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#1:
El artículo es muy largo (e interesante), dificil de resumir en una entradilla o título, pero se proponen 'revisitar' los fundamentos de la AI y buscar otras formas de encararlos, dado que en la actualidad resulta casi imposible seguir avanzando en la dirección que han tomado las investigaciones.
Por ejemplo, se plantean cómo 'modelar una mente' para que las soluciones a un problema puedan plantearse de distinta forma (en la actualidad, critica que las AI se especialicen en una sóla forma de resolver un problema).
En cuanto a la memoria, deben encontrarse formas para que una AI se enfrente a ambigüedades e inconsistencias (critica que las actuales las 'evitan').
Al nivel físico, critica que los ordenadores trabajan de forma secuencial, cuando en la mente 'todo sucede al mismo tiempo'.
Por ejemplo, se plantean cómo 'modelar una mente' para que las soluciones a un problema puedan plantearse de distinta forma (en la actualidad, critica que las AI se especialicen en una sóla forma de resolver un problema).
En cuanto a la memoria, deben encontrarse formas para que una AI se enfrente a ambigüedades e inconsistencias (critica que las actuales las 'evitan').
Al nivel físico, critica que los ordenadores trabajan de forma secuencial, cuando en la mente 'todo sucede al mismo tiempo'.
#8:
5 millones. No hace falta más para romper barreras en la ciencia. Una veinteava parte de lo que se paga por un jugador de fútbol. Pensadlo.
#22:
#1 Al nivel físico, critica que los ordenadores trabajan de forma secuencial, cuando en la mente 'todo sucede al mismo tiempo'.
La arquitectura de los ordenadores actuales es la llamada máquina de "Von Newmann", y sí, es de naturaleza serial. Pero hay otras formas de computar, y el avance de las redes neuronales (conexionismo, que implica computación en paralelo), que se detuvo hace unos cuantos años, lo demuestra. Ahora me gustaría que muchos expertos en robótica retomaran aquel trabajo y se pusieran a mejorarlo, pensando siempre en el modelo animal y no en obtener conducta óptima y perfecta. Seguro que si trabajan en ello dan con formas nuevas de diseñar sistemas de computación en paralelo de forma masiva que sean viables y que tengan las constricciones adecuadas.
Es un momento estimulante para la ciencia cognitiva: llevo leídos unos cuantos trabajos seguidos que van en esta línea: más conducta, más similar a los animales, más preocupación por el cuerpo y la dinámica cuerpo-entorno, más procesamiento en paralelo y preocupación por la plausibilidad fisiológica. Espero que tengamos resultados muy pronto. Hay gente muy competente en ello.
La arquitectura de los ordenadores actuales es la llamada máquina de "Von Newmann", y sí, es de naturaleza serial. Pero hay otras formas de computar, y el avance de las redes neuronales (conexionismo, que implica computación en paralelo), que se detuvo hace unos cuantos años, lo demuestra. Ahora me gustaría que muchos expertos en robótica retomaran aquel trabajo y se pusieran a mejorarlo, pensando siempre en el modelo animal y no en obtener conducta óptima y perfecta. Seguro que si trabajan en ello dan con formas nuevas de diseñar sistemas de computación en paralelo de forma masiva que sean viables y que tengan las constricciones adecuadas.
Es un momento estimulante para la ciencia cognitiva: llevo leídos unos cuantos trabajos seguidos que van en esta línea: más conducta, más similar a los animales, más preocupación por el cuerpo y la dinámica cuerpo-entorno, más procesamiento en paralelo y preocupación por la plausibilidad fisiológica. Espero que tengamos resultados muy pronto. Hay gente muy competente en ello.
#21:
Me ha parecido muy interesante. La IA necesita una refundación conceptual, y las bases filosóficas las tienen ya construidas, sólo falta empezar con ello.
Yo soy psicólogo experimental y trabajo en temas de aprendizaje con animales (sobre todo humanos, pero no sólo) y sistemas artificiales (conexionismo). Por eso me interesa la IA. Podría decirse que hay un número de disciplinas (psicología, inteligencia artificial, neurociencia) que se englobarían juntas en eso que llaman "ciencia cognitiva". De hecho, en las bases fundacionales de la moderna psicología cognitiva tenemos el germen de la IA. Pero de la IA "vieja", como la llamamos algunos. A partir de cierto momento, la IA dejó de ser lo que era y siguió un camino diferente.
Me queda patente cada vez que hablo con un ingeniero de estos que fabrican robots impresionantes. Yo siempre empiezo la conversación interesado, haciendo preguntas... Y acabo decepcionado. El trabajo de muchos expertos en robótica es genial desde el punto de vista de la ingeniería, y me siguen dejando impresionado. Pero es también trivial desde el punto de vista de la ciencia cognitiva. Yo no llamaría "inteligencia" a lo que hacen esos robots. La inteligencia es algo mucho más complejo en apariencia, pero se construye con mimbres más sencillos.
Hoy se está notando una vuelta a la "vieja IA", con esa recuperación de los antiguos robots-insecto de Rodney Brooks, con los robots que aprenden por reforzamiento del MIT, con los robots enactivos inspirados por Varela... La idea es volver a mirar a la biología, a la psicología: a fijarse en cómo están hechos y se comportan los animales. Y reconocer la importancia del cuerpo, del sistema dual y dinámico entorno-cuerpo... Y paralelamente, también los psicólogos estamos retomando algunas de esas ideas que se nos quedaron por el camino: es de una elegancia impresionante el trabajo de ciertos psicólogos que con un par de ecuaciones dinámicas pueden describir y predecir comportamientos sencillos, sea en humanos, otros animales o sistemas artificiales con ciertas condiciones. Creo que nunca debimos separarnos, los ingenieros y los otros científicos cognitivos.
Yo soy psicólogo experimental y trabajo en temas de aprendizaje con animales (sobre todo humanos, pero no sólo) y sistemas artificiales (conexionismo). Por eso me interesa la IA. Podría decirse que hay un número de disciplinas (psicología, inteligencia artificial, neurociencia) que se englobarían juntas en eso que llaman "ciencia cognitiva". De hecho, en las bases fundacionales de la moderna psicología cognitiva tenemos el germen de la IA. Pero de la IA "vieja", como la llamamos algunos. A partir de cierto momento, la IA dejó de ser lo que era y siguió un camino diferente.
Me queda patente cada vez que hablo con un ingeniero de estos que fabrican robots impresionantes. Yo siempre empiezo la conversación interesado, haciendo preguntas... Y acabo decepcionado. El trabajo de muchos expertos en robótica es genial desde el punto de vista de la ingeniería, y me siguen dejando impresionado. Pero es también trivial desde el punto de vista de la ciencia cognitiva. Yo no llamaría "inteligencia" a lo que hacen esos robots. La inteligencia es algo mucho más complejo en apariencia, pero se construye con mimbres más sencillos.
Hoy se está notando una vuelta a la "vieja IA", con esa recuperación de los antiguos robots-insecto de Rodney Brooks, con los robots que aprenden por reforzamiento del MIT, con los robots enactivos inspirados por Varela... La idea es volver a mirar a la biología, a la psicología: a fijarse en cómo están hechos y se comportan los animales. Y reconocer la importancia del cuerpo, del sistema dual y dinámico entorno-cuerpo... Y paralelamente, también los psicólogos estamos retomando algunas de esas ideas que se nos quedaron por el camino: es de una elegancia impresionante el trabajo de ciertos psicólogos que con un par de ecuaciones dinámicas pueden describir y predecir comportamientos sencillos, sea en humanos, otros animales o sistemas artificiales con ciertas condiciones. Creo que nunca debimos separarnos, los ingenieros y los otros científicos cognitivos.
#6:
#5 
No, en serio, ahora mismo hay dos tipos de IA: software y hardware.
Por un lado, el software se ejecuta siempre de forma secuencial, pues una instrucción va detrás de otra en un procesador. En cambio, las neuronas funcionan en paralelo.
Por el otro, el hardware puede funcionar en paralelo pero es fijo, mientras que las neuronas varían sus conexiones todo el rato según las necesidades.
En cualquier caso, mejor no sigo, que no sé mucho más y seguro que me cuelo en algo
No, en serio, ahora mismo hay dos tipos de IA: software y hardware.
Por un lado, el software se ejecuta siempre de forma secuencial, pues una instrucción va detrás de otra en un procesador. En cambio, las neuronas funcionan en paralelo.
Por el otro, el hardware puede funcionar en paralelo pero es fijo, mientras que las neuronas varían sus conexiones todo el rato según las necesidades.
En cualquier caso, mejor no sigo, que no sé mucho más y seguro que me cuelo en algo
Comentarios
El artículo es muy largo (e interesante), dificil de resumir en una entradilla o título, pero se proponen 'revisitar' los fundamentos de la AI y buscar otras formas de encararlos, dado que en la actualidad resulta casi imposible seguir avanzando en la dirección que han tomado las investigaciones.
Por ejemplo, se plantean cómo 'modelar una mente' para que las soluciones a un problema puedan plantearse de distinta forma (en la actualidad, critica que las AI se especialicen en una sóla forma de resolver un problema).
En cuanto a la memoria, deben encontrarse formas para que una AI se enfrente a ambigüedades e inconsistencias (critica que las actuales las 'evitan').
Al nivel físico, critica que los ordenadores trabajan de forma secuencial, cuando en la mente 'todo sucede al mismo tiempo'.
#1 Al nivel físico, critica que los ordenadores trabajan de forma secuencial, cuando en la mente 'todo sucede al mismo tiempo'.
La arquitectura de los ordenadores actuales es la llamada máquina de "Von Newmann", y sí, es de naturaleza serial. Pero hay otras formas de computar, y el avance de las redes neuronales (conexionismo, que implica computación en paralelo), que se detuvo hace unos cuantos años, lo demuestra. Ahora me gustaría que muchos expertos en robótica retomaran aquel trabajo y se pusieran a mejorarlo, pensando siempre en el modelo animal y no en obtener conducta óptima y perfecta. Seguro que si trabajan en ello dan con formas nuevas de diseñar sistemas de computación en paralelo de forma masiva que sean viables y que tengan las constricciones adecuadas.
Es un momento estimulante para la ciencia cognitiva: llevo leídos unos cuantos trabajos seguidos que van en esta línea: más conducta, más similar a los animales, más preocupación por el cuerpo y la dinámica cuerpo-entorno, más procesamiento en paralelo y preocupación por la plausibilidad fisiológica. Espero que tengamos resultados muy pronto. Hay gente muy competente en ello.
5 millones. No hace falta más para romper barreras en la ciencia. Una veinteava parte de lo que se paga por un jugador de fútbol. Pensadlo.
#8 es así de triste... y aún menos mal que sigue habiendo paises dispuestos a invertir un mínimo en ciencia... nosotros en breves volveremos a lidiar con la alquimia medieval.
Me ha parecido muy interesante. La IA necesita una refundación conceptual, y las bases filosóficas las tienen ya construidas, sólo falta empezar con ello.
Yo soy psicólogo experimental y trabajo en temas de aprendizaje con animales (sobre todo humanos, pero no sólo) y sistemas artificiales (conexionismo). Por eso me interesa la IA. Podría decirse que hay un número de disciplinas (psicología, inteligencia artificial, neurociencia) que se englobarían juntas en eso que llaman "ciencia cognitiva". De hecho, en las bases fundacionales de la moderna psicología cognitiva tenemos el germen de la IA. Pero de la IA "vieja", como la llamamos algunos. A partir de cierto momento, la IA dejó de ser lo que era y siguió un camino diferente.
Me queda patente cada vez que hablo con un ingeniero de estos que fabrican robots impresionantes. Yo siempre empiezo la conversación interesado, haciendo preguntas... Y acabo decepcionado. El trabajo de muchos expertos en robótica es genial desde el punto de vista de la ingeniería, y me siguen dejando impresionado. Pero es también trivial desde el punto de vista de la ciencia cognitiva. Yo no llamaría "inteligencia" a lo que hacen esos robots. La inteligencia es algo mucho más complejo en apariencia, pero se construye con mimbres más sencillos.
Hoy se está notando una vuelta a la "vieja IA", con esa recuperación de los antiguos robots-insecto de Rodney Brooks, con los robots que aprenden por reforzamiento del MIT, con los robots enactivos inspirados por Varela... La idea es volver a mirar a la biología, a la psicología: a fijarse en cómo están hechos y se comportan los animales. Y reconocer la importancia del cuerpo, del sistema dual y dinámico entorno-cuerpo... Y paralelamente, también los psicólogos estamos retomando algunas de esas ideas que se nos quedaron por el camino: es de una elegancia impresionante el trabajo de ciertos psicólogos que con un par de ecuaciones dinámicas pueden describir y predecir comportamientos sencillos, sea en humanos, otros animales o sistemas artificiales con ciertas condiciones. Creo que nunca debimos separarnos, los ingenieros y los otros científicos cognitivos.
#29 Eso que dices no es cierto, trabajan codo con codo con neurocientíficos, pero los matemáticos e informaticos no son simples obreros como tu dices, de hecho son la parte fundamental.
Y siento decirte que el cerebro puede ser simulado con modelos matemáticos, porque es simplemente un objeto físico sujeto a reacciones químicas y electricas. Lo que ocurre es que su complejidad es mayor que la que podemos manejar con nuestro actual nivel tecnológico.
Lo que no se es que pintan los sacerdotes en esto.
#30 la estructura mas compleja del universo es precisamente, el cerebro humano.Sería mas sencillo simular el universo entero que nuestro cerebro.
Y no lo digo yo, http://divulgamat2.ehu.es/index2.php?option=com_content&do_pdf=1&id=4785
cuando la máquina empiece a hacerse preguntas sobre sí misma, se necesitarán sacerdotes católicos que le den catequesis
No querras que la maquina conozca primero a imanes musulmanes, se nos haga taliban y destruya la civilizacion occidentan,¿verdad?
Es importantisimo que en su aprendizaje y programacion aprenda como base el Cristianismo y el catolicismo a poder ser.Mas que nada para que sepa de que lado está.
#31 Obviamente es mas complejo simular en universo, porque en su interior hay como mínimo 6 mil millones de cerebros humanos.
Que respuestas puede resolver el cristianismo??
#33 esta bien, la inteligencia del hormiguero ,o sea los 6000 millones de cerebros humanos, es lo mas complejo del universo.
durante 2000 años,gracias al Cristianismo se ha creado esa inteligencia colectiva.El primer libro impreso de gran difusion fué la Biblia de Gutenberg. Los derechos humanos tienen base cristiana.
Esta claro que lo que predica el Islam (muerte y destruccion del infiel) va contra las leyes de la robótica.El cristianismo cumple las leyes de la robótica al dedillo.
Bueno, sobre los años 80 se invirtieron millones de dolares en busca de la creación de la I.A, no repararon en gastos debido a que se creia que estaban realmente cerca por una predicción que hizo Turing (que la I.A ya existiria antes de siglo XXI), por desgracia todos esos fondos se destinaron a potenciar una I.A. basada en métodos logico/racionales, con lo cual se creo un sistema maestro (una computadora experta sobre un tema, por ejemplo ajedrez), pero no se llego a cumplir el objetivo pretendido.
La I.A. ha pasado desapercibida durante unos cuantos años, ahora empleamos mecanismos más basados en procesos naturales (como redes sociales, entrenamiento con algoritmos genéticos), que tratan de emplear la incertidumbre y la aleatoriedad como una aliada, siempre y cuando se consiga adaptar su tendecia.
Esta es una gran noticia para la humanidad.
#27 Como piensan descifrar el funcionamiento del cerebro sin modelos matemáticos, simulaciones informáticas etc.
Los investigadores en inteligencia artificial llevan decadas copiando y simulando comportamientos biológicos, físicos y neurológicos. Y para no han necesitado ser expertos en esas areas.
#28 tu error es que crees que el cerebro puede ser simulado con modelos matematicos.Cuando logren determinar el caos puede.
Ya sé que llevan décadas sin hablar con neurocientícos y sacerdotes católicos.Y así les ha ido.
La inteligencia artificial que existe en la actualidad no merece ese nombre.
En mi opinión, para tener algo remotamente parecido a un cerebro (y no digo humano) necesitamos un computador cuántico. Mientras no tengamos uno, la "I" de IA siempre va a ser mentirijilla...
#4 O un cerebro positrónico En cuanto solucionen el problema de trabajar con antipartículas
#5
No, en serio, ahora mismo hay dos tipos de IA: software y hardware.
Por un lado, el software se ejecuta siempre de forma secuencial, pues una instrucción va detrás de otra en un procesador. En cambio, las neuronas funcionan en paralelo.
Por el otro, el hardware puede funcionar en paralelo pero es fijo, mientras que las neuronas varían sus conexiones todo el rato según las necesidades.
En cualquier caso, mejor no sigo, que no sé mucho más y seguro que me cuelo en algo
#6 El software tambien trabaja en paralelo ya que obviamente trabajan sobre un hardware. A día de hoy uno de los métodos mas eficaces de aprendizaje son las redes neuronales multicapa. Que obviamente pueden ser implementadas para trabajar en paralelo. Funcionan bastante bien y la regla de aprendizaje es bastante rápida. Para valores discretos se prefieren los arboles de decisión ya que aprenden de maravilla. No se que plantean hacer la gente del MIT pero basarse en modelos biológicos siempre ha sido una buena opción, véase las redes neuronales o las metahuristicas basadas en colonia de hormigas, a ver con que nos sorprenden esta vez.
#14 sí, claro, el software puede correr en paralelo: una instrucción por ciclo por procesador. Pero el cerebro dispone de 10 a la 11 neuronas haciendo cosas y modificando sus conexiones en paralelo todo el rato. ¿Un ordenador con 10 a la 11 procesadores? Sí, es cuestión de tirar gente, dinero y tiempo y se podrá construir. Ahora, mantén tú ese ordenador en un volumen de mil y pico cm3 y con 2000 calorías diarias
El ordenador cuántico es el futuro, pero aún no sabemos cómo
La inteligencia artificial no va a llegar de la mano de los informáticos, sino de los investigadores de Neurociencia.
Los informáticos e ingenieros electrónicos serán los obreros que piquen piedra basandose en las directrices que les den psiquiatras,neurologos,etc.
Pero para que llegue eso, primero debe haber nuevos materiales que permitan hacerlo,cosa que no existe hoy en día.Con los flip-flop cuanticos puede.
#25 Tu piensas que los informaticos son solo picateclas?
Deberias darte una vuelta por los congresos que hay sobre el tema, te sorprenderias. La mayoría son matemáticos, estadísticos e informáticos.
#26 No creo que ninguna de esas ramas vaya a producir inteligencia artificial (similar a la humana)
Los neurocientíficos, cuando logren descifrar el funcionamiento del cerebro, serán los que le pasen informacion de cómo hacerlo al resto.
Tambiénb se necesitarán psicólogos ,y sacerdotes doctores en Teología, para estar preparados para cuando la maquina empiece a hacerse preguntas.
#39 Creo que la filosofia no puede ni definir la inteligencia, así que mucho menos puede definirla en forma de función matemática.
#40 digo que la razon de ser de nuestra existencia como animales es procrear a otros, de igual manera la razon de ser de la raza inteligente es crear entes que les superen,
la razon de existir de la raza humana es crear vida mas inteligente y el objetivo ultimo con el cual deben ser programada la IA es crear otra mas avanzada que ella.
Vaya, por fin un hilo de comentarios que realmente amplía y contextualiza el ya de por interesante artículo del MIT (aunque ya veo por ahí un conato de discusión por la pintoresca idea de enseñarles el catecismo a las pobres IAs). Solo una cosa más, que a mi me parece bastante clave. Si dentro del giro general en el foco de la investigación se pretende, como comentan del RALA, que "the description of the system aligns with the system it represents", parece que están intentando dejar atrás el modelo reduccionista que todavía para Chaitin es la piedra de toque de lo que puede resultar útil cientificamente, que la descripción del sistema simplifique y se distancie del propio sistema.
Tal como lo entiendo, esto es girar el timón hacia los sistemas complejos no lineales. De hecho la crítica de Searle al test de Turing con el ejemplo de la habitación china es que sigue siendo mecánico. Por lo que he leido, en neurociencia ya se utilizan modelos complejos y se habla de propiedades emergentes del cerebro, y tengo la impresión (no conozco mucho el tema) que es difícil una descripción de propiedades emergentes que no esté necesariamente alineada con la dinámica del sistema que representa.
Lo curioso del caso puede ser que se llegue a la conclusión de que un determinado modelo científico es útil siempre y cuando estudie un sistema en el que nosotros (y nuestro cerebro) no estemos implicados, pero en el momento que entramos en el loop de intentar conocer y reproducir aquello con lo cual conocemos y reproducimos todo lo demás, necesitemos cambiar las reglas de uso por otras menos rígidas, menos lineales e incluso más inciertas simplemente para ver si funcionan mejor.
Y el MIT pasó a llamarse Skynet...
Nadie lo ha dicho todavia?
El 29 de agosto de 1997 a las 2:14 am la red de ordenadores skynet toma conciencia de si misma y comienza lo que es recordado como el juicio final
Detecto un cambio de enfoque brutal: por aquí se habla de "simular" la inteligencia, no de "crear máquinas que piensan". Eso supone un avance y un reconocimiento de nuestras limitaciones...
Para mí solo hay una forma de IA: la simulación de un cerebro humano. Hoy en día no somos capaces ni de simular algo tan "simple" como el comportamiento completo de una célula. Por otro lado, como decía Dijkstra, no tiene mucho sentido simular la inteligencia humana: deberíamos tratar de simular cosas mejores. Y es que inteligencias humanas ya hay muchas y cualquier pareja de humanos puede crear una nueva.
Supongo que el gran fracaso de los avances de IA es si existe la necesidad de una IA de verdad y no un sistema heurístico eficiente.
Por ahora lo rentable económicamente por que es menos complejo, tiene aplicaciones y con salida comercial son los sistemas heurísticos, que pueden dar muchas pistas en su crecimiento de información para que una inteligencia humana cree algo.
Si no fuera por los mil años de oscurantismo que tuvimos en la Edad Media, qué habríamos logrado ya...
Esto acerca a la sociedad a Ghost in the Shell, hardware más 'biológico', inteligencia 'más humana' (y no matemática, aunque habría que discutir si al final la inteligencia no son más que reglas matemáticas aplicadas a hechos 'verdaderos').
IA fue la última asignatura que aprobé de la carrera, pues es la asignaura más deslabazada que existe. No se basa en construir sobre lo visto anteriormente, sino un conjunto de técnicas independientes unas de otras. Eso unido a que tenía los peores profesores de la Facultad de Informática hacen de un campo que debería ser interesantísimo, una asignatura gris y aburrida. Me alegro mucho de que alguien inicie un proyecto de este tipo. Ya tocaba.
Cuando se pretende, por poner un caso, meter la gestion de una empresa en un ordenador, lo primero que hay que tener claro, y con detalles, es el funcionamiento de la empresa. Me da que a dia de hoy el conocimiento del funcionamiento de la mente humana no alcanza ni de lejos el nivel necesario para duplicar su funcionamiento en un ordenador.
A ver qué proponen con tanto dinero. No está mal querer innovar, pero en ello hay muchos científicos hoy en día y no salen cosas nuevas muy a menudo que digamos.
Es el equivalente a querer reinventar la física y buscar teorías nuevas que junten la Relatividad General y la Mecánica Cuántica. Hay muchos intentos, todos infructuosos por ahora, salvo la teoría de las cuerdas; e incluso esta última aún no se acepta por el nivel de complejidad que entraña su "elegancia" y lo mucho que falta por desarrollar de ella.
Por lo menos, las intenciones son buenas y el MIT es un lugar con mucha infraestructura y buenos profesionales. Espero que salga algo bueno.
#2 Si, lo que resulta curioso es que no van a invertir esfuerzos especificamente en el desarrollo de aplicaciones o tecnología, sino más bien en el desarrollo de una "ciencia de la AI" basada en unos fundamentos distintos a los de hace 50 años.
La inteligencia artificial es algo muy sencillo de hacer,solo hace falta tiempo.
Creando un simple algoritmo evolutivo que vaya aprendiendo y reprogramandose por sí mismo, usando como base de inicial de memoria y conocimiento todo Internet.
Y dejandolo que se cocine él solo.
Google con su enorme poder de computacion y almacenamiento de informacion y busquedas, es el 1º candidato para conseguirlo.
De hecho,creo firmemente que este algoritmo ya esá "creciendo" desde hace unos años,en el mas absoluto de los secretos.
Un pista: el sistema operativo que quieren introducir llamado "Android" ,es una declaración de intenciones.Mucho ojo con Google.
#34 heurístico no significa inteligente aunque un sistema inteligente puede tener base heurística. http://es.wikipedia.org/wiki/Heurística_(informática)
#34 Los algoritmos genéticos estan bien para un determinado tipo de problemas, pero creo que seria muy dificil de aplicar para el crear inteligencia, los genéticos necesitan una minimizar una función objetivo y ya me contaras como defines una función del tipo x=inteligencia().
No se si es mas dificil definir la inteligencia en forma de función matematica optimizable o directamente simular matematicamente un cerebro inteligente.
#37 la función objetivo de cualquier algoritmo de inteligencia artificial debería ser... crear otras máquinas más inteligentes que ella misma.
Y con esto entramos en el campo de la filosofía
El artículo no da la suficiente información de las bases principales de su objeto, y según entiendo si tuvieran mas bases las ideas estarían más preconcebidas por tanto ya esta decidido que y cómo se va a llevar a cabo y como señala Tessera en su comment: "tratando de forzar a la naturaleza por los senderos de su elección". ahora bien la actual IA tanto la clásica como la coneccionista fue una evolución de la misma explotación de la matemática moderna y clásica, y su implementación ha ido en función del avance en tecnología y el costo de estos (imposible compararse con Japón). Ahora bien, actualmente la investigación en IA tiene sólo un problema que es caótica por el hecho de que lastimosamente los resultados obtenidos son difíciles de contrastar y más aún si abusan del uso de heurísticas, por lo tanto me es indiferente el resultado que puedan obtener "salvo" que puedan encontrar un mejor rumbo, que para mi humilde expresión la veo muy muy complicada.
¿Qué?
Uno de los avances que en principio veremos en no demasiado tiempo en IA son las grandes bases de datos de conocimiento genéricas, producto de la facilidad de obtener información de cualquier campo gracias a internet. Su objetivo es simular inteligencia gracias a tener una gran cantidad de datos.
#10 Una gran cantidad de datos te da una enciclopedia, no inteligencia. Una enciclopedia no es inteligente.
Es interesante toda esa investigación, redes neuronales, algoritmos genéticos, etc.
Bueno, habrá que buscar otro punto de vista.
#15 Cuando se trabaja en IA, hagas lo que hagas, vas a llegar a un mismo punto que es una barrera casi infranqueable ahora mismo: la representación del conocimiento (KR). Ahí es donde necesitas una "enciclopedia" que sea capaz de relacionar conceptos reales con modelos abstractos computables.
Joder, yo creo que los del MIT son capaces de hacer una IA que nos supere incluso, estos tipos harían cualquier cosa