La investigación de IA utiliza Modelos de Realidad y, por lo tanto, es solo Programación. El Modelo de Realidad nunca puede ser completo y, por lo tanto, la IA está limitada para operar en los dominios problemáticos definidos por el Modelo. Por lo tanto, no es una inteligencia general. Estos también se denominan sistemas reduccionistas de IA, ya que el reduccionismo es exactamente el uso de modelos. El ejemplo más famoso de sistemas de IA reduccionistas es CYC (Ideas para el futuro), pero el procesamiento de lenguaje natural más moderno también es reduccionista ya que usan gramáticas, listas de palabras, diccionarios y otros modelos de lenguaje.
Por otro lado, la investigación de AGI se esfuerza hacia la inteligencia * general *. Los sistemas AGI, por lo tanto, no pueden usar Modelos; deben crearse utilizando métodos libres de modelo; los programadores no proporcionan modelos de dominios problemáticos. Los sistemas AGI crearán todos sus modelos ellos mismos, según sea necesario y según se encuentren. Tienen mecanismos para determinar “Lo que importa” en cualquier dominio problemático sin necesariamente saber nada sobre el dominio de antemano. Esto se conoce como “Estimación de dominio independiente de dominio” y es uno de los temas de investigación más importantes en el campo. Los métodos libres de modelos se utilizan para crear un sustrato de aprendizaje y ese es el alcance de la programación que se requiere para ellos … aprenden todo lo que saben de sus sentidos de entrada. Los AGI sin modelo suelen ser pequeños, estos sustratos solo requieren alrededor de 10.000 líneas de código, pero estas máquinas requieren mucha memoria durante su fase de entrenamiento.
La IA es principalmente “simbólica” y la AGI siempre es “subsimbólica”. AI usa lógica mientras que AGI debe usar Intuition. Los AGI basados en la intuición también se pueden llamar “máquinas de comprensión”.
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Para una introducción a la diferencia, mire la teoría del proceso dual y lea la intuición artificial. Se puede acceder a la mayor parte de mi trabajo a través de Syntience Technology Resources en la Web. Si desea avanzar a AGI como carrera, entonces se lo debe a usted mismo para comprender completamente la diferencia entre IA basada en modelos y AGI libre de modelos, ya que le permite evitar el 90% + de todos los libros de IA escritos, ya que generalmente tratan con modelos basados AI.
