¿Qué problemas pueden considerarse casi resueltos en Inteligencia Artificial (Machine Learning / NLP / Vision)?

La Inteligencia Artificial es un tema demasiado amplio, y “resuelto” puede significar muchas cosas, puede significar que estamos mejorando “lo suficiente” para que el enfoque de la investigación cambie, o puede significar que la computadora puede vencer a los humanos en ciertas tareas (más rápido, más correcto y más barato). Permítanme dividirlo en 2 categorías:

1. “Clásicos”:

20 preguntas: 20 preguntas Se puede resolver de manera efectiva con un árbol de decisión.

Othello: La computadora puede jugar perfectamente para 6 × 6 y vencer a un componente humano de manera concluyente en 1997. Página de inicio de LOGISTELLO

2. “Suficientemente bueno”:

Síntesis de voz: la síntesis de voz, la tecnología que para un texto dado, puede proporcionar una lectura convincente. Al acercarse el final de la primera década del siglo XXI, los sintetizadores de voz se mejoran enormemente, los ejemplos son: 安徽 科 大 讯 飞 信息 科技 股份有限公司 para chino y muchos otros para inglés: síntesis de voz

Detección de rostros: en la primera década del siglo XXI, los detectores de rostros patentados pueden alcanzar fácilmente el 99% de precisión con muy poco o ningún falso positivo (como face.com, Google Picasa y OMRON (Liderando el mundo con tecnología de detección de rostros) .

Reconocimiento facial: después de 2010, en un gran conjunto de datos del mundo real (LFW Face Database: Main), los humanos pueden obtener una precisión del 98% ~ 99%, mientras que las computadoras pueden obtener una precisión del ~ 92% ahora.

Ajedrez / Ajedrez chino: aunque hay poca o ninguna competencia de computadora contra humanos, se cree ampliamente que en estas áreas los humanos / computadora son comparables, o la computadora puede vencer a los humanos en la mayoría de los casos.