¿Pueden pensar las computadoras?

Esta pregunta me recuerda a otra que me hicieron una vez, hace mucho tiempo:

¿Cómo pueden enfermarse las computadoras?

Me tomó unos segundos comprender que estaba hablando de virus informáticos 🙂

Asumiré que la persona que pregunta esto tiene poca o ninguna experiencia en ciencias de la computación, y haré todo lo posible para ilustrarlo. Perdóname por una simplificación excesiva.

Para responder a las preguntas: no lo hacen, solo ejecutan pequeñas órdenes, una tras otra. Y la suma de esas órdenes logra algunas tareas. Llamamos a ese conjunto de conjuntos pequeños para resolver un problema un Algoritmo.

Por ejemplo, un algoritmo para ordenar un conjunto de tarjetas (que podría estar cerca de lo que está haciendo naturalmente) es:

– Comienzo desde la primera posición y encuentro la carta más pequeña de mi conjunto.

– Puse la carta más pequeña en la primera posición de mi set.

– Comienzo desde la segunda posición y encuentro la carta más baja entre esta segunda posición y el final de mi set.

– Lo puse en la segunda posición de mi set.

luego continúo en la tarjeta en la tercera posición,

entonces cuarta posición …

– y así sucesivamente, continúo hasta llegar a la última carta.

Mi conjunto debería estar ordenado por ahora (ok, lo sé, es altamente ineficiente, es un ejemplo).

Este es un algoritmo explícito donde el programador describe todos los pasos en un lenguaje de programación elegido.

Ahora hay una disciplina llamada ‘Machine Learning’, donde el problema es tomar algunas decisiones (próximo movimiento en el ajedrez o GO) o clasificar las cosas (¿qué hay en una imagen ?, ¿cuál es el tema de este texto?), e intenta imitar a un humano para que lo haga. Un algoritmo explícito regular que intentaría detectar un automóvil en una imagen es muy complejo de diseñar y no da buenos resultados. Los automóviles pueden tener muchas formas, muchos colores, la fotografía puede tomarse con poca luz, desde el lado de la cara, la parte posterior, etc. Es muy difícil encontrar algunas fórmulas matemáticas para describirla e incluso discriminar de qué píxel forma parte la imagen. del auto y que es parte del fondo.

Para esa clase de problemas, existe un conjunto específico de algoritmos, diseñados para aprender de la prueba y los errores.

Esos son algoritmos grandes, llenos de matemáticas. Para algunas categorías de algoritmos de aprendizaje (llamado aprendizaje supervisado), debe proporcionar, por ejemplo, la imagen que desea clasificar y decirle qué es. Los algoritmos tienen 2 cosas: algunas fórmulas matemáticas y potencialmente millones de números (coeficientes). Utiliza esas fórmulas matemáticas en el conjunto de números para darte una respuesta.

Antes de entrenar, te dará errores completamente aleatorios ya que los coeficientes son aleatorios. Luego, durante la fase de aprendizaje, proporcionas imagen y resultados, y el algoritmo de entrenamiento adaptará un poco el coeficiente para cometer menos errores la próxima vez.

Si el problema es complejo, requiere más números, pero es más difícil de entrenar y requerirá más y más ejemplos (a veces millones, sobre grandes problemas).

Las computadoras no “piensan”: siguen sin pensar las reglas que el programador informático (humano) establece para que las sigan.

¡Esto es lo que hace que las computadoras sean tan útiles! Siempre hacen PRECISAMENTE lo que les dices, ya sea bueno o malo, sano o loco, seguro o peligroso.

Un programa de computadora es esencialmente una lista de reglas, quizás más como una receta de cocina. Puede seguir esa receta al pie de la letra, nunca desviarse de ella, nunca tener un pensamiento original de ningún tipo.

Ahora, dicho esto, estamos trabajando lentamente hacia la “Inteligencia Artificial”, donde escribimos un conjunto de reglas para la máquina sin sentido que hace que parezca que está pensando.

Por ejemplo, supongamos que escribo un programa para jugar un juego simple … .tic-tac-toe (también conocido como “ceros y cruces”).

Puedo escribir un conjunto de reglas de hierro fundido que dicen “Si el jugador hace ESTO, entonces tú haces ESO” … o puedo escribir un conjunto de reglas para decirle a la computadora cómo aprender.

Entonces, tal vez hago una larga lista de todos los posibles estados del tablero, y para cada uno asigno un movimiento aleatorio. Se le indica a la computadora – mire el tablero – encuentre la entrada en la tabla correspondiente a ese estado – y luego haga cualquier movimiento que se muestre allí.

Obviamente, dado que los movimientos se eligen al azar, jugará extremadamente mal.

Pero supongamos que agrego una nueva regla. Si pierde el juego, elija nuevos movimientos aleatorios para todas las posiciones que jugó.

Esta es otra regla rígida que la computadora puede seguir.

Pero la consecuencia de esto es que cada vez que la computadora gana, deja la estrategia que lo hizo que gane solo, por lo que volverá a jugar.

Pero si pierde (lo que hará mucho para empezar), nunca volverá a jugar de la misma manera.

Entonces, eventualmente, después de jugar suficientes jugadores humanos reales, aprenderá un conjunto de movimientos que le permitirán ganar (o al menos empatar) cada vez.

La computadora está “aprendiendo”, tal como lo haría un niño pequeño. Pero a pesar de que parece que está “pensando”, en realidad simplemente sigue un montón de reglas sin pensar.

Así es como funciona el reconocimiento facial: la computadora comienza a seleccionar caras de las fotografías utilizando un conjunto de “reglas” completamente aleatorias, y cuando comete un error, cambia las reglas y lo intenta nuevamente. Cuando lo hace bien, refuerza las reglas que solía hacer eso.

Entonces, una vez más, este proceso implacablemente sin sentido hace que la computadora pueda hacer las cosas más sorprendentes.

¡La computadora IBM llamada “Watson” que venció al mejor peligro humano! Los jugadores en el mundo básicamente hacen lo mismo. Sigue un conjunto de pasos rígidos sin sentido, pero con acceso a grandes cantidades de datos y con un conjunto de reglas que le permiten “aprender”, es capaz de lograr lo que parece imposible.

Se puede pensar que las computadoras piensan en un área específica o en múltiples áreas. Para esto, en su base, se utilizan redes neuronales, que pueden simular procesos que ocurren en el cerebro humano, como por ejemplo el reconocimiento de diferentes patrones: visual, vocal, etc. Por supuesto, reconocer un patrón no es necesariamente un proceso de pensamiento, pero definitivamente puede se utilizará para enseñar a la computadora a aprender a reconocer nuevos patrones que no se utilizaron en un conjunto de muestras. Este es uno mismo es un proceso de pensamiento. Por supuesto, las computadoras aún no son tan fuertes en el pensamiento y tienen recursos limitados, pero esto es probablemente solo una cuestión de tiempo.

No, las computadoras son realmente muy tontas. Simplemente no pueden pensar. Simplemente pueden tomar decisiones basadas en la lógica que les proporcionan los programadores.

Una computadora nunca es inteligente, los programadores lo son. Pueden hacer pensar a la computadora. Si los programa para decir que 2 + 2 es igual a 5, simplemente dirán que 2 + 2 es igual a 5, sin pensar si el resultado es correcto o no.

Hoy, incluso un niño pequeño puede usar un teléfono inteligente cómodamente, y esto no se debe a que el teléfono inteligente sea inteligente. Es porque los ingenieros se están volviendo más inteligentes. Pueden crear algo que sea muy fácil de usar.

Cualquier procesamiento de información es pensar. ¿Las bacterias “piensan” en nuestros términos, no? ¿De alguna manera es inteligente? Más como adoptable. ¿Qué pasa con los errores? ¿Piensan, procesando información, todos los químicos que producen? Seguro.

Entonces, ¿qué tenemos que hacer ahora? Ajuste (bacterias) + procesamiento = errores inteligentes

Qué errores tienen: carcasa, óptica, sondas (antenas), movilidad (patas, alas), digestión (placa base), etc.

Tal vez la relación máquina a máquina 0.8 a 1 para errores. Eso está muy cerca.

Mi voto si.

La computadora es literalmente una roca que engañamos para que pensara.

Programador escribe un programa. Un enfoque paso a paso para que la computadora pueda entenderlo. Pero esto no significa que la computadora pueda pensar. Incluso el más mínimo error en el paso a paso puede hacer que todo el programa no tenga sentido para la computadora.

No. La computadora no puede pensar.

A partir de hoy, una computadora solo puede procesar datos a velocidades muy altas. Podemos programar algoritmos para simular el pensamiento y hacernos creer que la computadora está tomando nuestras declaraciones y responde de su propia capacidad para interpretar la respuesta que nos da, pero la computadora aún solo puede escanear grandes cantidades de datos y nos está dando respuestas que encuentra en datos. Puede pensar que hacemos lo mismo, lo cual es cierto para algunas respuestas, pero otras respuestas más personales, como ama a sus padres o una respuesta emocional sobre algo de lo que sabe poco. Se podía ver esto en Jeopardy cuando Watson fue desafiado contra Jeopardy Champions. Si la pregunta era básicamente una cuestión de respuestas, ¿dónde o quién hizo esto y era principalmente un escaneo de datos y encuentra la respuesta? Watson estaba matando los puntajes, pero si observa de cerca cuando se le hicieron preguntas, es posible que tenga que escanear los datos, pero haga un análisis racional. elección más bien la elección en blanco y negro Watson perdió casi todas las respuestas. En mi opinión, solo porque una computadora puede escanear datos a velocidades muy altas y pensar en humanos en preguntas en blanco y negro, no tiene la capacidad de superar a los humanos. cuando se trata de elecciones emocionales o elecciones lógicas irracionales es lo que hace que los humanos tengan la capacidad de pensar y eso hace que las personas sean humanas y que una computadora siga siendo una máquina. Ahora, con el avance a las computadoras de cuarzo con múltiples estados de existencia de datos, podemos llevar la computadora a ese nivel de existencia. Mi razón por la que no creo que el escaneo de datos en blanco y negro te haga pensar en la máquina es porque el blanco y negro se puede cambiar y las computadoras no serían más inteligentes al cambio y ni siquiera sabrían que faltan datos. Los cerebros humanos pueden saber cuándo faltan datos de su almacenamiento cerebral a menos que tengan una enfermedad cerebral.

La computadora es solo un montón de circuitos, que solo conoce ceros y ceros. Incluso si escuchas que los robots pronto conquistarán nuestros planetas, seguirá siendo un pedazo de basura. Sigue lo que se le ha indicado. Un buen ejemplo es el problema de una reina n. La computadora verificará cada condición hasta que se vuelva falsa. Es como caminar dos pasos hacia adelante y girar a la izquierda. Al ser humano, pensarás lo que significa la oración, pero la computadora seguirá las chanclas y los temporizadores.

El pensamiento y los cálculos son una parte diferente hasta ahora, los compiladores solo calculan y resuelven nuestro problema como humano dado cómo resolverlo de esa manera. Pero, podría suceder que la computadora piense como sistemas humanos, es decir, inteligentes. .

Ellos no. Al menos mi computadora no piensa.

Ellos computan . Llevan a cabo un conjunto de instrucciones escritas previamente.

Una computadora no es más que una calculadora . Una calculadora rudo e impresionante.

No. De hecho, las computadoras se basan en programas y circuitos digitales, al menos ahora no hay señales de que la computadora piense. Tal vez la biocomputación haría eso en 20 años.

Las computadoras no pueden pensar … pero pueden comparar y analizar una situación. A través de AI, que es una revolución en las computadoras de la generación actual.

No lo hace. Incluso en AI / ML, sigue un algoritmo.

Mi primer profesor de CS me dijo: “una computadora hace lo que le dices: ni más, ni menos”

No. Simplemente ejecute algoritmos que crean la ilusión que está pensando.

No. Porque la computadora es solo una máquina que solo sabe dos cosas 1) ENCENDIDO 2) APAGADO. No puede reconocer otras cosas.

A partir de ahora, no.

No puedo decir para el futuro.

No. Las computadoras no piensan, al menos en cualquier sentido humano del pensamiento. Las computadoras computan, lo que no es pensar. No hay conciencia en las computadoras.

Bueno, en mi opinión, pensar no es un verbo adecuado para computadoras. Se puede decir que las computadoras computan (sin juego de palabras), el pensamiento es algo relacionado con los animales y la humanidad.