Искусственный интеллект, и зачем он нужен?

Да, "нули и единицы". Но надо понимать, что под "слабым" ИИ в современном мире понимают не "интеллект", а всего лишь приемлемые по характеристикам эвристические решения плохо алгоритмизируемых задач.

Например, до сих пор не существует алгоритма распознавания не только лиц, но и более простых изображений. Но - фактически, методом тыка - было обнаружено, что очень большая система нелинейных уравнений, коэф-ты которых настроены на эталонных данных (это и есть то, что сейчас называют "нейросетью"), в большинстве случаев обеспечивает приемлемую точность результатов. К реальному распознаванию это никакого отношения не имеет, но раз результат получен, значит этот метод моден и используется.

И так по всем задачам, относимым к области "слабого" ИИ. Где-то результаты лучше, где-то хуже, но в любом случае это не алгоритмы, прямо решающие задачи, а как-то подобранные эвристики, дающие приемлемый уровень правильных ответов.

Что касается "сильного" ИИ (реальные интеллект и самосознание), то в этой области ничего, кроме досужих вымыслов и пустопорожних разглагольствований, нет и в ближайшие десятилетия быть не может. Современная наука даже нервную систему насекомого воспроизвести не может - чтобы понять, как она работает.

P.S. Кремниевый "нейрон" не имеет никакого отношения к нервной клетке, а работа кремниевой "нейронной сети" не имеет никакого отношения к работе мозга.

Каждый биологический нейрон - это отдельный компьютер, поведение которого меняется со временем, а нейроны обмениваются между собой сигналами сложной формы, передающими пакеты данных. Тогда как кремниевый "нейрон" - всего лишь простейшее нелинейное уравнение, никак не меняющееся после окончания обучения, получающее вещественные числа и выдающее вещественное число.

И как именно работает биологическая нейронная сеть (в том числе и человеческий мозг), наука до сих пор не знает. Вырванное из контекста поведение одной нервной клетки изучить можно, подключиться к пяти нервным клеткам в реальном времени - с трудом, но можно. Но изучить работу группы из тысячи нервных клеток в реальном времени (изучить не то, что получаем на выходе, а то, как именно достигается результат) - это уже за пределами возможностей современной науки.

P.P.S. А ведь сумей учёные воспроизвести нервную систему муравья и поняв, как она работает - это решило бы множество транспортных проблем: когда поток машин мог бы самоорганизовываться для уменьшения пробок.

Ну, функция обычно всегда такая, что если дал 1 то на выходе 0, а если 0, то 1 и назвали её НЕ.
Но что же тогда искусственный интеллект? А это тот кадр, что от того, что дал на вход 1 не факт, что на выходе выйдет то, что ты надеешься :)
Все зависит от еще чего-то внутреннего, может даже от его мыслей :)
Проще рассматривать по типу стимул-реакция, если сегодня для моего компа по входу 0 выходит кайф (1), то вот операция НЕ, а если завтра наоборот, на входе кайф и на выходе кайф (повторитель по сути). Но вот от чего будем менять эту реакцию...это уже другое дело, так что сложность там именно в этом.

ИИ по структуре и по логике в точности повторяет нейронную сеть головного мозга человека.
Проще говоря, это такая огромная база данных с триггерами, в которую заливают огромные объёмы информации, фрагменты которой имеют очень маленькие отличия. Например, кусочки мазайки графического изображения. Каждый кусочек мазайки отличается одной точкой, или вообще не отличается. При этом ИИ "учится", запоминая миллиарды отличий или сходств между этими кусочками общей информации. В результате получается возможность отличать образы друг от друга, или находить их совпадения.
Именно так работает наш мозг, ежедневно анализируя огромные объёмы информации, 80% которой зрительная. Ну и все остальные виды данных тоже учат распознавать и анализировать, будь то звук, любое вещество или радиоволны.
И только на основании чётко распознанных элементов информации ИИ "принимает решение", имея более менее объективный, понятный результат.
Пока эти достижения на уровне дрессированного животного, не более. Например, различить лица людей, отличить большой предмет от маленького, речь человека от обычного звука и т.д.

тебе всё правильно видится, это те же самые нолики и единицы
нужен, например, чтобы рекомендации в ютубе выдавать

Шоб рейтрейсинг и DLSS у меня был!!!