¿Alguien ha desarrollado una inteligencia artificial exitosa?

Una pregunta demasiado amplia o demasiado estrecha, así que aquí hay una respuesta amplia (tomada de Wikipedia)

Inspirado en el cerebro

  • Blue Brain Project, un intento de crear un cerebro sintético mediante ingeniería inversa del cerebro de los mamíferos hasta el nivel molecular.
  • Google Brain Un proyecto de aprendizaje profundo parte de Google X que intenta imitar la inteligencia a nivel humano.
  • NuPIC, una implementación de código abierto por Numenta de su algoritmo de aprendizaje cortical.

Arquitecturas cognitivas

  • 4CAPS, desarrollado en la Universidad Carnegie Mellon bajo Marcel A. Just
  • ACT-R, desarrollado en la Universidad Carnegie Mellon bajo John R. Anderson.
  • AIXI, Inteligencia Artificial Universal desarrollada por Marcus Hutter en IDSIA y ANU.
  • CALO, un esfuerzo de 25 instituciones financiado por DARPA para integrar muchos enfoques de inteligencia artificial (procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de voz, visión artificial, lógica probabilística, planificación, razonamiento, muchas formas de aprendizaje automático) en un asistente de IA que aprende a ayudar a administrar El entorno de su oficina.
  • CHREST, desarrollado bajo Fernand Gobet en la Universidad Brunel y Peter C. Lane en la Universidad de Hertfordshire.
  • CLARION la arquitectura cognitiva, desarrollada bajo Ron Sun en el Instituto Politécnico Rensselaer y la Universidad de Missouri.
  • CoJACK, una extensión inspirada en ACT-R para el sistema de múltiples agentes JACK que agrega una arquitectura cognitiva a los agentes para provocar comportamientos más realistas (similares a los humanos) en entornos virtuales.
  • Copycat, por Douglas Hofstadter y Melanie Mitchell en la Universidad de Indiana.
  • DUAL, desarrollado en la Nueva Universidad de Bulgaria bajo Boicho Kokinov.
  • EPIC, desarrollado bajo David E. Kieras y David E. Meyer (ambos graduados de doctorado de la Universidad de Michigan) en la Universidad de Michigan.
  • La arquitectura H-Cogaff, que es un caso especial del esquema CogAff; ver Taylor y Sayda, y los referentes de Sloman a continuación.
  • FORR desarrollado por Susan L. Epstein en la Universidad de la Ciudad de Nueva York.
  • IDA y LIDA, implementando Global Workspace Theory, desarrollada bajo Stan Franklin en la Universidad de Memphis.
  • OpenCog Prime, desarrollado utilizando el OpenCog Framework.
  • Sistema de razonamiento procesal (PRS), desarrollado por Michael Georgeff y Amy L. Lansky en SRI International.
  • Psi-Teoría desarrollada bajo Dietrich Dörner en la Universidad Otto-Friedrich en Bamberg, Alemania.
  • R-CAST, desarrollado en la Pennsylvania State University.
  • Soar, desarrollado bajo Allen Newell y John Laird en la Universidad Carnegie Mellon y la Universidad de Michigan.

Para más información, vea aquí (Lista de proyectos de inteligencia artificial – Wikipedia)

Cuando tomé una serie de cursos sobre IA a fines de los años 70, mi profesor definió la “inteligencia” como lo que las computadoras no podían hacer todavía. Al principio, se desarrolló IA jugando al ajedrez, pero solo jugar al ajedrez fue una verdadera inteligencia. Luego, se desarrolló la IA que derrotó al campeón mundial de ajedrez, por lo que la prueba de juego no debe ser una inteligencia real; jugar GO sería una verdadera inteligencia. Entonces, se desarrolló una IA que aprendió a jugar GO y derrotó al campeón mundial, por lo que jugar GO no era inteligencia real; La inteligencia real requiere comprender el lenguaje. Entonces se desarrolló una IA que jugó Jeopardy, y ganó. Así que supongo que nunca se desarrollará una IA exitosa.