¿Cuáles son algunos ejemplos de inteligencia artificial que no son Machine Learning?

Buenas respuestas hasta ahora.

Me gustaría agregar algoritmos genéticos.

Esta técnica de IA utiliza un proceso modelado a partir de la selección natural para encontrar soluciones cada vez más “mejores” a problemas sin necesidad de datos de entrenamiento o realmente ninguna idea de cómo podría ser una solución final. Solo tiene que definir una forma de medir qué tan buena es una solución dada, generar una población de soluciones generadas al azar y dejar que se reproduzcan / muten hasta que tenga una solución óptima.

Esta técnica también se puede utilizar para escribir otros algoritmos. ¡Usar AI para escribir código de esta manera puede producir algunas soluciones poco intuitivas para problemas de programación no triviales!

Definitivamente uno de mis favoritos y puede ser muy poderoso si se usa correctamente.

Incluiría sistemas de prueba de teoremas. Prueba de teorema automatizada: Wikipedia proporciona una buena lista.

También agregaría la ingeniería basada en el conocimiento, ya que se trata de manipular la materia bajo la apariencia de un tema general (Proyecto) mientras se aplica el conocimiento (y la teoría) para lograr un producto (todos los tipos).

La inteligencia artificial tiene un alcance bastante amplio. El aprendizaje automático (ML) es una de las muchas técnicas, aunque ha sido fenomenal en primer plano dado que ahora podemos gastar y desperdiciar grandes cantidades de poder computacional. Demasiado, ML tiene sus límites como lo señala Marvin Minsky varias veces.

ML no puede redescubrir cálculo, por ejemplo.

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Actualización (14/05/2017): este video plantea algunos problemas interesantes. Aceleración de la simulación de fluidos eulerianos con redes convolucionales (ver también Aceleración de la simulación de fluidos eulerianos con redes convolucionales – Károly Zsolnai-Fehér – Científico investigador)

Todas buenas respuestas hasta ahora … Quería aclararlo. Hay mucha superposición en los campos de inteligencia artificial, aprendizaje automático y ciencia de datos. He reunido un diagrama para explicar mi opinión sobre estos campos relacionados. AI está en rosa, ML en púrpura y Data Sciences en verde. Se han agregado algunas aplicaciones de ejemplo dentro de cada una.

La web semántica o cualquier motor de inferencia basado en reglas es inteligencia artificial pero no aprendizaje automático.

La IA basada en reglas no es común en estos días porque es difícil elaborar las reglas a mano. Sin embargo, si los datos son insuficientes, debe buscar IA basada en reglas.