¿La inteligencia artificial es solo sobre software?

Hola,

Una definición de software de inteligencia artificial: una vez confinada a la ciencia y al cine, hoy Artificial la inteligencia está en su bolsillo , en su computadora y próximamente en una variedad de dispositivos y tecnologías que usa todos los días. ¿Qué significa realmente la inteligencia artificial ?

El término en sí fue acuñado por John McCarthy del Dartmouth College en 1955 en una propuesta a investigadores universitarios para su proyecto de investigación de verano sobre IA. Según el científico cognitivo Marvin Minsky , uno de los practicantes más famosos del campo, la inteligencia artificial es “la ciencia de hacer que las máquinas hagan cosas que requerirían inteligencia si fueran hechas por hombres”.

En la práctica, la inteligencia artificial , también simplemente definida como IA, ha llegado a representar la amplia categoría de metodologías que enseñan a una computadora a realizar tareas como lo haría una persona “inteligente”. Esto incluye, entre otras, las redes neuronales o las “redes de hardware y software que se aproximan a la red de neuronas en el cerebro humano” (Wired); aprendizaje automático, que es una técnica para enseñar a las máquinas a aprender; y aprendizaje profundo, que ayuda a las máquinas a profundizar en los datos para reconocer patrones, etc. Dentro de la IA, el aprendizaje automático incluye algoritmos que se desarrollan para decirle a una computadora cómo responder a algo por ejemplo. El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que utiliza una estructura lo más cercana posible al cerebro humano, las redes neuronales, como modelo para el aprendizaje. En cuanto a lo que hace, lo dejaré a la Revisión Tecnológica del MIT: “El software de aprendizaje profundo intenta imitar la actividad en capas de neuronas en la neocorteza, el 80 por ciento arrugado del cerebro donde ocurre el pensamiento. El software aprende, en un sentido muy real, a reconocer patrones en representaciones digitales de sonidos, imágenes y otros datos “.

En las películas, hemos visto a la IA representada como buena y mala (pero en su mayoría no es buena), en supercomputadoras (HAL 9000, Colossus y Skynet, por nombrar algunas) y en robots (las Máquinas, Sonny y ED-209). Gracias en parte a la disponibilidad de grandes cantidades de información / big data, la inteligencia artificial de hoy en día funciona en una variedad de aplicaciones que son menos de ciencia ficción y están más orientadas a resolver problemas comerciales y trazar nuevos territorios. En Rolling Stone , el empresario de tecnología Jason Calcanis llama a AI la nueva palabra de moda: “Simplemente usa la frase ‘Inteligencia Artificial’ en tu plan de negocios y todos prestan atención”. De hecho, el sector de IA atrajo $ 310 millones en fondos en 2015, en comparación con 2015. $ 45 millones en 2010, según una investigación de CB Insights.

Definición y aplicaciones de software de inteligencia artificial.

Definición de software de inteligencia artificial: “Software que es capaz de comportamiento inteligente”. Al crear software inteligente, esto implica simular una serie de capacidades, que incluyen razonamiento, aprendizaje, resolución de problemas, percepción, representación del conocimiento.

Hoy en día, el software de inteligencia artificial funciona en aplicaciones como el asistente de su teléfono inteligente, cajeros automáticos que leen cheques, software de reconocimiento de voz e imagen en su red social favorita, y en el software que publica anuncios en muchos de los sitios web que utiliza. Estas son solo una muestra del creciente número de aplicaciones de software de inteligencia artificial que veremos en el futuro.

Espero que pueda ser de ayuda .. 🙂

Gracias.

La IA trata sobre los principios de hacer que las máquinas aprendan y tomen decisiones inteligentes. La IA tiene muchos subcampos: aprendizaje automático, aprendizaje por refuerzo, visión por computadora (muy estrechamente asociada al aprendizaje automático), aprendizaje profundo, PNL, representación de datos y semántica, teoría del aprendizaje, robótica (que es el lado del hardware de las cosas) que incluye cosas como planificación, movimiento y manipulación … etc.

Entonces no se trata solo de software. La IA puede ser en forma de teoría abstracta, aprendiendo de los datos para hacer predicciones y decisiones inteligentes (software) o en robótica (hardware).

Te sugiero que comiences leyendo el libro de Stuart Russell y Peter Norvig titulado “Inteligencia artificial: un enfoque moderno”. Esto pasa por muchos de los conceptos básicos de la IA.

La informática permite a los programadores o usuarios simular o producir procesos o modelos inteligentes artificiales. pero la inteligencia artificial es cómo crear un cerebro artificial (ciencias neurológicas), una función realizada por el cerebro (ciencias cognitivas) o una habilidad humana como el habla (ver prueba de turing). Los estudios de Piaget (psicóloga infantil) son hermosos. Muchas personas afirman que hacen inteligencia artificial, pero no leen nada sobre lo que es inteligencia. es por eso que no existe un verdadero ai. jajaja Es una forma muy difícil de entender cómo pensamos.

aclamaciones.

No y sí.

La inteligencia artificial se trata principalmente de crear nuevos algoritmos o métodos para hacer inteligencia de la computadora, hacer que las computadoras aprendan de datos pasados ​​y predecir el futuro o tomar decisiones de manera inteligente. Por lo general, consta de dos cosas 1.) datos relevantes 2.) Método que crea un modelo a partir de estos datos relevantes.

Los humanos escriben métodos o algoritmos basados ​​en la comprensión matemática. Pero, las computadoras solo entienden ceros y unos por medio de programas. Estos programas están escritos en lenguajes de programación que llamamos software. Entonces, el software se usa para convertir un método en una forma comprensible por computadora. Entonces, este software produce un modelo que puede usarse para predicar o tomar decisiones.

Por lo tanto, necesita saber tanto la programación como los algoritmos. Más tarde es más importante que más difícil de adquirir y comprender. Te sugiero que comiences los conceptos básicos del formulario, tomes las siguientes clases y luego sigas profundizando
Algoritmos y estructuras de datos,
Al menos un lenguaje de programación de bajo nivel (C / C ++)
Al menos un lenguaje de programación de alto nivel (Python, R, Matlab, etc.)
Álgebra lineal, Cálculo, Teoría de la probabilidad y Matemáticas discretas.

Ahora puedes tomar clases de nivel superior o estudiarte
Robótica, visión artificial, aprendizaje automático, PNL, procesamiento de voz, etc.

No, la inteligencia artificial no se trata solo de software. Hay dos tipos principales de software de inteligencia artificial: puro y aplicado. El software de IA puro es esencialmente el algoritmo mismo. El software de IA aplicada utiliza inteligencia artificial para automatizar el trabajo existente y hacer un nuevo trabajo, que ahora es rentable a través de una IA más barata y poderosa. Te sugiero que comiences a leer libros y también a estudiar tutoriales en video de YouTube. Descarga de software de inteligencia artificial

Bueno, eso depende. Los esfuerzos de software para el desarrollo de la Inteligencia Artificial han existido durante más de 20 años y no estamos cerca de la verdadera Inteligencia Artificial. Hay tantos problemas difíciles de NP que incluso hoy en día no pueden ser resueltos por la arquitectura de computadoras clásica en tiempo polinómico. Entonces, es posible que necesitemos una nueva arquitectura de computadora más rápida, y puede ser la respuesta a eso es Quantum Computers. Cuando entras en el cerebro humano, el funcionamiento efectivo solo se puede entender si entiendes la mecánica cuántica que tiene lugar dentro.

Entonces, de pura IA, supongo que uno necesita una mezcla híbrida de Física, probablemente Electrónica e Informática.

Espero que esto ayude.

No, la IA no se trata solo de software, sino de hacer que los sistemas tomen decisiones inteligentes. Si bien no puedo pensar en una forma razonable de hacer un sistema de este tipo sin software, no excluye esa posibilidad, por lo tanto, no. Llegaría al extremo de decir que cualquier sistema verdaderamente de ‘inteligencia’ definido como inteligente y sensible por completo ya no es ‘artificial donde lo artificial es realmente la ilusión de la inteligencia artificial.

De la computación a la conciencia :

Ver también :

  • Principios de inteligencia sintética PSI: una arquitectura de cognición motivada
  • cognitivo-ai.com
  • Joscha Bach (@Plinz) | Gorjeo

Acabo de leer. Comience con un artículo de Wikipedia sobre Inteligencia Artificial. Luego, forme un grupo de Meetup que se reúna semanalmente o quincenalmente para discutir temas y lecturas en Inteligencia Artificial. Es posible que desee comenzar con el libro Inteligencia artificial, un enfoque moderno . Y solo lea un capítulo por mes y haga todos los ejercicios. Pero la mejor manera es no tratar de entenderlo solo. La retroalimentación de colegas y asesores es clave. Es posible que incluso desee invitar a asesores conocidos en el campo a su grupo de reunión para dar charlas. Así es como procedería.

La mejor de las suertes.

No. Hay dos. El software usa procesadores convencionales y simplemente usa código (Java C ++, etc.) para crear neuronas virtuales y vincularlas para formar una red neuronal. Las redes neuronales de hardware tienen neuronas físicas hechas de silicio metálico y otras cosas que transfieren corrientes y editan su propio valor 0 1 en función de las corrientes utilizando el mismo algoritmo complicado que utilizan las redes de software

Estoy de acuerdo con las otras respuestas. Sin embargo, la IA también cruza disciplinas en filosofía, ética, ciencias sociales, medicina y ciencias naturales. También he colaborado con músicos, artistas y arquitectos en proyectos de IA en el pasado. Tres de mis antiguos estudiantes de doctorado ahora usan métodos de IA para modelar el desarrollo de tumores en laboratorios de investigación del cáncer. Es un área muy interdisciplinaria.

No, porque el software debe ejecutarse en hardware que sea capaz de realizar múltiples operaciones en paralelo.

Además, la base de conocimiento debe almacenarse en hardware.