¿Hay algún progreso reciente en IA fuera de Machine Learning?

Obviamente, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural ha sentido un impacto significativo del aprendizaje automático. Así que no comentaré sobre esas áreas.

En los problemas estocásticos de toma de decisiones, una tendencia relativamente reciente fue utilizar planificadores basados ​​en algoritmos de búsqueda basados ​​en el árbol de Monte-Carlo. Estos planificadores generalmente están diseñados para la aplicación específica de resolver problemas de búsqueda muy grandes (por ejemplo, tamaño del espacio de estado> 2 ^ 20). La gente ha encontrado un tremendo éxito con el uso de estos planificadores en comparación con los métodos existentes. Estos métodos son en realidad bastante relevantes, a pesar de que la gente no habla tanto de ello como, por ejemplo, el aprendizaje profundo. Un componente central de alphaGo, el campeón mundial de computadoras en GO, en realidad utiliza MCTS. Han pasado un par de años desde que miré la literatura de planificación, por lo que las cosas pueden haber avanzado aún más ahora.

Si está interesado, David Silver (uno de los coautores del documento alphaGo) había escrito un documento muy bueno sobre la aplicación de los métodos de Montecarlo a los procesos de decisión de Markov parcialmente observables (planificación de Montecarlo en grandes POMDP). Se sabe que los POMDP tienen enormes espacios de estado y son bastante complicados para trabajar (¡generalmente son PSPACE-Complete!).

En realidad no (y esto incluye el aprendizaje automático)

Sin embargo, si la pregunta se modifica

¿Estamos aumentando nuestra comprensión de cómo funciona nuestra mente? (nada que ver con las computadoras). Entonces estamos

No soy competente para hablar sobre el trabajo biológico de las ciencias neuronales

Pero hay otros, por ejemplo, los filósofos son un buen punto de mira …

Comience aquí Qualia (Stanford Encyclopedia of Philosophy)

Hay algo sorprendente sobre las experiencias completamente internas. Estos nos permiten “ver” (sentir) nuestro mundo y razonar sobre él. Tal capacidad de visualizar la realidad consistente nos permite programar, planificar, escribir, comunicar. Imagínese “ver” colecciones de estados internos como una imagen, luego agregue consistencia del mundo real … que nos permite trazar resultados, ¡tal mecanismo ni siquiera es previsto por las personas informáticas! Nadie en informática está planeando algo como esto.