง่าย ๆ ว่า ศาสตร์นี้เป็นสาขาของวิทยาการคอมพิวเตอร์นั่นเอง
แนวคิดเรื่องเครื่องจักรที่คิดได้และสิ่งมีชีวิตเทียมนั้นมีมาตั้งแต่สมัยกรีกโบราณ เช่นหุ่นยนต์ทาลอสแห่งครีต อันเป็นหุ่นยนต์ทองแดงของเทพฮิฟีสตัส แหล่งอารยธรรมใหญ่ ๆ ของโลกมักจะเชื่อเรื่องหุ่นยนต์ที่มีความคล้ายกับมนุษย์ เช่น ในอียิปต์และกรีซ ต่อมา ช่วงกลางศตวรรษที่ 19 และ 20 สิ่งมีชีวิตเทียมเริ่มปรากฏอย่างแพร่หลายในนิยายวิทยาศาสตร์ เช่น แฟรงเกนสไตน์ของแมรี เชลลีย์ หรือ R.U.R.ของกาเรล ชาเปก แนวคิดเหล่านี้ผ่านการอภิปรายมาอย่างแพร่หลาย โดยเฉพาะในแง่ของความหวัง ความกลัว หรือความกังวลด้านศีลธรรมเนื่องจากการมีอยู่ของปัญญาประดิษฐ์
กลไกหรือการให้เหตุผลอย่างมีแบบแผน ได้รับการพัฒนาขึ้นโดยนักปรัชญาและนักวิทยาศาสตร์มาตั้งแต่สมัยโบราณ การศึกษาด้านตรรกศาสตร์นำไปสู่การคิดค้นเครื่องคำนวณอิเล็กทรอนิกส์ดิจิทัลที่โปรแกรมได้โดยอาศัยหลักการทางคณิตศาสตร์ของแอลัน ทัวริงและคนอื่น ๆ ทฤษฎีการคำนวณของทัวริงชี้ว่า เครื่องจักรที่รู้จักการสลับตัวเลขระหว่าง 0 กับ 1 สามารถเข้าใจนิรนัยทางคณิตศาสตร์ได้ หลังจากนั้น การค้นพบทางด้านประสาทวิทยา ทฤษฎีสารสนเทศ และไซเบอร์เนติกส์ รวมทั้งทฤษฎีการคำนวณของทัวริง ได้ทำให้นักวิทยาศาสตร์บางกลุ่มเริ่มสนใจพิจารณาความเป็นไปได้ของการสร้าง สมองอิเล็กทรอนิกส์ ขึ้นมาอย่างจริงจัง
สาขาปัญญาประดิษฐ์นั้นเริ่มก่อตั้งขึ้นในที่ประชุมวิชาการที่วิทยาลัยดาร์ตมัธ สหรัฐอเมริกาในช่วงหน้าร้อน ค.ศ. 1956 โดยผู้ร่วมในการประชุมครั้งนั้น ได้แก่ จอห์น แม็กคาร์ธีย์ มาร์วิน มินสกี อัลเลน นิวเวลล์ อาเธอร์ ซามูเอล และเฮอร์เบิร์ต ไซมอน ที่ได้กลายมาเป็นผู้นำทางสาขาปัญญาประดิษฐ์ในอีกหลายสิบปีต่อมา นักวิทยาศาสตร์และนักศึกษาของพวกเขาเหล่านี้เขียนโปรแกรมที่หลายคนทึ่ง ไม่ว่าจะเป็น คอมพิวเตอร์ที่สามารถเอาชนะคนเล่นหมากรุก แก้ไขปัญหาเกี่ยวกับคำด้วยพีชคณิต พิสูจน์ทฤษฎีทางตรรกวิทยา หรือแม้กระทั่งพูดภาษาอังกฤษได้ ผู้ก่อตั้งสาขาปัญญาประดิษฐ์กลุ่มนี้เชื่อมั่นในอนาคตของเทคโนโลยีใหม่นี้มาก โดยเฮอร์เบิร์ต ไซมอนคาดว่าจะมีเครื่องจักรที่สามารถทำงานทุกอย่างได้เหมือนมนุษย์ภายใน 20 ปีข้างหน้า และมาร์วิน มินสกีก็เห็นพ้องโดยการเขียนว่า "เพียงชั่วอายุคน ปัญหาของการสร้างความฉลาดเทียมจะถูกแก้ไขอย่างยั่งยืน"
อย่างไรก็ตาม นักวิทยาศาสตร์กลุ่มนี้กลับไม่ได้พิจารณาถึงความยากของปัญหาที่จะพบมากนัก ในปี ค.ศ. 1974 เซอร์ เจมส์ ไลท์ฮิลล์ ได้เขียนวิพากษ์วิจารณ์สาขาปัญญาประดิษฐ์ ประกอบกับมีแรงกดดันจากสภาคองเกรสของสหรัฐฯให้ไปให้เงินสนับสนุนโครงการมีผลผลิตออกมาเป็นรูปธรรมมากกว่า ดังนั้น รัฐบาลสหรัฐอเมริกาและสหราชอาณาจักรจึงได้ตัดงบประมาณการวิจัยที่ไร้ทิศทางของสาขาปัญญาประดิษฐไป จนเป็นยุคที่เรียกว่า หน้าหนาวของปัญญาประดิษฐ์ (AI winter) กินเวลาหลายปี ซึ่งโครงการด้านปัญญาประดิษฐ์แต่ละโครงการนั้นหาเงินทุนสนับสนุนยากมาก
ในช่วงต้นคริสต์ทศวรรษ 1980 งานวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ประสบความสำเร็จในเชิงพาณิชย์เป็นครั้งแรก ด้วยระบบที่ชื่อว่า ระบบผู้เชี่ยวชาญ อันเป็นระบบคอมพิวเตอร์ที่ช่วยในการหาคำตอบ อธิบายความไม่ชัดเจน ซึ่งปกตินั้นจะใช้ผู้เชี่ยวชาญในแต่ละสาขาตอบคำถามนั้น ในปี ค.ศ. 1985 ตลาดของปัญญาประดิษฐ์ทะยานขึ้นไปแตะระดับ 1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ในขณะเดียวกัน โครงการคอมพิวเตอร์รุ่นที่ 5 ของญี่ปุ่นก็ได้จุดประกายให้รัฐบาลสหรัฐอเมริกาและสหราชอาณาจักรหันมาให้เงินทุนสนับสนุนงานวิจัยในสาขาปัญญาประดิษฐ์อีกครั้ง
ในคริสต์ทศวรรษ 1990 และช่วงต้นคริสต์ศตวรรษที่ 21 ปัญญาประดิษฐ์ประสบความสำเร็จอย่างสูงแม้ว่าจะมีหลายอย่างที่อยู่เบื้องหลัง มีการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในด้านการขนส่ง การทำเหมืองข้อมูล การวินิจฉัยทางการแพทย์ และในอีกหลายสาขาหลายอุตสาหกรรม ความสำเร็จของปัญญาประดิษฐ์นั้นได้รับการผลักดันมาจากหลายปัจจัย ไม่ว่าจะเรื่องของความเร็วของคอมพิวเตอร์ที่มีการประมวลผลที่เร็วขึ้น (ตามกฎของมัวร์) การให้ความสำคัญกับการแก้ปัญหาย่อยบางปัญหา การสร้างความเชื่อมโยงระหว่างปัญญาประดิษฐ์กับสาขาอื่น ๆ ที่ทำงานอยู่กับปัญญาที่คล้าย ๆ กัน ตลอดจนความมุ่งมั่นของนักวิจัยที่ใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ที่มีหลักการ
เมื่อวันที่ 11 พฤษภาคม ค.ศ. 1997 เครื่องดีปบลูของบริษัทไอบีเอ็ม กลายมาเป็นคอมพิวเตอร์เครื่องแรกของโลกที่สามารถเล่นหมากรุกเอาชนะ แกรี คาสปารอฟ แชมป์โลกในขณะนั้นได้ และในเดือนกุมภาพันธ์ ค.ศ. 2011 เครื่องวัตสันของบริษัทไอบีเอ็มก็สามารถเอาชนะแชมป์รายการตอบคำถามจีโอพาร์ดีได้แบบขาดลอย นอกจากนี้ เครื่องเล่นเกมอย่าง Kinect ก็ใช้เทคโนโลยีของปัญญาประดิษฐ์ มาใช้ในการสร้างส่วนติดต่อกับผู้ใช้ผ่านทางการเคลื่อนไหวร่างกายใน 3 มิติเช่นกัน
นิยามของปัญญาประดิษฐ์.
มีคำนิยามของปัญญาประดิษฐ์มากมายหลากหลาย ซึ่งสามารถจัดแบ่งออกเป็น 4 ประเภทโดยมองใน 2 มิติ ได้แก่
ปัจจุบันงานวิจัยหลัก ๆ ของปัญญาประดิษฐ์จะมีแนวคิดในรูปที่เน้นเหตุผลเป็นหลัก เนื่องจากการนำปัญญาประดิษฐ์ไปประยุกต์ใช้แก้ปัญหา ไม่จำเป็นต้องอาศัยอารมณ์หรือความรู้สึกของมนุษย์ อย่างไรก็ตามนิยามทั้ง 4 ไม่ได้ต่างกันโดยสมบูรณ์ นิยามทั้ง 4 ต่างก็มีส่วนร่วมที่คาบเกี่ยวกันอยู่
นิยามดังกล่าวคือ
ปัญหาโดยทั่วไปของการจำลอง (หรือสร้าง) ปัญญาถูกแบ่งออกเป็นปัญหาย่อย ๆ จำนวนมาก นักวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์พยายามศึกษาระบบย่อย ๆ เหล่านี้ โดยที่ได้รับความสนใจมากเป็นพิเศษ ได้แก่
การนิรนาม การให้เหตุผล และการแก้ไขปัญหา (deduction, reasoning, problem solving).
งานวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ในช่วงแรก ๆ นั้นเริ่มต้นมาจากการให้เหตุผลแบบทีละขั้น ๆ เป็นการให้เหตุผลแบบเดียวกับที่มนุษย์ใช้ในการไขปัญหาหรือหาข้อสรุปทางตรรกศาสตร์ เมื่อปลายคริสต์ทศวรรษ 1980 และ 1990 งานวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ได้ถูกพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และประสบความสำเร็จในการจัดการกับความไม่แน่นอนหรือความไม่สมบูรณ์ของข้อมูลได้ โดยใช้หลักการของความน่าจะเป็นและเศรษฐศาสตร์
ความยากของสาขานี้คือ อัลกอริทึมส่วนใหญ่ต้องใช้การคำนวณและประมวลผลมหาศาล มักจะเป็นการคำนวณแบบสลับสับเปลี่ยนจำนวนมาก และทำให้คอมพิวเตอร์ต้องใช้หน่วยความจำมหาศาลเมื่อต้องแก้ปัญหาที่มีขนาดใหญ่มาก ดังนั้น งานวิจัยในสายนี้จึงมักมุ่งเน้นการหาอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพในการค้นหาอย่างมีประสิทธิภาพ
มนุษย์มีความสามารถในการไขปัญหาอย่างรวดเร็ว สามารถตัดสินใจได้ตามสัญชาติญาณและมีความรวดเร็วกว่าความรู้สึกตามสามัญสำนึกและการอนุมานแบบทีละขั้นแบบที่งานวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ในช่วงแรกทำได้ ปัจจุบัน งานวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์เริ่มหันมาให้ความสนใจการแก้ไขปัญหาที่ย่อยไปกว่าเชิงสัญลักษณ์ หรือที่เรียกว่า sub-symbolic problem solving ไม่ว่าจะเป็น เอเยนต์ฝังตัว โครงข่ายประสาทเทียม หรือการใช้หลักการทางสถิติกับปัญญาประดิษฐ์ เพื่อเลียนแบบธรรมชาติของมนุษย์ในการเดาอย่างมีหลักการทางความน่าจะเป็น
เทคนิคที่นิยมใช้กันมากก็คือ การเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะ (logic programming) เมื่อเราแทนความรู้ของเครื่องด้วย และ เมื่อเราแทนความรู้ของเครื่องด้วย
การแทนความรู้.
การแทนความรู้ (knowledge representation) เป็นหัวใจสำคัญของงานวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ เป็นการศึกษาด้านเก็บความรู้ (knowledge) ไว้ในเครื่องจักร เราเชื่อกันว่าหากจะให้เครื่องจักรแก้ไขปัญหาให้จะต้องใช้ความรู้จำนวนมหาศาลบนโลกนี้ สิ่งที่ปัญญาประดิษฐ์ต้องการจะหาสัญลักษณ์มาแทนได้แก่ วัตถุ คุณสมบัติ ประเภท ความสัมพันธ์ระหว่างวัตถุ ไม่ว่าจะเป็นสถานการณ์ เหตุการณ์ สถานะ และเวลา ตลอดจนเหตุและผล ความรู้เกี่ยวกับความรู้ (รู้ว่าคนอื่นรู้อะไร) และอื่น ๆ อีกมากมาย การแทน"สิ่งที่มีอยู่"นั้นเรียกว่าสาขาภววิทยา เป็นการแทนที่กลุ่มของวัตถุ ความสัมพันธ์ แนวคิด และอื่น ๆ บนเครื่องจักร ประเด็นสำคัญของการแทนความรู้ คือ
การแทนความรู้สามารถแบ่งออกได้เป็นสองประเภทหลัก คือ
ระบบผู้เชี่ยวชาญ.
ระบบผู้เชี่ยวชาญ (expert system) เป็นการศึกษาเรื่องสร้างระบบความรู้ของปัญหาเฉพาะอย่าง เช่น การแพทย์หรือวิทยาศาสตร์ จุดประสงค์ของระบบนี้คือ ทำให้เสมือนมีมนุษย์ผู้เชี่ยวชาญคอยให้คำปรึกษา และคำตอบเกี่ยวกับปัญหาต่าง ๆ งานวิจัยด้านนี้มีจุดประสงค์หลักว่า เราไม่ต้องพึ่งมนุษย์ในการแก้ปัญหา แต่อย่างไรก็ตามในทางปฏิบัติแล้ว ระบบผู้เชี่ยวชาญยังต้องพึ่งมนุษย์เพื่อให้ความรู้พื้นฐานในช่วงแรก การจะทำงานวิจัยเรื่องนี้ต้องอาศัยความรู้พื้นฐานหลายเรื่อง ไม่ว่าจะเป็น การแทนความรู้, การให้เหตุผล และ การเรียนรู้ของเครื่อง
การวางแผนของเครื่อง .
เอเยนต์ฉลาดจะต้องมีความสามารถในการตั้งเป้าหมายและบรรลุเป้าหมายได้เอง จะต้องมีวิธีการนึกภาพของอนาคต (จะต้องสามารถมองเห็นสถานะต่าง ๆ บนโลกและสามารถคาดการณ์ได้ว่าโลกจะเปลี่ยนไปอย่างไรได้) และสามารถที่จะตัดสินใจเลือกทางเลือกที่มีประโยชน์ (หรือมีค่า) มากที่สุดได้
ในปัญหาการวางแผนแบบยุคเก่านั้น เอเยนต์จะมีข้อสมมติฐานว่าเอเยนต์เป็นวัตถุเดียวที่มีการกระทำบนโลก แต่อย่างไรก็ตาม หากเอเยนต์ไม่ได้เป็นเพียงวัตถุเดียวที่มีการกระทำ เอเยนต์จะต้องสืบให้แน่ใจอย่างซ้ำ ๆ ว่าโลกนั้นตรงกับตามที่คาดการณ์ไว้หรือไม่ และจะต้องเปลี่ยนแปลงแผนที่วางไว้อย่างไร ทำให้เอเยนต์ยุคใหม่นี้จะต้องจัดการกับความไม่แน่นอนด้วย
ปัจจุบัน ได้มีงานวิจัยสาขาการวางแผนของเอเยนต์หลายตัว ที่อาศัยความร่วมมือและการแข่งขันของเอเยนต์หลาย ๆ ตัวเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ โดยใช้วิธีการที่มีประสิทธิภาพอย่างขั้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการหรือความฉลาดแบบกลุ่ม
การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เป็นการศึกษาอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์ที่ขั้นตอนวิธีจะถูกปรับปรุงอย่างอัตโนมัติผ่านการเรียนรู้จากประสบการณ์ เป็นหัวใจหลักของงานวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์นับตั้งแต่มีการก่อตั้งสาขานี้มา
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (unsupervised learning) เป็นความสามารถในการหาแบบแผนบางอย่างจากข้อมูลที่เข้ามา ส่วนการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (supervised learning) นั้นหมายถึงการแบ่งประเภทข้อมูลและการวิเคราะห์การถดถอยเชิงตัวเลข ปัญหาการแบ่งประเภทของข้อมูลนั้นใช้เพื่อกำหนดว่าของชิ้นใหม่ชิ้นหนึ่งจัดอยู่ในกลุ่มประเภทใดหลังจากที่ได้เรียนรู้ตัวอย่างสอนที่ระบุว่าของแต่ละอย่างควรจะอยู่ในประเภทใดมาแล้ว ส่วนการวิเคราะห์การถดถอยนั้นพยายามจะสร้างฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลขาเข้ากับข้อมูลขาออก และทำนายว่าข้อมูลขาออกควรจะเปลี่ยนไปอย่างไรเมื่อข้อมูลขาเข้าเปลี่ยนแปลง ในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (reinforcement learning) นั้น เอเยนต์จะได้รับรางวัลหากมีการตอบสนองที่ดีและถูกลงโทษหากมีการตอบสนองที่ไม่ดี เอเยนต์จะเรียนรู้จากรางวัลและการลงโทษนี้ในการสร้างกลยุทธ์เพื่อแก้ไขปัญหาต่าง ๆ การเรียนรู้ทั้งสามแบบนี้สามารถวิเคราะห์ได้ด้วยทฤษฎีการตัดสินใจ (decision theory) โดยใช้แนวคิดของประโยชน์ การวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์ของอัลกอริทึมทางการเรียนรู้ของเครื่องจักรและการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของอัลกอริทึมนั้นเป็นอีกหนึ่งสาขาทางด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์สายทฤษฎี การเรียนรู้ของเครื่องจักรถือว่าเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาหุ่นยนต์เช่นกัน ทำให้หุ่นยนต์มีทักษะใหม่ ๆ ได้ ผ่านการสำรวจด้วยตนเอง การติดต่อกับผู้สอนที่เป็นมนุษย์ การเลียนแบบ และอื่น ๆ
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ.
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (natural language processing) คือการทำให้เครื่องมีความสามารถที่จะอ่านและเข้าใจภาษาที่มนุษย์พูดในชีวิตประจำวัน ระบบที่สามารถประมวลผลภาษาธรรมชาติได้มีประสิทธิภาพเพียงพอจะทำให้เรามีส่วนติดต่อกับผู้ใช้ที่ใช้ภาษาธรรมชาติ และหาความรู้ได้โดยตรงจากแหล่งข้อมูลที่มนุษย์เขียน เช่น หนังสือพิมพ์ นอกจากนี้ยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้โดยตรงกับการค้นข้อมูล (หรือการทำเหมืองข้อความ) การตอบคำถาม และการแปล
วิธีการโดยทั่วไปของการประมวลผลและดึงเอาความหมายมาจากธรรมชาติ คือ การทำดัชนีความหมาย นอกจากนี้ การเพิ่มความเร็วในการประมวลผลและลดขนาดของข้อมูลที่จะจัดเก็บก็ทำให้การค้นหาดัชนีจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
การรับรู้ของเครื่อง.
การรับรู้ของเครื่อง (machine perception) คือ ความสามารถในการอ่านข้อมูลขาเข้าจากเซนเซอร์ (เช่น กล้อง ไมโครโฟน เซนเซอร์สัมผัส โซนาร์ หรืออื่น ๆ ) เพื่อจะเข้าใจบริบทของโลกภายนอก ตัวอย่างของงานวิจัยด้านนี้ ได้แก่
การเคลื่อนไหวและการจัดการ (motion and manipulation).
สาขาวิทยาการหุ่นยนต์มีความคล้ายคลึงกับสาขาปัญญาประดิษฐ์ หุ่นยนต์ต้องการความฉลาดเพื่อจัดการกับสิ่งต่าง ๆ เช่น การจัดการวัตถุ ระบบนำทาง การแก้ปัญหาย่อยเช่นการหาที่อยู่ตัวเองหรือหาที่อยู่ของสิ่งอื่น ๆ การทำแผนที่ การวางแผนการเคลื่อนไหวหรือเส้นทาง
เป้าหมายระยะยาว.
เป้าหมายระยะยาวของปัญญาประดิษฐ์ ได้แก่ ความฉลาดทางสังคม ความคิดสร้างสรรค์ และความฉลาดทั่วไป
ความฉลาดทางสังคม (social intelligence).
การคำนวณเชิงอารมณ์ (affective computing) คือ การศึกษาและพัฒนาระบบและเครื่องมือที่สามารถรู้จำ แปรผล ประมวลผล และจำลองอารมณ์ความรู้สึกของมนุษย์ได้ เป็นสหสาขาวิชาที่เกี่ยวข้องกับวิทยาการคอมพิวเตอร์ จิตวิทยา และประชานศาสตร์ สาขานี้เริ่มต้นจากความต้องการทางปรัชญาที่อยากจะเข้าถึงอารมณ์ของมนุษย์ สาขาการคำนวณเชิงอารมณ์สมัยใหม่นี้เริ่มจากคำนิยามของ โรซาไลนด์ พิการ์ด นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ MIT ที่เริ่มใช้คำนี้ในผลงานวิจัยปี ค.ศ. 1995 เกี่ยวกับการคำนวณเชิงอารมณ์ แรงบันดาลใจของงานวิจัยสายนี้คือความต้องการที่จะจำลองความเข้าใจความรู้สึกของคนอื่นของมนุษย์ ต้องการมีเครื่องจักรที่สามารถแปลผลสถานะของอารมณ์ของมนุษย์และปรับเปลี่ยนพฤติกรรมให้ตอบสนองกับอารมณ์นั้น ๆ ของมนุษย์อย่างเหมาะสม
อารมณ์และทักษะทางสังคมมีบทบาทสำคัญต่อการพัฒนาความฉลาดของเครื่องจักร ก่อนอื่น เครื่องจักรจะต้องทำนายการกระทำของคนอื่น ผ่านทางการเข้าใจจุดมุ่งหมายและสถานะของอารมณ์ผู้อื่น (ส่วนนี้มีความเกี่ยวข้องกับทฤษฎีเกม ทฤษฎีการตัดสินใจ ตลอดจนความสามารถในการสร้างแบบจำลองอารมณ์ของมนุษย์ และความสามารถในการตรวจจับอารมณ์ผู้อื่นของมนุษย์) นอกจากนี้ ในการสร้างปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์ที่ดีนั้น เครื่องจักรที่ฉลาดควรจะ"แสดง"อารมณ์ออกมาด้วย แม้ว่าอารรมณ์นั้นจะไม่ได้เป็นอารมณ์ที่ตนรู้สึกจริง ๆ ก็ตาม
ความคิดสร้างสรรค์ (computational creativity).
สาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์สาขาหนึ่งต้องการจะสร้างความคิดสร้างสรรค์ ทั้งทางทฤษฎี (ในมุมมองทางปรัชญาและจิตวิทยา) และทางปฏิบัติ (ผ่านทางประยุกต์ใช้ระบบที่ให้ผลลัพธ์ที่ดูคล้ายความคิดสร้างสรรค์ หรือระบบที่สามารถตรวจจับและประเมินความคิดสร้างสรรค์ได้)
ความฉลาดทั่วไป (general intelligence).
นักวิจัยทางปัญญาประดิษฐ์หลายคนเชื่อว่า สุดท้ายแล้ว งานวิจัยต่าง ๆ จะถูกรวมเข้าสู่เครื่องจักรกลายเป็นความฉลาดแบบ"ทั่วไป" (บางครั้งก็เรียกว่า ปัญญาประดิษฐ์แบบแข็ง (String AI)) เป็นการรวมเอาทักษะต่าง ๆ เข้าด้วยกันและมีความสามารถมากกว่ามนุษย์ทุกคน นักวิจัยบางคนเชื่อว่าความฉลาดแบบนี้จะต้องมีคุณลักษณะทางมานุษยรูปนิยมบางอย่าง เช่น สำนึกประดิษฐ์ หรือ สมองประดิษฐ์
การวิจัยความฉลาดทั่วไปนั้นจะต้องแก้ปัญหาหลายอย่าง ตัวอย่างเช่น การแปลความหมายโดยเครื่องนั้นจะต้องให้เครื่องอ่านและเขียนข้อมูลภาษาธรรมชาติได้ทั้งสองภาษา ให้เหตุผล และรู้ว่ากำลังพูดถึงเรื่องอะไรกันอยู่ (การแทนความรู้) รวมทั้งจะต้องมีรู้ความตั้งใจของผู้เขียน (ความฉลาดทางสังคม) กล่าวคือ การแก้ปัญหาทางการวิจัยความฉลาดทั่วไปนั้น จะต้องแก้ปัญหาทางปัญญาประดิษฐ์หลาย ๆ อย่างไปพร้อม ๆ กัน
ปัจจุบัน ยังไม่มีทฤษฎีหรือกระบวนทัศน์ใด ๆ ที่เป็นแนวทางที่ชัดเจนให้กับการวิจัยทางปัญญาประดิษฐ์ นักวิจัยบางคนก็ไม่เห็นด้วยกับบางเรื่อง ปัญหาที่ยังไม่มีคำตอบก็ยังมีอยู่มากมาย เช่น ปัญญาประดิษฐ์ควรจะมีพฤติกรรมคล้ายกับของจริงในธรรมชาติในทางจิตวิทยาหรือประสาทวิทยาหรือไม่ หรือ ชีววิทยาของร่างกายมนุษย์นั้นไม่ได้สัมพันธ์อะไรกับปัญญาประดิษฐ์แบบที่นกไม่ได้สัมพันธ์ใด ๆ กับอากาศยานหรือไม่ หรือ พฤติกรรมที่ฉลาดสามารถอธิบายได้ด้วยหลักการที่ง่าย ๆ ธรรมดา ๆ เช่นในทางตรรกะได้หรือไม่ หรือ เราจำเป็นหรือไม่ที่จะต้องแก้ปัญหาที่ไม่เกี่ยวข้องให้ครบ หรือ ความฉลาดสามารถถูกสร้างขึ้นมาโดยใช้สัญลักษณ์ขั้นสูงอย่างคำหรือแนวความคิดได้หรือไม่และจำเป็นจะต้องมีการประมวลผลสัญลักษณ์ที่ย่อยไปกว่านั้นหรือไม่
ไซเบอร์เนติกส์และการจำลองสมอง (cybernetics and brain simulation).
ในคริสต์ทศวรรษ 1940 และ 1950 นักวิทยาศาสตร์หลายคนพยายามจะหาความเชื่อมโยงระหว่างประสาทวิทยา ทฤษฎีสารสนเทศ และไซเบอร์เนติกส์ นักวิจัยบางคนได้สร้างเครือข่ายอิเล็กทรอนิกส์ขึ้นมาเพื่อสร้างความฉลาดขั้นต้นขึ้นมา ปัจจุบันวิธีการนี้ได้ถูกล้มเลิกไปแล้ว