Algunos tipos de IA pueden ser pero no todos.
considere la multiplicación de enteros:
Es posible que haya aprendido múltiplos de enteros como ‘tablas de multiplicar’ cuando estaba en la escuela. Una computadora podría realizar lo mismo al buscar un múltiplo directamente, en lugar de utilizar una división o multiplicación larga binaria para calcular el resultado.
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En ese ejemplo, el acto de buscar el resultado es en realidad un algoritmo. No es IA, pero podría integrarse en una solución de IA.
Otro ejemplo es el tic-tac-toe o ceros y cruces. Una solución de IA podría decidir un movimiento prospectivo al observar todos los movimientos posibles restantes de ambos lados, para determinar la mejor oportunidad de ganar o un empate. En este ejemplo, se está utilizando un algoritmo y se puede calcular el costo de ese algoritmo.
Pero, en consideraciones de IA más avanzadas, una red neuronal no está ejecutando un algoritmo: es una red masiva de neuronas interconectadas con cada neurona que tiene muchas conexiones con otras neuronas y, por lo tanto, es muy diferente a un dispositivo de computación que pasa por un proceso paso a paso. hora. el entrenamiento (o aprendizaje) de esa red neuronal se ajustará a algún modelo matemático, dependiendo de cómo se hayan implementado las neuronas e interconexiones. Esto es casi más biología que computación e intentar superponer un modelo matemático en eso puede ser una consideración defectuosa: estos son aspectos científicos muy diferentes y la teoría detrás de esto se ha movido muy lentamente en los últimos 70 años.
Esto puede cambiar o estar cambiando, por supuesto.
