Con la introducción de la inteligencia artificial, ¿podrán las computadoras tener un alto coeficiente intelectual?

A2A

Todo esto depende de los requisitos de IQ (hoy en día es un tema complicado con miles de ideas diferentes de lo que es IQ y cuando simplemente se definió como la capacidad de resolver problemas, especialmente aquellos lógicos formales, tampoco fue inventado por los psicólogos y los psicólogos no son personas muy inteligentes por lo general, debería saberlo, soy uno, bueno, avancé al siguiente nivel … ^)

Si se trata solo de resolver pruebas de coeficiente intelectual y otros conjuntos de problemas, podrán tener un coeficiente intelectual alto, ya que pueden estar perfectamente orientados a resolver esos conjuntos de problemas que son la métrica de nuestro coeficiente intelectual.

¿Qué es la alta inteligencia? ¿Ser capaz de diagnosticar a un paciente como médico está relacionado o basado en qué tan inteligente es una persona? Si es así, ¿por qué estamos en un máximo histórico de diagnóstico erróneo?

12 millones de estadounidenses diagnosticados erróneamente cada año

Hay una IA llamada Watson que es un RoboDoc que trata principalmente el cáncer pero también juega al ajedrez y hace otras cosas, la mayoría de sus habilidades médicas superan en toneladas a las de las personas reales.

Esto se debe principalmente a los datos disponibles y a las elaboradas estrategias de resolución de problemas que posee y lo divertido que puede aprender.

Ni siquiera es el único bot que puede aprender.

La supercomputadora Watson de IBM pronto podría ser el mejor médico del mundo (no he leído el artículo, podría ser realmente malo)

Baxter es un robot multipropósito y realmente puede hacer mucho, lo más importante es que puede aprender lo que le muestras.

Lo he visto hacer bastantes cosas y es la iteración funcional más temprana de todo lo que podríamos llamar robot multipropósito.

También es perfectamente capaz de reemplazar a casi todas las personas que trabajan en las 32 profesiones principales que emplean a la mayoría de las personas en Estados Unidos.

Emily Howell es tan buena componiendo música que ningún humano es capaz de discernir su música de compositores reales.

Ahora escribí “cuando la inteligencia estaba” en su forma más básica definida como la capacidad de resolver problemas

ahora, los requisitos y restricciones más arbitrarios que ponemos en esto (como es muy popular entre los ‘internautas inteligentes’) también obtenemos cosas como el amor, las emociones, el comportamiento moral para tener en cuenta la inteligencia y esas personas continúan y dicen “no hay IA “” La IA probablemente es absolutamente imposible ”

Lo extraño de esto es

que la IA es un mercado gigantesco que genera enormes cantidades de dinero y que hay un gigantesco sector académico que gira en torno a la IA

y ahora quiero volver a mi autómata inteligente, el inodoro

Personalmente, creo que todos estos requisitos arbitrarios son basura y está bien que IQ sea solo una métrica para resolver un conjunto de problemas muy seguro

porque exactamente para esos problemas, las pruebas de coeficiente intelectual son una medida muy precisa (incluso si las personas obtienen puntajes diferentes en las mismas preguntas durante su vida o durante la semana y el día)

para problemas con sesgos similares son menos precisos, etc.

deberíamos dejar de escuchar a todos los psicólogos súper inteligentes que acaban de tener la gran idea de redefinir la inteligencia y el genio, especialmente si esto lleva a esta cultura que cree que pasar miles de horas para aprender algo es una pérdida de tiempo y todo se rige por una genética superior y talento

al menos hay personas como Elon Musk que son sinceras y honestas sobre el trabajo y la pasión que tuvieron que dedicar a las cosas toda su vida para ser remotamente buenos en eso.

La pregunta realmente no se aplica a las computadoras. Desde entonces, las metodologías de prueba IQ para computadoras y robots artificialmente inteligentes tendrían que rediseñarse para probar las capacidades que tienen tanto las computadoras artificialmente inteligentes como los robots que los humanos no tienen. Para ser más específicos, ya en las computadoras de la década de 1970 (computadoras muy primitivas basadas en CPM / 80) se resuelven las pruebas de coeficiente intelectual destinadas a los humanos y lograron obtener puntajes significativamente mejores que los humanos en todo momento. Las computadoras siempre pudieron responder correctamente todas las preguntas sobre la prueba de coeficiente intelectual basada en humanos. Esto fue posible, porque las pruebas de coeficiente intelectual utilizadas para los humanos probaron la capacidad de descifrar números, la capacidad simple de coincidencia de patrones (generalmente con letras y números) y el razonamiento deductivo. En todas estas áreas, las computadoras superan a los humanos. Teniendo esto en cuenta, las computadoras significativamente más potentes y rápidas de hoy pueden superar fácilmente a los humanos en las pruebas de coeficiente intelectual modernas. Ese es simplemente el resultado de que las pruebas de coeficiente intelectual modernas todavía prueban las mismas habilidades que las pruebas de coeficiente intelectual más antiguas destinadas a los humanos, con un cambio y ese cambio es que los patrones que se combinan ahora son más complejos (se basan en patrones pictóricos). Por lo tanto, se requerirán algunas técnicas de programación más avanzadas para que las computadoras de hoy pasen las pruebas de coeficiente intelectual más nuevas que se han convertido en estándar para las pruebas en humanos. Robotronics LLC | Facebook

Solo si tienen inteligencia humana. Si es una forma diferente de inteligencia, como Swarm Intelligence o Hive Intelligence o cualquier otra cosa, entonces el concepto de IQ se vuelve discutible.

Es bastante inútil al evaluar a los humanos, por lo que hay pocas razones para pensar que sería bueno para cualquier otro tipo de entidades inteligentes.

Gracias por la A2A

Simplemente, una computadora / programa ai tendría que ser comparada con otras computadoras / programas similares con las mismas funciones. Sería una cuestión de cuántas funciones y la calidad del hardware que cada uno posee.

Sin embargo, eso todavía no es IQ.

El coeficiente intelectual es una prueba tan pobre para los humanos, que necesita tantas otras pruebas complementarias para evaluar razonablemente a los humanos, aplicarlo al SW programado por los humanos es particularmente autodestructivo. Solo existe la imitación de ciertas partes de la mente calculadora que, a su vez, tendría que imitar la realización de la prueba de la forma en que su programación indica un poder humano. Ninguno tiene sentido.

Suponiendo que te refieres a la Inteligencia Artificial real que puede aprender, y no a lo que tenemos hoy, supongo que un coeficiente intelectual infinito. Una prueba de coeficiente intelectual tiene que ver con la lógica. Las computadoras solo entienden la lógica. Verifica compañero.

Lógica como en secuencias de números, patrones, combinaciones, etc.

También podría preguntar si las máquinas con IA pueden perder peso más rápido que los humanos.

Es casi seguro que las máquinas con IA serán mejores que los humanos en algunas tareas (y eso puede incluir médicos, abogados y jueces) pero si pueden ser los superiores intelectuales “completos” de todos los humanos (lo que incluye, imaginación y creatividad ) aún está en debate.

More Interesting

¿Hay algún trabajo interesante en la clasificación utilizando la regresión logística bayesiana?

¿Por qué necesitamos RandomForestClassifier cuando DecisionTreeClassifier selecciona la mejor característica en cada división?

Aprendizaje automático: ¿cómo se puede saber cuándo combinar diferentes características sería útil?

Si hoy existiera una computadora cuántica, ¿qué pasaría con la IA / aprendizaje automático / aprendizaje profundo? ¿En qué se traduciría esto para las empresas / industrias?

¿Cómo es usar las API de servicios cognitivos de Microsoft?

¿El libro de Neural Networks de James Freeman cubre todos los temas?

¿Cómo se elige una función de activación? He notado que las funciones más utilizadas se parecen, especialmente cerca de 0. ¿Tienen que ajustarse a algún comportamiento específico? ¿Es este un tema de investigación abierto? ¿Hace una gran diferencia en los resultados?

¿Cuál es la relación entre los modelos gráficos probabilísticos y las redes neuronales (aprendizaje profundo)?

Cómo implementar una capa de deconvolución con los mismos valores de peso de la capa de convolución anterior para una red neuronal convolucional

Cómo aplicar una técnica de validación cruzada en un modelo LSTM

¿Por qué hay una disminución en el rendimiento de los modelos pre-entrenados?

¿Qué significa decir: "En la geometría de la información, el paso E y el paso M se interpretan como proyecciones bajo dos conexiones afines"?

¿Qué tan diferente es el aprendizaje automático de las estadísticas?

¿Cuál es el minimizador de [matemáticas] H [f] = \ sum ^ {N} _ {i = 1} \ | y ^ {(i)} - f (x_i) \ | ^ 2_ {2} + \ lambda \ | Pf \ | ^ 2 [/ math] cuando la salida es un vector?

¿Necesito implementar modelos de aprendizaje profundo desde cero?