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La llamada "inteligencia artificial", explica este término

La Inteligencia Artificial (IA para abreviar), a veces también llamada inteligencia artificial, se refiere a la inteligencia que muestran los sistemas creados por humanos. En este caso, "humano" también puede entenderse en sentido amplio como cualquier forma de vida, como por ejemplo los extraterrestres, si realmente existen. La inteligencia artificial suele referirse a la inteligencia lograda a través de computadoras comunes. El término también se refiere al campo de la ciencia que estudia si se pueden lograr tales sistemas inteligentes y cómo.

Descripción general

La definición de inteligencia artificial se puede dividir en dos partes: "artificial" e "inteligencia". "Artificial" es más fácil de entender y menos controvertido. A veces, tenemos que considerar qué está dentro del poder de los humanos para crear, o si los humanos son lo suficientemente inteligentes como para crear inteligencia artificial, etc. Pero en general, los "sistemas artificiales" lo son. un sistema artificial en el sentido habitual.

Los componentes de la "inteligencia" son más problemáticos. Implica otras cuestiones, como en: conciencia, en: yo, en: mente (incluyendo en: mente inconsciente). Etc. Generalmente se cree que la única inteligencia que los humanos comprenden es la inteligencia de los propios humanos. Sin embargo, nuestra comprensión de nuestra propia inteligencia es muy limitada y nuestra comprensión de los factores necesarios que constituyen la inteligencia humana también es muy limitada. es necesario definir qué es "la inteligencia creada artificialmente" se vuelve muy difícil. Por lo tanto, la investigación sobre la inteligencia artificial a menudo implica el estudio de la inteligencia humana misma. Otras investigaciones sobre la inteligencia de los animales u otros sistemas artificiales generalmente se consideran investigaciones relacionadas con Tema de inteligencia artificial.

En la actualidad, la inteligencia artificial está recibiendo cada vez más atención en el campo de la informática y tiene aplicaciones en robótica, toma de decisiones económicas y políticas, sistemas de control y sistemas de simulación. inteligencia e inteligencia artificial débil

Una definición más popular de inteligencia artificial, y una de las definiciones anteriores en este campo, fue propuesta por John McCarthy en Dartmouth en 1956. Presentado en la Conferencia de Dartmouth: La inteligencia artificial es la Intenta hacer que las máquinas se comporten como humanos que exhiben inteligencia, pero esta definición parece ignorar la posibilidad de una inteligencia artificial obstinada (ver más abajo, la inteligencia artificial es la inteligencia que muestran las máquinas artificiales). La inteligencia se puede dividir en cuatro categorías, a saber, las máquinas "piensan como humanos", "actuan como humanos", "piensan racionalmente" y "acción racional". Aquí, "acción" debe entenderse en sentido amplio como actuar o realizar. una decisión sobre la acción, en lugar de la acción física.

Inteligencia artificial tenaz

La IA tenaz cree que será posible crear máquinas inteligentes que sean verdaderamente capaces de razonar y resolver problemas, y que dichas máquinas serán consideradas sensibles y autoconscientes. Hay dos tipos:

Inteligencia artificial humanoide, es decir, las máquinas piensan y razonan como los humanos.

Artificiales no humanas. inteligencia, es decir, las máquinas producen percepciones y conciencia que son completamente diferentes a las de los humanos. El método de razonamiento utilizado también es completamente diferente al de los humanos

[Editar este párrafo] Inteligencia artificial débil

La. La visión de la inteligencia artificial débil es que es imposible crear una máquina que realmente pueda razonar (en: Razonamiento y máquinas inteligentes que resuelven problemas (en: Problem_solving Estas máquinas solo parecen ser inteligentes, pero en realidad no lo son).

Actualmente, la investigación convencional se centra principalmente en el campo de la inteligencia artificial débil, y en general se cree que se han logrado logros considerables en este campo de investigación. La investigación sobre la tenaz IA se ha estancado.

El debate filosófico sobre "aniquilar la inteligencia artificial"

El término "aniquilar la inteligencia artificial" fue acuñado originalmente por John Rogers Searle al hablar de computadoras y otras máquinas de procesamiento de información, y su definición. es el siguiente:

"La visión de la aniquilación de la inteligencia artificial cree que las computadoras no son sólo herramientas para estudiar el pensamiento humano; por el contrario, siempre que se ejecuten los programas adecuados, la computadora por sí misma es capaz de pensar". (J Searle en Minds Brains and Programs. Behavioral and Brain Sciences, Vol. 3, 1980)

El argumento de la "aniquilación de la inteligencia artificial" es diferente del argumento más amplio del "dualismo". La esencia del argumento es la siguiente: si lo único que hace una máquina es transformar datos codificados, ¿puede pensar una máquina? Shearer pensó que esto era imposible. Dio el ejemplo de un salón de clases chino para ilustrar que si la máquina solo convierte datos, y los datos en sí son una representación codificada de algo, entonces si la máquina no comprende la correspondencia entre esta codificación y esta cosa real, no podrá entender la correspondencia entre esta codificación y esta cosa real. comprender los datos que está procesando. Basándose en este argumento, Shiller cree que incluso si una máquina pasa la prueba de Turing, eso no significa necesariamente que la máquina realmente tenga pensamiento y conciencia como los humanos.

También hay filósofos que sostienen puntos de vista diferentes: Daniel C. Dennett cree en su libro "La conciencia explicada" que los seres humanos son sólo máquinas con alma. ¿Por qué pensamos que los humanos pueden tener inteligencia pero las máquinas ordinarias no? ? Él cree que es posible que máquinas de conversión de datos como las anteriores tengan pensamientos y conciencia.

Algunos filósofos creen que si se puede lograr una inteligencia artificial débil, también se puede lograr una inteligencia artificial obstinada. Por ejemplo, Simon Blackburn (en: Simon Blackburn) dijo en su libro de texto de introducción a la filosofía "Piensa" que el comportamiento aparentemente "inteligente" de una persona no significa en realidad que la persona sea realmente inteligente. Nunca puedo saber si otra persona es realmente tan inteligente como yo o si simplemente parece inteligente. Según este argumento, dado que la inteligencia artificial débil cree que es posible hacer que las máquinas parezcan inteligentes, no puede negar completamente que las máquinas sean realmente inteligentes. Según Blackburn, se trata de una cuestión de juicio subjetivo.

Cabe señalar que la inteligencia artificial débil no es todo lo contrario de la inteligencia artificial fuerte, es decir, incluso si la inteligencia artificial fuerte es posible, la inteligencia artificial débil seguirá siendo relevante. Al menos, las computadoras actuales pueden hacer cosas que hace cien años se pensaba que requerían inteligencia, como operaciones aritméticas.

Aplicación práctica

Posibles consecuencias

En cuanto a las consecuencias, creo que si los robots tienen una inteligencia artificial fuerte, eventualmente reemplazarán a los humanos biológicos. Debido a que las máquinas con una tenaz inteligencia artificial tienen todas las capacidades de pensamiento de los humanos, se les puede llamar humanos, y las máquinas pueden transformarse y actualizarse rápidamente, mientras que el cerebro humano no cambiará mucho (por supuesto, los humanos pueden mejorar cambiando su propia estructura fisiológica) nivel de inteligencia, esa es otra historia), por lo que es sólo cuestión de tiempo antes de que máquinas con robusta inteligencia artificial reemplacen a los humanos.

Ámbito de las disciplinas

La inteligencia artificial es una materia marginal y es una materia interdisciplinaria de las ciencias naturales y las ciencias sociales.

Disciplinas implicadas

Filosofía y ciencias cognitivas

Matemáticas

Psicología

Informática

Cibernética

Infinito

Alcance de la investigación

Procesamiento del lenguaje natural

Representación del conocimiento

Búsqueda inteligente

Razonamiento

Planificación

Aprendizaje automático

Adquisición de conocimientos

Problema de percepción

Reconocimiento de patrones

Programación Lógica

Soft Computing

Gestión de Inexactitud e Incertidumbre

Áreas de Aplicación

Control Inteligente

Robot

Comprensión del lenguaje y las imágenes

Agrupación automática en clústeres

/view/44855.htmReferencias