¿Qué modelos diferentes de inteligencia podrían existir?

Abrace la complejidad, el caos y una “sociedad de modelos”

Trataré de responder esta pregunta, pero no será bonita.

El “problema” de la inteligencia es una de las áreas más interdisciplinarias de la investigación humana.

Preguntas como esta a menudo suponen modelos computacionales / representacionales de inteligencia, en lugar de la pregunta más amplia de modelar sistemas naturales que exhiben un comportamiento inteligente (complejo, adaptativo). Incluso la “inteligencia artificial” implementada computacionalmente puede beneficiarse al examinar la inteligencia en general, “en la naturaleza”, en los sistemas naturales.

Una teoría más amplia de la inteligencia incluiría muchos niveles de escala y organización, que podrían incluir genes, metabolismo, sistema inmunitario, estructuras incorporadas y situadas, inteligencia tradicional “cognitiva” individual, emociones y afecto, inteligencia grupal y cultural, ecológica y entre especies. efectos Todos estos exhiben un comportamiento inteligente, es decir, complejo, adaptativo y emergente.

En mi opinión, la investigación de modelos basados ​​en agentes va en la dirección correcta. La unidad de análisis de “agentes” interactuantes puede modelar muchos niveles diferentes de organización. Si hay un inconveniente es que suponen demasiada uniformidad entre los agentes, mientras que los sistemas naturales incluyen muchos tipos y tamaños diferentes de objetos que interactúan.

Para una explicación más completa de la inteligencia, será necesario adoptar la complejidad y la causalidad multinivel y retirarse de la tentación de tratar niveles específicos de organización como totalmente encapsulados y no interactuando. Muchos descubrimientos significativos recientes, los que avanzan el estado del arte (y la ciencia) parecen contradecir estos supuestos.

Terminaremos con una “sociedad de modelos” que interactúa y que en sí misma puede desafiar el análisis predictivo y reductivo. Como el universo mismo, la inteligencia es su mejor modelo.

Para evitar reinventar la rueda conceptual para cada uno de estos modelos, necesitamos metamodelos que definan propiedades abstractas de lo que consideramos inteligente, junto con explicaciones de su encarnación en estratos y circunstancias específicos. En mi opinión, hay muchas analogías funcionales entre sistemas inteligentes en diferentes niveles. En el camino, podríamos hacer un “viaje lateral” a la filosofía de Holons, es decir, objetos que son tanto enteros (con interiores) como partes. Sin embargo, el progreso depende del análisis y la comparación de sistemas reales.

Las preguntas orientadoras para esta investigación incluyen, por ejemplo:

• ¿Cómo regula y organiza un sistema el “caos” interno y los procesos aleatorios de subestructuras? Esto no es menos importante para la inteligencia que responder a condiciones externas impredecibles.
• ¿Cómo organizan, compiten y cooperan colectivamente los “módulos” de inteligencia? ¿Cómo se reclutan y responden entre sí? ¿Cómo surge el orden emergente, ya que no puede ser modelado y regulado de arriba abajo?
• ¿Qué podemos aprender de un análisis biomimético funcional? Hasta ahora, los enfoques de biomimética se centran más en la forma que en la función. Tenemos computación bio-inspirada, por ejemplo. La gran lista de diferentes temas y modelos en esa página son una buena respuesta a la pregunta ¿Qué diferentes modelos de inteligencia podrían existir?

De Wikipedia – Computación bio-inspirada

• Algoritmos genéticos ↔ evolución
• Predicción de biodegradabilidad ↔ biodegradación
• Autómatas celulares ↔ vida
• Sistemas emergentes ↔ hormigas, termitas, abejas, avispas
• Redes neuronales ↔ el cerebro
• Vida artificial ↔ vida
• Sistemas inmunes artificiales system sistema inmunitario
• Representación (gráficos por computadora) ↔ diseño y representación de pieles de animales, plumas de aves, conchas de moluscos y colonias bacterianas
• Sistemas Lindenmayer structures estructuras de plantas
• Redes y protocolos de comunicación ↔ epidemiología y propagación de enfermedades
• Computadoras de membrana processes procesos moleculares intramembrana en la célula viva
• Medios excitables ↔ incendios forestales, “la ola”, afecciones cardíacas, axones, etc.
• Redes de sensores organs órganos sensoriales

• Aplicaciones de la inteligencia artificial.
• Vida artificial
• Red neuronal artificial
• Robótica basada en el comportamiento.
• Bioinformática
• Biónica
• Arquitectura cognitiva
• Modelado cognitivo
• Ciencia cognitiva
• Conexionismo
• Morfogénesis digital
• Organismo digital
• Algoritmo Evolutivo
• Computación Evolutiva
• Lógica difusa
• Programación de Expresión Génica
• Algoritmos genéticos
• Programacion Genética
• Gerald Edelman
• Janine Benyus
• Mark A. O’Neill
• Biologia matematica
• Modelo matemático
• Computación natural
• Neuroevolución
• Espinas Olaf
• Informática orgánica
• Inteligencia de enjambre

Si la pregunta es sobre qué proceso es más preciso, entonces la respuesta puede depender de qué tipo de inteligencia se está describiendo. Cada campo tiene sus propios términos y marcos, algunos de los cuales se superponen. También pueden intentar modelar entre sí.

AGI quiere formar una solución general. Bostrom tuvo la discusión sobre una simulación de ancestros dirigida por una civilización posthumana. De Garis ha analizado los artilectos. Goertzel desarrolló OpenCog. Una actividad puede reducirse a nanoescala para ahorrar energía y velocidad según Drexler. Los matemáticos han tenido teoría de sistemas y cibernética. Los científicos han analizado los autómatas celulares, la biosfera y la consistencia. Los ingenieros han discutido la convergencia y la vida artificial. Los mecánicos construyen dispositivos que se autoensamblan, reparan y replican. Las áreas urbanas tienen muchos actores intencionales. Los astrónomos han especulado sobre la exobiología y el multiverso. Los futuristas proponen transhumanos y singulares. El gobierno ha financiado la robótica y los cerebros artificiales en nombre de la seguridad nacional. Las computadoras tienen algoritmos, pero también componentes analógicos que pueden convertir instantáneamente o transformar elementos entre dominios. Se ha demostrado que el ADN es modal cuando actúa sobre lo que antes se conocía como basura. Las redes conectan piezas dispares juntas. La noción de poder es algo que puede actuar en nombre de los intereses humanos de una manera no humana y posiblemente avanzada.

En los últimos años se ha trabajado en la relación entre inteligencia y entropía. La idea básica es que la inteligencia surge en un sistema que trabaja para maximizar su número de posibles estados futuros. Esto básicamente significa una maximización a largo plazo de su entropía, en lugar de simplemente pasar al estado de entropía superior más inmediato.

No creo que ninguno de los modelos que cita como ejemplos califique como inteligencia. Son solo modelos matemáticos y CS junto con sus aplicaciones.

Mientras no consideremos inteligente un elevador o un semáforo autoajustable, no creo que los métodos de kernel o los algoritmos genéticos califiquen.