La inteligencia artificial de IA ya existe como tema de investigación y como realidad práctica en la vida de muchas personas (la respuesta de Anton Carver a ¿Cuáles son los impactos a corto plazo de la inteligencia artificial?).
Entonces, probablemente esté pensando en inteligencia artificial general, inteligencia artificial fuerte o inteligencia artificial de ciencia ficción. No estoy seguro de lo que quieres decir con “oficial”, ya que no hay nadie en condiciones de declarar que AI es oficial. Sin embargo, hay una serie de objetivos que a lo largo del camino están suficientemente definidos para que quede claro cuando lleguemos allí.
- IAs de tareas específicas en dominios que requieren reconocimiento de patrones y adaptación a un objetivo específico. Estado : Ya existe para algunas tareas, una amplia cobertura debería ser posible en los próximos diez años.
- Interacción automatizada con humanos: habla (comandos básicos y preguntas), visual, táctil (táctil). Estado : hay un buen progreso en estas áreas, pero la calidad es un continuo y aún se puede mejorar mucho. Probablemente rendimientos decrecientes después de unos quince años.
- Mejor comprensión del lenguaje (más allá de la inferencia estadística y las bases de datos). Esta área aún necesita un gran avance y tales cosas son imposibles de predecir. Voy a decir 20..50 años, pero es una suposición.
- Capacidad de inteligencia artificial general para superar a los humanos promedio en una amplia gama de tareas en entornos impredecibles y adaptativos. 20..100 años.
- Capacidad de superinteligencia para superar a los humanos en todo (supera al mejor experto humano para cualquier tarea). Puede que nunca suceda o que suceda con bastante rapidez después de AGI.
- Fuerte IA ~ conciencia, sensibilidad, etc. Actualmente no tenemos definiciones adecuadas de ninguna de estas cosas para determinar si existen en otra entidad. Los humanos perciben algún tipo de ‘presencia’ incluso cuando interactúan con robótica bastante primitiva (ASIMO)
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- Si tuviera que usar el descenso de gradiente por lotes para el entrenamiento de una red neuronal artificial en lugar del descenso de gradiente estocástico, que es mejor para evitar los mínimos locales, ¿podría mejorar la resistencia para quedarse atrapado en los mínimos locales al agregar ruido aleatorio a la función de error?
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