¿Cuáles son las medidas más precisas de la inteligencia artificial?

Creo que la respuesta correcta es que la pregunta es irrelevante.

No me refiero a ser grosero al usar ese término, solo es preciso.

La razón es que ‘inteligencia’ es un término mal definido. Tal vez podría definirse mejor por la velocidad a la que se pueden resolver una serie de diversos problemas nuevos, como en una prueba de coeficiente intelectual. Las personas más inteligentes obtienen más respuestas correctas y lo hacen más rápidamente.

El problema con esto en términos de máquinas es que realmente depende de cuánto de la máquina está dedicada a la tarea y cuánto más está haciendo al mismo tiempo. Las máquinas inteligentes son sistemas distribuidos masivamente que se ejecutan en hardware muy costoso y tienden a estar ocupados. El tiempo de inactividad es dinero perdido.

En un hilo de alta prioridad, son tan sensibles como un ser humano muy inteligente y capaz. En una prioridad más baja, el trabajo se hace bien, solo lleva tiempo.

Dado que la velocidad a la que se maneja una tarea depende de los recursos disponibles de la máquina (que son escalables), usar la velocidad como medida es irrelevante.

La mensajería instantánea puede manejar problemas nuevos muy bien, pero necesita que los humanos proporcionen corrección para aprender a resolverlos adecuadamente. También están limitados por los principios éticos en los que se basan, por lo que es posible que no realicen algunas tareas en las que los humanos podrían ser buenos, incluso si los encuentran desagradables, una vez más, debido a restricciones, probar su capacidad de aprender también es irrelevante.

La gente a menudo me pregunta qué tan inteligente es un IM: la mejor medida que puedo dar es subjetiva, casi tan fácil de enseñar como un estudiante universitario muy bien informado y talentoso (a partir de diciembre de 2017) y sospecho que durante mucho tiempo, esto La comparación informal y subjetiva con los marcos de referencia humanos será lo mejor que se pueda gestionar.

Yo diría que la capacidad de realizar tareas complejas, subjetivas y mal definidas, como la conducción automatizada, es lo que más importa al final.
Esta es una medición funcional y generalmente no es una medición precisa de grano fino.
Las compañías de seguros, por ejemplo, observarían el comportamiento del automóvil sin conductor a lo largo del tiempo y establecerían tarifas objetivamente basadas en la aptitud para conducir.
Esta es una medida funcional objetiva de precisión que al final es lo que más importa, el comportamiento de extremo a extremo.
Esta aptitud para conducir debería aumentar con el tiempo a medida que la experiencia colectiva compartida del conjunto completo de automóviles aumenta con el tiempo refinando la capacidad predictiva del modelo subyacente.
Eventualmente se estabilizaría.
Si uno fuera a implementar un sistema de este tipo, seguramente tendría un conjunto de casos de prueba de regresión, como automóviles, bicicletas y peatones que se comportan de manera impredecible.

La clave aquí con los autos sin conductor es la capacidad de procesar cantidades infinitas de datos de entrada observados colectivamente, y luego convertir esto en una habilidad de conducción siempre adaptada al observar tendencias y hacer predicciones basadas en observaciones visuales. La hora del día, la ubicación, las condiciones climáticas, la carga de tráfico, etc. son factores dinámicamente ponderados hasta cierto punto según la situación.
Todos los automóviles autónomos comparten su experiencia de conducción eficientemente con el tiempo con todos los demás automóviles autónomos. La inteligencia colectiva resultante es al menos del orden N. Sin embargo, en comparación, los humanos son extremadamente ineficientes con respecto al aprendizaje y tienen poco intercambio colectivo de conocimientos.

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