¿Qué es la inteligencia artificial? IA estrecha / tonta vs IA general / inteligente.
La Casa Blanca o el Informe de IA del Comité de Tecnología de NSTC hicieron un buen intento al respecto.
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Debajo de algunos puntos clave.
No existe una definición única de IA que sea universalmente aceptada por los profesionales. Algunos definen la IA como un sistema computarizado que exhibe un comportamiento que comúnmente se considera que requiere inteligencia.
Otros definen la IA como un sistema capaz de resolver racionalmente problemas complejos o tomar acciones apropiadas para lograr sus objetivos en cualquier circunstancia del mundo real que se encuentre.
Los expertos ofrecen diferentes taxonomías de problemas y soluciones de IA. Un popular libro de texto de IA utilizaba la siguiente taxonomía:
(1) sistemas que piensan como los humanos (por ejemplo, arquitecturas cognitivas y redes neuronales);
(2) sistemas que actúan como humanos (p. Ej., Pasan la prueba de Turing mediante el procesamiento del lenguaje natural; representación del conocimiento, razonamiento automatizado y aprendizaje),
(3) sistemas que piensan racionalmente (por ejemplo, solucionadores lógicos, inferencia y optimización);
y (4) sistemas que actúan racionalmente (por ejemplo, software inteligente
agentes y robots encarnados que logran objetivos a través de la percepción, planificación, razonamiento, aprendizaje, comunicación, toma de decisiones y actuación).
Por separado, el espacio del problema de la IA se divide en cinco categorías generales: razonamiento lógico, representación del conocimiento, planificación y navegación, procesamiento del lenguaje natural y percepción.
Los investigadores de IA atribuyeron a cinco “tribus” en función de los métodos que utilizan:
Los “simbolistas” usan el razonamiento lógico basado en símbolos abstractos;
Los “conexionistas” construyen estructuras inspiradas en el cerebro humano;
Los “evolucionistas” usan métodos inspirados en la evolución darwiniana;
Los “bayesianos” usan inferencia probabilística;
y “analogizadores” extrapolados de casos similares vistos previamente.
Esta diversidad de problemas y soluciones de inteligencia artificial, y la base de la inteligencia artificial en la evaluación humana del rendimiento y la precisión de los algoritmos, dificultan la definición clara de una distinción clara entre lo que constituye la inteligencia artificial y lo que no.
Pero lo importante es que un objetivo central de la investigación y las aplicaciones de IA a lo largo de los años ha sido automatizar o replicar el comportamiento inteligente.
El estado actual de la IA
Se han realizado progresos notables en lo que se conoce como Narrow AI, que aborda áreas de aplicación específicas como jugar juegos estratégicos, traducción de idiomas, vehículos autónomos y reconocimiento de imágenes.
La IA estrecha respalda muchos servicios comerciales, como la planificación de viajes, los sistemas de recomendación de compradores y la orientación de anuncios, y está encontrando aplicaciones importantes en el diagnóstico médico, la educación y la investigación científica.
Todos estos han tenido importantes beneficios sociales y han contribuido a la vitalidad económica de la nación.
La IA general (a veces llamada Inteligencia General Artificial, o AGI) se refiere a un futuro sistema de IA nocional que exhibe un comportamiento aparentemente inteligente al menos tan avanzado como una persona en toda la gama de tareas cognitivas.
Un amplio abismo parece separar la Inteligencia Artificial actual de hoy del desafío mucho más difícil de la Inteligencia Artificial general.
Los intentos de llegar a la IA general mediante la expansión de las soluciones de IA estrecha han avanzado poco durante muchas décadas de investigación.
La gente ha especulado durante mucho tiempo sobre las implicaciones de que las computadoras se vuelvan más inteligentes que los humanos.
Algunos predicen que una IA lo suficientemente inteligente podría tener la tarea de desarrollar sistemas aún mejores y más inteligentes, y que estos a su vez podrían usarse para crear sistemas con una inteligencia aún mayor, y así sucesivamente, lo que lleva en principio a una “explosión de inteligencia” o ” singularidad “en el que las máquinas corren rápidamente por delante de los humanos en inteligencia.
En una visión distópica de este proceso, estas máquinas superinteligentes superarían la capacidad de la humanidad para comprender o controlar.
Si las computadoras pudieran ejercer control sobre muchos sistemas críticos, el resultado podría ser un caos, ya que los humanos ya no tendrán el control de su destino en el mejor de los casos y se extinguirán en el peor.
Este escenario ha sido durante mucho tiempo el tema de las historias de ciencia ficción, y los recientes pronunciamientos de algunos líderes influyentes de la industria han puesto de manifiesto estos temores.
La evaluación errónea del Comité de Tecnología de NSTC es que ” las preocupaciones a largo plazo sobre la IA general súper inteligente deberían tener poco impacto en la política actual “.
Sin embargo, se reconoce que “la prudencia exige cierta atención a la posibilidad de que algún día se produzca una superinteligencia dañina, estas preocupaciones no deberían ser el principal impulsor de las políticas públicas para la IA “.
De hecho, la sabiduría dicta toda la atención sobre la posibilidad de que la superinteligencia humano-máquina pueda pronto ser posible, y estas preocupaciones deberían ser el principal impulsor de las políticas públicas para la IA. https://www.slideshare.net/ashab …
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