¿Debería un algoritmo de aprendizaje automático estar completo?

Enunciado simple, Turing completo significa tan “poderoso” como una máquina universal de Turing.

Deep Learning es el enfoque que tiene el potencial de llevarnos a la Inteligencia Artificial General.

Una red neuronal recurrente (RNN) tiene el poder de simular la máquina universal de Turing.

Se están investigando muchas formas de aprendizaje en Deep Learning. Supervisado / No supervisado es el más popular. Pero también algunas otras formas de aprendizaje, como el aprendizaje activo, de transferencia y curricular, están llamando la atención de los investigadores. También el aprendizaje entre profesores y alumnos también es algo que se está estudiando.

Si conoce otras formas de aprendizaje, estoy seguro de que alguien lo está estudiando en el contexto de Deep Learning.

En teoría, si quisiera diseñar una IA general que fuera tan inteligente como un ser humano, requeriría un sistema que al menos sea completo. Sin embargo, también requeriría algo más, no necesariamente potencia computacional, sino más bien, “inteligencia”.

Los humanos están más allá de la integridad de Turing, por lo que al diseñar un algoritmo de ML que sea completo de Turing, no haces nada más que hacer que haga todo lo que una computadora (a diferencia de un humano) puede hacer.