Si quieres ser científico, no estudies IA:
Las ciencias tienen una base natural. No AI. La IA no tiene ninguna base, aparte de simular, imitar, engañar, comercializar. Y uno esperaría que la Inteligencia Artificial se base en la inteligencia. Sin embargo, los científicos no pueden definir la inteligencia sin ambigüedades.
La IA no es científica : si la base de un campo científico es correcta, integra todas sus disciplinas. Sin embargo, las disciplinas de la IA son incompatibles. Por lo tanto, la IA no es fundamental y, por lo tanto, no es científica.
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Ejemplo : la ontología (razonamiento automatizado) y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) son incompatibles: la ontología se basa en el lenguaje formal y la PNL se basa en el lenguaje natural. Y, por lo tanto, los científicos no logran integrar ambos a: razonamiento en lenguaje natural.
Sin embargo, el razonamiento en lenguaje natural es extremadamente simple, cuando se aplica un enfoque fundamental . Pero mi enfoque fundamental es completamente contradictorio con el enfoque “científico” actual. Solo uno de los dos puede ser correcto.
Un ejemplo: los científicos no logran desarrollar un sistema que pueda generar preguntas útiles de forma autónoma. Mi enfoque fundamental incluso lo entienden los adolescentes:
• Mi sistema utiliza una fuente natural de inteligencia : gramática;
• Una regla de inteligencia: 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 tal implementación, porque las palabras “inútiles”, como artículos y conjunciones, se descartan durante el proceso de PNL. Esta valiosa información se pierde sin posibilidad de reparación. ¿Debo decir más por qué la tecnología del conocimiento se atascó a nivel de palabra clave? ¿O por qué la IA carece de progreso?
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