Primero, debes concentrarte en el camino correcto para equilibrar la educación reduccionista que nos dice que hagamos Modelos para todo … que es lo correcto en todos los dominios, EXCEPTO la Inteligencia Artificial (y algunas otras como algunas ramas de Genómica)
– Lea mi blog en https://artificial-understanding.com en su totalidad. Es una clase introductoria sólida a la Epistemología de IA. Necesita estas definiciones para comprender los diferentes paradigmas en la IA moderna y para poder evitar ideas obsoletas.
– Estudie lo que he publicado en Syntience Technology Resources en la Web
– Mira todos los videos de mí y el de Peter Norvig.
– Lea los libros enumerados en Lectura recomendada, especialmente Nørretranders.
– Leer Dreyfus: página en berkeley.edu
– Lea el primer tercio (la parte teórica) de Parallel Distributed Processing, vol. 1: Fundamentos: David E. Rumelhart, James L. McClelland, PDP Research Group: 9780262680530: Amazon.com: Libros
– Estudiar algoritmos genéticos (GA) y programación genética (GP)
– Aprenda Java y escriba algunos programas GA y GP desde cero.
– Sígueme en Facebook y únete al grupo Facebook
– Lea los libros de William Calvin, comenzando con Amazon.com: The Cerebral Symphony: Seashore Reflections on the Structure of Consciousness (9780595166954): William Calvin: Books. Sus libros están disponibles en línea de forma gratuita en William H. Calvin, pero es posible que tenga que cavar un poco). Nota: Evite “El Código Cerebral” donde fue demasiado lejos.
– Lea al menos el primer libro de esta serie: The Nature of Order: An Essay on the Art of Building and the Nature of the Universe, Book 1 – The Phenomenon of Life (Center for Environmental Structure, Vol. 9): Christopher Alexander : 9780972652919: Amazon.com: Libros
– Estudie Filosofía de la Ciencia, prestando especial atención al debate Reduccionismo-Holismo.
Una vez que comprenda la distinción Modelo versus Modelo libre, estará bien preparado para examinar libros recientes de IA y determinar si son Modelo libre (holístico) o Basado en modelo (reduccionista). Y el 90% cae en la última categoría y, por lo tanto, es casi totalmente inútil para un practicante de AGI holístico.
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- ¿Hay IA para la escritura y las artes del lenguaje?
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- Cómo usar Python para crear una IA como Jarvis
Luego elija un dominio problemático y comience a programar una máquina de comprensión utilizando métodos libres de modelo. El espacio de las posibles máquinas de comprensión es grande y en esta etapa en realidad es mejor tener muchos proyectos paralelos e independientes diferentes que exploren el campo. Queremos evitar que una sola pista (que inicialmente pueda parecer prometedora) dicte la dirección para todos los demás. La intuición artificial es mi apuesta, pero no me sorprendería si hubiera muchos otros enfoques razonables y si haces tu investigación de forma independiente, entonces puedes descubrir algo que me he perdido.
Si Syntience alguna vez recibe fondos hasta el punto en que nuevamente podamos contratar investigadores, envíeme su currículum 🙂
