Sí, sin embargo, eso depende completamente de cómo se programe; en particular, las capacidades del algoritmo de superación personal.
Digamos que tienes un robot que recoge una taza. Inicialmente puede extender la mano, detenerse, cerrar los dedos y levantar.
Luego, con el tiempo y los datos, se da cuenta de que puede comenzar a cerrar los dedos a medida que se acerca, sincronizándolo para que el espacio entre los dedos coincida con el ancho de la copa. Esto es una mejora
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Más adelante, con más tiempo y datos, descubre cómo comenzar a levantar antes de que la mano alcance la copa, creando un movimiento único y fluido: esta es una mejora adicional.
Ahora, en este punto, esta es quizás la forma más optimizada de recoger una taza. En otras palabras, ¡no hay necesidad de mejorar! El robot, a pesar de las posibles soluciones de otras formas de levantar una taza, reconoce que ninguna otra forma produce una mayor eficiencia. ¡El robot está listo, hasta que encuentre algo más para optimizar ! Si hay un número determinado de tareas, entonces existe un límite de código y optimización del rendimiento … pero si el robot es capaz de identificar nuevas tareas, formatearlas para usarlas con su algoritmo de mejora y actuar en consecuencia, entonces estoy de acuerdo con su teoría de que la IA * podría * mejorarse a sí misma indefinidamente.