¿Cuándo se convierte AI en algo más que una lógica predefinida complicada?

Question

No puedo pretender comenzar a entender cómo se crea el software de inteligencia artificial, pero al leer algunos artículos de noticias hoy se me ocurrió lo siguiente: ¿Cuándo se convierte AI en IA real y no simplemente en complicadas declaraciones IF en segundo plano? Si todo lo que hace el software se reduce a determinables declaraciones IF con algún grado de aleatoriedad, ¿cómo tiene más o menos AI que cualquier otro programa?

Answer 1

AI no se "convierte" en IA real ... Es al revés, deja de ser IA cuando descubres cómo funciona.

Lectura recomendada: PoAIP

Answer 2

Para empezar, cuando puedes 'entrenar' a tu IA para que se comporte de cierta manera. Luego, la IA puede tomar decisiones basadas en lo que ha aprendido de los datos de capacitación, en lugar de hacerlo a partir de "declaraciones codificadas con if". Obviamente, esto solo está arañando la superficie, pero se puede ver cómo la IA (por ejemplo) un neural network podría evolucionar con el tiempo, a medida que cambian los datos en la red.

Answer 3

Diría que es bastante parecido a AI cuando puede drive a real car in urban conditions.

¿Puedes trivializar esto diciendo que "es solo un montón de 'si' declaraciones"? No puedo

"Any sufficiently advanced technology is indistinguishable from magic." - Arthur C. Clarke.

Personalmente, creo que los pilotos automotrices para aviones y automóviles son bastante avanzados e impresionantes.

Answer 4

¿Cuándo se convierte AI AI real y no sólo complicado si las declaraciones en el fondo?

¿Quién dice que hay una diferencia? Por lo que sabemos, los cerebros en realidad son solo "determinables declaraciones IF con algún grado de aleatoriedad" también. La física es solo matemática aplicada, la química es solo física con algunos detalles simplificados para permitir trabajar a mayor escala, la biología es simplemente química simplificada a gran escala, y hasta ahora no tenemos ninguna prueba de que la psicología no se limite a simplificar a gran escala biología.

Si todo el software se reduce a determinables declaraciones IF con algún grado de aleatoriedad, ¿cómo tiene más o menos AI que cualquier otro programa?

Emergent complexity - el todo es más que la suma de sus partes y, dado que es más complejo, a menudo muestra un comportamiento que no puede ser rastreado a cualquiera de las partes, o incluso grupos específicos de ellos.

Answer 5

Todo en el universo es if declaraciones. La diferencia entre AI y no-IA (a.k.a. preprogramado complejo if declaraciones) se trata de quién toma las decisiones. El programador o la computadora?

Si un programador fuerza una respuesta Sí/No a una pregunta predeterminada, entonces no es AI. Por ejemplo:

if (question == "Is the sky blue?") 
    return true 
else 
    return false 

verdadera AI obtendría la cuestión externa (de una entrada de teclado, entrada de voz, entrada de OCR, o algo más) y luego averiguar la respuesta por sí mismo.Una verdadera dinámica if se generaría, pero los pasos preprogramados todavía podrían adoptarse para entregar la respuesta:

1. Usar una cámara adjunta longitud de onda para determinar la respuesta.
2. Busque en Google u otra fuente la respuesta.
3. Pregunta a otros en el mundo real que puedan saber la respuesta en base a la confianza.

Pero va más allá de eso. ¿Precargamos las respuestas de la longitud de onda para el # 1 arriba? ¿Predeterminamos fuentes de confianza para la computadora en el n. ° 3?

Todos estamos preprogramados desde el nacimiento, a través del ADN, con un cierto conjunto de if respuestas de enunciado integradas, y luego crecer y aprender desde allí. Sabemos cómo respirar, cómo amamantar, cómo bombear nuestro corazón, etc. en el momento en que nos ponemos "vivos". También creamos una base de datos de información desde el día 1 de nacimiento dentro de nuestros cerebros usando los sentidos ... la vista, el sonido, el tacto, el gusto y el olfato. Usamos esta base de datos para nuestras "respuestas" a las declaraciones if.

Entonces, ¿cuántas declaraciones y respuestas de if tenemos que preprogramar en una computadora antes de que los humanos determinen que es una verdadera IA? Al menos algunos para empezar ...

Pero, en última instancia, para ser llamado AI, necesita ser capaz de construir dinámicamente y responder a las declaraciones if por sí mismo y ajustar las respuestas que da, ya que aprende de una base de datos interna que crece con el tiempo

Answer 6

Aunque la mayoría de los enfoques de AI se basan en estructuras if-else, de hecho, la idea detrás de la IA se establece en los modelos computacionales. Por ejemplo, la mayoría de los sistemas de recomendación se basan en las estructuras if-else, sin embargo, estos nunca son IA. Para AI, debe haber un modelo computacional en su algoritmo que no tenga nada que ver con las estructuras if-else. Por lo tanto, ¡son las matemáticas! Otro ejemplo son los avatares que hablan como SIRI. Aunque hay muchos enfoques basados ​​en la ontología del lenguaje, no creo que hablar de SIRI sea AI, ya que no contiene un modelo computacional, aunque puede tener un modelo computacional para ayudar a las estructuras if-else. Pero los modelos computacionales no ocupan el escenario central. Por lo tanto, no hay novedad, creatividad ni sorpresa si abordas el problema como una estructura de si no.

Answer 7

una forma de separar AI de complejos enunciados "if-else" si es capaz de comprender de qué se trata, así como contemplar su propia existencia.