Artículos en inglés sobre inteligencia artificial y sus traducciones.
El campo se basa en la afirmación La idea básica es que Un atributo humano fundamental: la inteligencia, puede describirse con tanta precisión que puede ser simulado por máquinas. [5] Esto plantea cuestiones filosóficas sobre la naturaleza de la mente y los límites de la arrogancia científica, cuestiones que han sido abordadas por el mito, la ficción y la filosofía desde la antigüedad. [6] La inteligencia artificial ha sido objeto de un optimismo apasionante,[7] sufrió reveses impactantes,[8] y hoy es una parte importante de la industria de la tecnología, brindando apoyo para muchas de las tareas más difíciles de la informática. al problema. [9]
La investigación en inteligencia artificial es altamente técnica y especializada, profundamente dividida en subcampos que a menudo no logran comunicarse entre sí. [10] Han surgido subcampos en torno a instituciones específicas, el trabajo de investigadores individuales, soluciones a problemas específicos, diferencias de opinión de larga data sobre cómo implementar la inteligencia artificial y la aplicación de herramientas muy diversas. Las cuestiones centrales de la inteligencia artificial incluyen características como el razonamiento, el conocimiento, la planificación, el aprendizaje, la comunicación, la percepción y la capacidad de mover y manipular objetos. [11] La inteligencia general (o “IA fuerte”) sigue siendo un objetivo a largo plazo de (algunas) investigaciones. [12]
Máquinas pensantes y seres artificiales aparecen en la mitología griega, como Talos de Creta, el robot dorado de Hefesto y Galatea de Pigmalión. [13] Todas las civilizaciones importantes han construido imágenes humanas que se creían inteligentes: estatuas animadas fueron adoradas en Egipto y Grecia, [14] robots humanoides de Yan Shi, [15] Héroe de Alejandría, [16] Al-Jazari [ 17] y construido por Wolfgang von Kempelen. También se cree generalmente que Jābir ibn Hayyān[19], Judah Loew[20] y Paracelso crearon humanos artificiales. En los siglos XIX y XX, los humanos artificiales se habían convertido en una característica común de las novelas, como Frankenstein o Carrel? de Mary Shelley. R.U.R. de apek (el robot universal de Rosen). [22] Pamela McCordack cree que todos estos son ejemplos de un antiguo impulso de, como ella lo describe, "forjar dioses". [6] La historia de estas criaturas y su destino analiza muchas de las mismas esperanzas, temores y cuestiones éticas que la inteligencia artificial.
El problema de simular (o crear) inteligencia se ha dividido en muchos subproblemas específicos. Estos incluyen características o habilidades especiales que los investigadores esperan que muestren los sistemas inteligentes. Las características que se describen a continuación han recibido la mayor atención. [11]
[editar] Deducción, razonamiento, resolución de problemas
Los primeros investigadores de inteligencia artificial desarrollaron herramientas que imitaban lo que usan los humanos al resolver acertijos, jugar juegos de mesa o hacer deducciones lógicas. Algoritmos de razonamiento por pasos. [39] A finales de los años 1980 y 1990, la investigación sobre inteligencia artificial también utilizó conceptos de la teoría de la probabilidad y la economía para desarrollar métodos muy exitosos para tratar con información incierta o incompleta. [40]
Para problemas difíciles, la mayoría de estos algoritmos pueden requerir enormes recursos computacionales; la mayoría experimenta una "explosión combinatoria": cuando el problema excede un cierto tamaño, la memoria requerida o la cantidad de tiempo de computadora se vuelven astronómico. Encontrar algoritmos de resolución de problemas más eficaces es una máxima prioridad en la investigación de la inteligencia artificial. [41]
Los humanos utilizan un juicio rápido e intuitivo para resolver la mayoría de los problemas, en lugar del razonamiento consciente paso a paso que las primeras investigaciones de IA pudieron simular.
[42] La inteligencia artificial ha logrado algunos avances en la imitación de esta resolución de problemas "subsimbólica": los métodos incorporados enfatizan la importancia de las habilidades sensoriomotoras para el razonamiento de alto nivel. La investigación de redes neuronales intenta simular la producción interna de esta habilidad en humanos y animales; cerebros.
Inteligencia general
Artículo principal: IA fuerte e IA completa
La mayoría de los investigadores esperan que su trabajo eventualmente se incorpore a un sistema con inteligencia general (llamado Strong AI) es una máquina que combina todas las habilidades anteriores y supera las capacidades humanas en la mayoría o en todos los aspectos. [12] Algunos creen que un proyecto de este tipo puede requerir características antropomórficas, como conciencia artificial o cerebros artificiales. [74]
Muchos de los problemas anteriores se consideran IA completa: para resolver un problema, debes resolverlos todos. Por ejemplo, incluso una tarea tan sencilla y concreta como la traducción automática requiere que la máquina siga el argumento del autor (racionalidad), sepa de qué se habla (conocimiento) y reproduzca fielmente la intención del autor (inteligencia social). Por lo tanto, la traducción automática se considera inteligencia totalmente artificial: puede requerir una inteligencia artificial tan poderosa como la humana para completarla. [75]
[editar] Métodos
No existe una teoría o paradigma unificado establecido para guiar la investigación en inteligencia artificial. Los investigadores no están de acuerdo en muchas cuestiones. [76] Varias preguntas de larga data son: ¿Debería la inteligencia artificial simular la inteligencia natural aprendiendo psicología o neurología? ¿O es la biología humana tan irrelevante para la investigación de la IA como lo es la biología de las aves para la ingeniería aeroespacial? [77] ¿Se puede describir el comportamiento inteligente mediante principios simples y elegantes como la lógica o la optimización? ¿O es necesario resolver una gran cantidad de problemas que no tienen ninguna relación entre sí? [78] ¿Se puede replicar la inteligencia utilizando símbolos avanzados similares a las palabras y los pensamientos? ¿O necesita procesamiento de "subsímbolos"? [79]
[Editor] Cibernética y Simulación Cerebral
Artículo principal: Cibernética y Neurociencia Computacional
No existe consenso sobre hasta qué punto el cerebro debería Se simulará una opinión unánime. En las décadas de 1940 y 1950, varios investigadores exploraron las conexiones entre la neurología, la teoría de la información y la cibernética. Algunos de ellos construyeron máquinas que utilizaban redes electrónicas para demostrar inteligencia básica, como las Tortugas de W. Gray Walter y las Bestias de Johns Hopkins. Muchos de estos investigadores se reunieron en la Sociedad Teleológica de la Universidad de Princeton y en el Ratio Club del Reino Unido. [24] En 1960 d.C., este enfoque fue abandonado en gran medida, aunque algunos elementos reaparecieron en 1980 d.C.
¿Cómo juzgar si un agente es inteligente? En 1950, Alan Turing propuso un procedimiento general para probar agentes inteligentes, ahora conocido como prueba de Turing. Este programa permite probar casi todos los problemas importantes de la inteligencia artificial. Sin embargo, este es un desafío muy difícil y actualmente todos los agentes fracasan.
La IA también se puede evaluar en problemas específicos como trivias de química, reconocimiento de escritura y juegos. Esta prueba se llama Prueba de Turing del experto en la materia. Los problemas más pequeños proporcionan metas más alcanzables con resultados cada vez más positivos.
Los principales resultados del test de inteligencia artificial son:
Mejor: Imposible rendir mejor
Poderoso Superman: Realizar mejor que todos los humanos
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Sobrehumano: se desempeña mejor que la mayoría de los humanos
Subhumano: se desempeña peor que la mayoría de los humanos
Por ejemplo, el desempeño de las damas es óptimo,[143] Rendimiento en ajedrez es sobrehumano, acercándose a una fuerza sobrehumana, [144] mientras que el desempeño en muchas tareas cotidianas realizadas por humanos es infrahumano.
Un enfoque completamente diferente se basa en medir la inteligencia de las máquinas a través de pruebas que se desarrollan a partir de una definición matemática de inteligencia. Los ejemplos de tales pruebas comenzaron a finales de la década de 1990 con el diseño de pruebas de inteligencia utilizando los conceptos de complejidad y compresión de Kolmogorov.
Marcus Hutter propuso una definición similar de inteligencia artificial en su libro General Artificial Intelligence (Springer 2005) y la desarrolló Legg y Hutter [147]. Como ventaja, las definiciones matemáticas se pueden aplicar a la inteligencia no humana y sin evaluadores humanos.
La inteligencia artificial es un tema común en la ciencia ficción y en las predicciones sobre el futuro de la tecnología y la sociedad. La existencia de una inteligencia artificial que rivaliza con la humana plantea cuestiones éticas espinosas, y el poder potencial de la tecnología inspira esperanza y preocupación.
Frankenstein, de Mary Shelley,[160] considera una cuestión clave en la ética de la inteligencia artificial: si una máquina puede crearse para ser inteligente, ¿puede también sentir? Si puede sentir, ¿tiene los mismos derechos que los humanos? Esta idea también aparece en la ciencia ficción moderna: la película "Inteligencia artificial" postula que a una máquina con la forma de un niño se le da la capacidad de sentir emociones humanas, incluida, lamentablemente, la capacidad de soportar el dolor. Esta cuestión, ahora conocida como "derechos de los robots", está siendo considerada actualmente, por ejemplo, por el Instituto para el Futuro de California,[161] aunque muchos críticos creen que la discusión es prematura. [162]
Otro tema explorado por escritores de ciencia ficción y futuristas es el impacto de la inteligencia artificial en la sociedad. En la novela, la IA se representa como un sirviente (R2D2 en Star Wars), un ejecutor (K.I.T.T. Knight Rider), un camarada (Commander Lt. Data en Star Trek), un conquistador (The Matrix), un dictador (crucemos los dedos) ), exterminador (Terminator, Battlestar Galactica), extensión de las habilidades humanas (Ghost in the Shell) y salvador de la humanidad (R. Daneel Olivaw en la serie base). Fuentes académicas han considerado las consecuencias: reducción de la demanda de trabajo humano, [163] mayores capacidades o experiencia humanas, [164] y la necesidad de una redefinición de la identidad humana y los valores fundamentales. [165]
Varios futuristas creen que la inteligencia artificial trascenderá los límites del progreso y cambiará fundamentalmente a la humanidad. Utilizando la Ley de Moore, que describe el interminable progreso exponencial de la tecnología digital con asombrosa precisión, Ray Kurzweil calculó que para 2029, las computadoras de escritorio tendrán el mismo poder de procesamiento que el cerebro humano. Para 2045, la inteligencia artificial llegará a un punto en el que podrá mejorarse a sí misma. a un ritmo mucho más allá de lo imaginado en el pasado, una situación que el autor de ciencia ficción Vernor Vinge ha denominado "singularidad tecnológica". [164] Edward Fredkin creía que "la inteligencia artificial es la siguiente etapa en la evolución", [166] esta idea fue propuesta por primera vez por Darwin in the Machine (1863) de Samuel Butler y discutida por George Dyson en su Elaborated in the 1998 book of the mismo nombre. Varios futuristas y escritores de ciencia ficción predicen un futuro en el que los humanos y las máquinas se fusionarán en cyborgs más capaces y poderosos que cualquiera de los dos. La idea, conocida como transhumanismo, surgió de Aldous Huxley y Robert Ettinger y ahora está asociada con el diseñador de robots Hans Moravec, el experto en cibernética Kevin Warwick y el inventor Ray Kurzweil. [164] El transhumanismo también aparece en la ficción, como el cómic The Ghost in the Shell y la serie de ciencia ficción Dune. Pamela McCordack escribió que estas escenas expresaban antiguos anhelos humanos, a los que ella llamó "dioses forjadores"[6]