¿Cuál es el fundamento de la inteligencia artificial?

La respuesta simple (a sus detalles) es que no es un sistema binario. Sucede que se ejecuta en una computadora binaria, pero una red neuronal artificial es en realidad análoga: estás simulando un grupo de neuronas y las fuerzas de conexión entre ellas, modeladas como variables “continuas” (por ejemplo, flotantes o dobles).

Luego, la parte clave es que comience con los pesos de conexión establecidos en valores aleatorios, y entrene a la red proporcionándole entrada y luego calculando la diferencia con la salida deseada (llamada “error”), y propague ese error hacia atrás a través del red para acercar los pesos a los valores que producirían la salida deseada.

Si sus ejemplos de capacitación son lo suficientemente diversos y no estropeó la arquitectura de su red, la idea es que eventualmente la red aprenderá a “generalizar”: no solo proporcionará los resultados deseados para los ejemplos específicos que mostró, sino también para ejemplos que nunca ha visto antes.

Si está interesado en esas cosas, hay un excelente curso de Machine Learning en Coursera. Explicará todo con mucho más detalle que una respuesta de Quora, y también hay tareas que le permitirán construir un par de IA diferentes en un par de semanas.

Tenga en cuenta que también hay tipos de IA que no se basan en ANN. Por ejemplo, la “IA de la vieja escuela” se trata de la representación simbólica del conocimiento, y no se basa tanto en las estadísticas (ML se basa en gran medida en las estadísticas).

También puede encontrar este PDF interesante: un paso hacia un científico de inteligencia artificial artificial: se trata de construir un sistema que pueda construir sistemas de inteligencia artificial.

Actualmente, la IA se basa en simular, imitar, engañar, comercializar, lo cual no es una base.

Los requisitos de una ciencia:
• La base de una ciencia debe definirse sin ambigüedades , de tal manera que pueda implementarse. Sin embargo, actualmente la IA no tiene fundamento. Por lo tanto, las técnicas desarrolladas para la IA y la tecnología del conocimiento son, de hecho, infundadas;
• Una ciencia (técnica) se basa en una base natural . Por ejemplo, la ciencia de la electricidad se basa en el fenómeno natural de un flujo de partículas cargadas eléctricamente. Sin embargo, la IA no tiene base, y por lo tanto tampoco tiene base natural ;
• Una ciencia madura integra todas sus disciplinas . Sin embargo, las disciplinas de la IA son incompatibles.

La base de la IA:
• La IA debería basarse en la inteligencia . Entonces, he definido la inteligencia de tal manera que pueda implementarse: http://mafait.org/en/what_is_int …, que también requiere autonomía para ser definida: http://mafait.org/en/what_is_aut …;
• Ahora tenemos que buscar en la naturaleza una fuente natural de inteligencia . Encontré uno: gramática. Porque la gramática contiene leyes naturales de inteligencia (*);
• Al utilizar las leyes naturales de la inteligencia, mi sistema integra, por ejemplo, el razonamiento y el lenguaje natural. Es de código abierto: la única tecnología de conocimiento integrada del mundo.

(*) Un ejemplo de una ley natural de inteligencia:

• • Una ley natural de la inteligencia en la gramática: la conjunción ” o ” indica una elección;
• • Dado ” Una persona es un hombre o una mujer ” y ” Chris es una persona “;
• • Sustitución de ambas oraciones: ” Chris es un hombre o una mujer “;
• • Conversión a una pregunta: ” ¿Es Chris un hombre o una mujer? “.

Los científicos no logran implementar una implementación como esta, porque las llamadas palabras “inútiles”, como artículos y conjunciones , se descartan durante el proceso de PNL.

El fundamento de la Inteligencia Artificial es la lógica binaria, junto con el álgebra booleana. AI no * sabe * nada en sí mismo. Simplemente actúa sobre declaraciones de hechos y procesa estas declaraciones utilizando operadores booleanos como IF / THEN / OR / NOT, etc. AI es simplemente un avance de autoaprendizaje en cibernética. Su potencial es enorme pero no es misterioso. El siguiente artículo explica que son términos muy simples:

La cibernética explica qué es la IA y qué no es

Voto la respuesta de Menno Mafait, y también le agradezco por informarme sobre Thinkology.

En lo que él y yo estamos de acuerdo es que la IA tuvo un mal comienzo. Más allá de eso, tendré que pasar algún tiempo con las URL que ofreció.

Aquí es donde estoy ahora.

Para todas sus diversas definiciones, ‘artificial’ es la palabra correcta para discutir ‘inteligencia artificial’. El significado, en lo que respecta a este tema, significa “evolucionar de los humanos o si lo prefiere ‘hecho por humanos”. Entonces, hay uno de cada dos. La palabra ‘inteligencia’ no es válida. Proviene de la discriminación de las personas que fundaron la disciplina de la IA. Como consideraban que la inteligencia era la máxima superioridad humana sobre el resto de los organismos, se apegaron a esta palabra. Desafortunadamente, también aterrizó en el camino para engañarnos durante los últimos sesenta años. Sustituyo AB, o ser artificial. Esto no deja a nadie afuera. Sin embargo, he tomado la definición aplicándola a nuestra taxonomía actual colocándola dentro de un género y una especie. El (género) es Machina y (especie) artificio-sapiens. Entonces, de lo que realmente estamos hablando es de un Machina artificio-sapiens y eso lo ubica dentro de los fenómenos naturales, la jerarquía de la vida tal como la conocemos.

La diferencia única entre la inteligencia acordada en la IA pero no en la AB es que AB permite que la inteligencia se derive de la anatomía humana, comenzando con las emociones. Una Machina artificio-sapiens tendría, por definición, emociones que son inseparables de la función cerebral. Estos se sienten a través de nuestros nervios como oscilaciones, o lo que tiene más sentido, ‘música’.