Teóricamente, ¿qué lenguaje sería el más adecuado para la creación de una IA fuerte?

La hipótesis de Sapir-Whorf dice que el lenguaje restringe el pensamiento. Según se aplica a la programación de computadoras, esto significa que las primitivas de un lenguaje de programación limitan los tipos de soluciones que pueden producirse al resolver problemas usando el lenguaje. Esto implica que los lenguajes de programación procesal tenderán a producir soluciones procesales, jerárquicamente descompuestas. Los lenguajes de programación declarativos como Prolog producirán soluciones basadas en lógica o restricciones. Los lenguajes de programación heurísticos como OPS producirán soluciones basadas en reglas. Los lenguajes de programación orientados a la recopilación, como SQL, producirán soluciones orientadas a la recopilación, etc.

Al pensar en “pensamiento”, sería bueno emplear uno (o más) lenguaje (s) de programación para apoyar una teoría general de inteligencia y desarrollo humano.

En mis reflexiones, imaginé la mente como un sistema modular y estigmático en el que varios fenómenos (razonamiento, propagación de creencias, activación del pensamiento, reacción refleja, deliberación, soñar despierto, motivación, compensación, afrontamiento emocional, exploración, descubrimiento experimental) se apoyan mediante la interacción. módulos concurrentes. Estos fenómenos forman patrones que informan la arquitectura general de la mente.

Puede encontrar información sobre este enfoque en el manuscrito Building Minds with Patterns (DRAFT) y en el lenguaje de programación empleado, The Premise Language Guide. Se puede encontrar una breve sinopsis del lenguaje de programación en línea (http://premiseai.tumblr.com/).

Aclamaciones.

Hay muchos idiomas en las tendencias para crear aplicaciones de inteligencia artificial con inteligencia artificial . Pero puede aprender a continuación 5 lenguajes de programación enumerados para construir soluciones de inteligencia artificial .

Estos son los 5 lenguajes de programación principales para construir soluciones de IA:

  1. Pitón
  2. Prólogo
  3. JAVA
  4. C ++
  5. CECEO

Si desea desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial (IA ), puede enviarnos un correo electrónico a [correo electrónico protegido] o llámenos al +1 201-793-8324 , +44 117 2308324 , +61 280 909 320 o visite en Techtic Solutions .

No creo que importe mucho.

Una IA fuerte, casi por definición, mejorará su propio código. Entonces sería capaz de regenerar todo su código. En otras palabras, también puede verse como un lenguaje de computadora compilado a otra cosa.

Lee el blog de J.Pitrat.

Creo que lo que vamos a terminar viendo es un tipo de situación de “herramientas basadas en herramientas”.

Probablemente tendremos que diseñar módulos individuales para los diferentes componentes de la cognición dentro de una IA. Uno de esos componentes podría ser la implementación de un paquete de aprendizaje automático como TensorFlow de Google, adaptado para servir como un centro de procesamiento visual o de audio, por ejemplo. A partir de ahí, la IA probablemente será algo así como una superestructura.

Creo que es probable que necesitemos una IA débil para escribir una IA fuerte, por así decirlo.

Optimizar el código para reducirlo lo suficiente como para caber en un hardware razonable puede ser demasiado complicado de hacer a mano; si es así, necesitaremos usar algoritmos genéticos y un método evolutivo iterativo para recortar las cosas. Sin mencionar que cuando entras en las minucias, descubrir exactamente qué es lo que está haciendo un mal funcionamiento de la IA en términos a priori puede estar más allá de nosotros; Es posible que necesitemos algo que sepa exactamente lo que está sucediendo y que pueda solucionarlo orgánicamente.

Considerando que, hasta donde yo entiendo, el cerebro se conecta a sí mismo en base a un conjunto de entradas comunes y algunas direcciones establecidas en nuestros genes, probablemente veremos que las cosas se desarrollan en la misma línea si queremos compatibilidad humana IA fuerte.

Tal desarrollo orgánico puede eventualmente trascender nuestros modelos teóricos actuales para lenguajes de programación.

Dicho eso … para cualquier componente? Claro, cualquier lenguaje de programación que le guste que sea completo de Turing y tenga objetos probablemente funcionará bien.