¿Crees que algún día podremos desarrollar inteligencia artificial (por ejemplo, robots)?

Como otros han señalado, tenemos ambos, pero no AGI (inteligencia general artificial, o el equivalente de nosotros o mejor).

Actualmente existen grandes obstáculos en el camino hacia la creación de un ser humano alternativo, y no veo el valor económico: hay muchos de nosotros y hacer más lleva tiempo, pero no mucho esfuerzo. Veo la necesidad de robots que puedan hacer todas las cosas que no podemos o no queremos hacer y que pueden hacerlo mejor, y creo que con el tiempo habrá más robots que nosotros, pero lo harán. casi con certeza no ser humanoide.

Somos bastante especiales a nuestra manera. Estamos llenos de muchos más sensores de los que pude ver en un robot durante mucho tiempo. Tenemos la mejor supercomputadora del mundo que consume solo 60 W, casi lo mismo que una vieja bombilla de tungsteno. Debido a los sensores y la supercomputadora, somos hábiles, flexibles, imaginativos y creativos, y no veo que los robots lleguen allí por mucho tiempo. Sin embargo, también tenemos limitaciones severas. No venimos en tamaños muy pequeños o muy grandes. Nuestra fuente de energía es ineficiente y requiere bastante infraestructura de soporte para hacerlo. Somos bastante frágiles y difíciles de reparar adecuadamente. Necesitamos oxígeno, agua y gravedad. Necesitamos un gran sistema de apoyo para sobrevivir en el espacio que tiene que ser llevado al espacio con nosotros, a un costo enorme. Podríamos modificarnos genéticamente para hacer frente en muchos entornos diferentes, pero en algún momento de ese proceso nos convertimos en especies diferentes y eso tiene sus propios problemas.

Los robots se volverán omnipresentes y van desde micro-miniatura a enormes. La mayoría de ellos ni siquiera nos daremos cuenta. Uno de los grandes desafíos es lograr que una gran cantidad de robots cooperen para lograr un objetivo, particularmente uno que implique el intercambio eficiente de valor, y eso es algo en lo que estoy trabajando.

¿Desarrollaremos AGI? En algún momento sí. Tendremos robots con la capacidad de adaptación de las arañas primero, los roedores, y aún no tenemos el primero y mucho menos el segundo. Actualmente no podemos describir qué es la inteligencia general, por lo que podríamos tener dificultades para reconocer una, y no tenemos idea de cómo hacerla. Dudo mucho que sea desarrollado por ingenieros de software. Dudo que sea tan eficiente como el cerebro humano, por mucho tiempo. También existen límites físicos fundamentales (principalmente termodinámica y velocidad de la señal) en la superinteligencia, por lo que no me asusta una futura superinteligencia. Sospecho que usaremos un AGI para gestionar la minería robótica del cinturón de asteroides. Y el AGI también estará muy feliz de hacer eso lejos de nosotros.

Estamos haciendo eso en este momento, básicamente, los últimos algoritmos en robótica usan un poco de estadística, en general, el consenso es que las lecturas del sensor por sí solas no pueden resolver el problema de localización, por lo que inferimos la ubicación usando la probabilidad y para hacer esto usamos un mapa probabilístico, básicamente nosotros Transfiere las lecturas del sensor a las probabilidades y luego usa Bayes para inferir la ubicación de estos, como todos los buenos algoritmos de aprendizaje automático que necesitaremos a priori, para resumir que funciona de la siguiente manera:

double SonarModel :: probabilidad (doble x, doble y) // Probabilidad de que x, y esté ocupado
{// actualiza la probabilidad aquí
doble testa = (x + 2500);
doble pruebab = (y + 2500);
doble lectura = getSonarReading ();
doble ang = getSonarTh ();
doble angrad = radianes (ang);
doble longitud = lectura * cos (angrad);
doble longitud = leer * sin (angrad);
double ylength_upper = 1.08 * ylength;
double ylength_lower = 0.92 * ylength;
doble xlength_lower = 0.92 * xlength;
doble xlength_upper = 1.08 * xlength;

if (testa> xlength_lower && testa ylength_lower && testb // región codifico aquí y valor devuelto

}
si no (testa // código de la región II aquí y valor de retorno

}
// de lo contrario solo devuelve 0.5
más
devolver 0.5f;
}

Tres regiones representan el área fuera de rango para el sensor y el área ocupada por un obstáculo y el área no ocupada por el obstáculo, usaríamos la probabilidad para estimar la probabilidad de ocupación, por cierto, esto simula la reflexión especular muy bien como el ángulo desde el el obstáculo detectado aumenta, por lo que la probabilidad de ocupación de obstáculos disminuye:

[matemáticas] P (ocupado) = ((Rr) / R + (Ba) / B) / 2) * Max_ocupado [/ matemáticas]

Funciona muy bien, rara vez se requieren mapas reales, las probabilidades funcionan mejor