¿Cuál es la definición de Inteligencia Artificial y los dominios de la Inteligencia Artificial?

La respuesta de Alfred es buena (o al menos un buen comienzo). Estoy tratando de desarrollar un marco más formal en una publicación de blog: Campos de Inteligencia Artificial

El problema aquí es que no existe una definición o marco unificador de cómo pensar sobre el espacio AI. Hay un problema bien conocido de que tan pronto como un problema de IA se “resuelve” deja de ser considerado AI en la conciencia pública. El siglo pasado, la mayoría de las computadoras de trabajo que damos por sentado habrían sido consideradas IA.

De todos modos, un marco de alto nivel que estoy usando actualmente para pensar en los dominios:

• Tecnologías / Técnicas . Estos son los aspectos básicos de la IA. La mayor parte pertenece al dominio del aprendizaje automático (en oposición a la IA simbólica o basada en la lógica). Redes neuronales, aprendizaje profundo, agrupamiento, árboles de decisión. Aprendizaje supervisado, aprendizaje por refuerzo, descenso gradiente estocástico. Es todo un campo de modelos y algoritmos; los dominios dentro de ese campo tomarían un libro de texto.
• Aplicaciones . Los laicos tuercas y tornillos. Visión artificial, procesamiento / generación de lenguaje natural, detección de anomalías. Se pueden usar muchos tipos de técnicas para cualquiera de estas aplicaciones, pero no están al nivel que el consumidor desinformado las reconocería.
• Casos de uso . Este es el producto final que utilizan los consumidores. Chatbots, búsqueda inteligente de imágenes, traducción de idiomas. Un caso de uso como Siri hace uso de varias aplicaciones distintas de inteligencia artificial (procesamiento de voz a texto, lenguaje natural, búsqueda inteligente) que implementan de manera independiente varias tecnologías de inteligencia artificial.

El término tiene una tendencia a ser secuestrado, particularmente por la fraternidad informática. Si permitimos que domine el uso actual del término, estamos hablando efectivamente de técnicas informáticas que tienden a ser algo heurísticas. Esta no era la intención de la etiqueta como se usaba en el pasado. El problema con la etiqueta es que es un nombre inapropiado, el término inteligencia es una propiedad de un sistema y el adjetivo artificial no puede usarse para definir una propiedad. Las propiedades pueden ser cuantificables como los cambios de energía en una interacción. Pero la energía no es una cosa, por lo que no puede ser artificial ni la inteligencia puede ser artificial.

El calificador artificial se utiliza para distinguirlo de la inteligencia humana. Entonces podríamos reemplazar el término con sistema o incluso inteligencia de máquina. Pero esto plantea la siguiente pregunta … qué es la inteligencia (además de ser una propiedad).

El software que se ha escrito para realizar una tarea en sistemas informáticos tiene una cantidad de inteligencia inconmensurable (es decir, ninguna). Estos sistemas utilizan la inteligencia humana (para escribir el código) para garantizar una respuesta totalmente determinista a un conjunto de entradas, la misma entrada, el mismo resultado, esto es fundamentalmente importante para la ciencia y el comercio.

Entonces, cuando un sistema informático está involucrado, la tendencia no es la inteligencia. Sin embargo, si el sistema es capaz (generalmente usando sensores) para adaptarse a las circunstancias (habrá sido programado), entonces puede tener un mínimo de inteligencia. Para que esto suceda, el sistema se volverá no determinista en algunas circunstancias. A menudo, los sistemas en tiempo real tienen una adaptabilidad limitada para que puedan sobrevivir a situaciones imprevistas (por ejemplo, radares que controlan el clima, sonares que controlan la temperatura, la densidad y la salinidad del agua).

Una que nos lleva a una definición de inteligencia que se asigna a los humanos (pero no a las máquinas). Somos viables en circunstancias medioambientales y nuestra capacidad de supervivencia se ve reforzada por nuestra adaptabilidad (siendo su medida una posible definición de inteligencia)

Por lo tanto, el dominio de la inteligencia es un “entorno” y se puede decir que la viabilidad de la propiedad refleja nuestra inteligencia. La adquisición de conocimiento es el recurso del sistema más necesario para mantener la viabilidad.

Ahora revise eso contra los chatbots, el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje, etc. para ver que la dirección de la computadora que puede parecer plausible realmente no cubre el espacio de dominio apropiado. El objetivo final de la IA es la conciencia y la capacidad de reflexionar sobre el sistema (IA) como un componente de su propio conjunto de modelos.

Hola,

Aquí puede leer un blog sobre cómo las empresas pueden usar la Inteligencia Artificial para transformar los servicios al cliente ¿La Inteligencia Artificial en el Comercio Minorista transformará los servicios al cliente futuros?

La inteligencia artificial es un campo amplio y para mí no tiene una definición limitada. Si pudiera describirlo simplemente, diría que la IA en su forma definitiva es replicar la capacidad de un humano para determinar el significado a partir de estímulos internos y externos con la intención de hacer predicciones o tomar medidas para lograr un objetivo.

Se está estudiando mucho desde redes neuronales hasta algoritmos de aprendizaje automático para aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia general.

En este momento me estoy centrando en documentar y clasificar los componentes básicos para darle las herramientas que necesita para desarrollar sus propios proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Eche un vistazo a esto para darle un poco más de detalle sobre los diferentes tipos de Machine Learning: Tipos de Machine Learning