inteligencia artificial

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inteligencia artificial (UI, Artificial Intelligence, AI) es una ciencia informática especializada en la creación de máquinas que muestran signos de comportamiento inteligente. La definición de "comportamiento inteligente" sigue siendo el tema de discusión, más comúnmente utilizado como un estándar de inteligencia por la razón humana. John McCarthy llegó a 1955 por primera vez.

La investigación de inteligencia artificial es altamente especializada y especializada, y se divide en varios campos que a menudo no se pueden vincular. Toda la investigación también se divide en varios problemas técnicos; algunos de los subcampos se ocupan de la solución de problemas específicos, algunos de ellos, por ejemplo, para usar herramientas específicas o para lograr aplicaciones específicas. La cuestión de si es posible construir inteligencia artificial también está estrechamente relacionada con el problema de la conciencia, la cuestión de los cálculos llevados a cabo por el cerebro humano en sí o la cuestión de la evolución de las capacidades cognitivas. Filosofías similares de la inteligencia artificial son dilemas similares.

Los temas principales en la investigación incluyen el razonamiento artificial inteligencia, el conocimiento, la planificación, el aprendizaje, el procesamiento del lenguaje natural (comunicación), la percepción y la capacidad de moverse y manipular objetos. El logro de la inteligencia general sigue siendo uno de los principales objetivos de la investigación en este campo.

A partir de los aspectos psicosociales de la inteligencia artificial es una de las formas de inteligencia no humana.

La comprensión de la inteligencia artificial, especialmente en el público en general, está influenciada por la falta de conocimiento de lo que es posible y lo que no es posible en la inteligencia artificial, que se ve respaldada por la imaginación ilimitada utilizada en la "Ciencia Ficción". Para que la inteligencia artificial sea considerada como una disciplina, es necesario determinar estos límites y eliminar conjeturas (a veces incluso mágicas). Estos límites están determinados por las propiedades de las herramientas disponibles para la inteligencia artificial. En primer lugar, es necesario decir qué es inteligencia artificial. La inteligencia artificial consiste en construir y utilizar modelos de actividad humana (procesos) que se consideran inteligentes. Esta actividad es generada por las estructuras del cerebro humano, el mundo real. Desde su inicio (desde mediados del siglo 20), este modelado ha tomado dos caminos:

1. Modelar las manifestaciones externas de la actividad humana inteligente

2. Modelado de estructuras cerebrales humanas reconocidas, actualmente redes neuronales

Nástroje
Artificial Intelligence ha elegido un programa informático basado en computadora para modelar (modelar). El ordenador puede ser complementada con variables de sensores (física, química, biológica, etc.) y los actuadores (medios de movimiento tentáculos - ruedas, pistas, piernas, etc.), y esto puede resultar en un dispositivo complejo - robot cognitivo vehículo lunar, un coche sin que el conductor, etc. Estos complementos de computadora no son esenciales ahora porque solo necesitamos monitorear las capacidades de procesamiento del programa de computadora.

Los lenguajes formales artificiales son los lenguajes de programación que hacen posible la creación de un programa informático. La característica básica de estos lenguajes es la interpretación exacta de todos sus constructos de lenguaje y todas las operaciones sobre ellos. Es un diseño abstracto artificial. Se entiende que las interpretaciones humanas, vagas, emocionales y subjetivas, llamadas connotaciones, deben ser eliminadas y reemplazadas por interpretaciones exactas. Logrará la prohibición (anulación), la vaguedad interna, que también expulsará la emotividad humana y la subjetividad, ver Vagnost. Con esta interferencia, todo lo humano (vaguedad, subjetividad, emocionalidad) desaparece, y el resultado de esta destrucción es el árido desierto de una máquina sin alma: un lenguaje formal artificial (computadora). El significado de cada construcción de lenguaje (cadenas de símbolos) y cada operación por encima de estos constructos se perfila con precisión (con cero vaguedad interna), de modo que cada persona conocedora sabe sin importar lo que signifiquen. Los objetos con elementos definidos con tanta precisión forman un grupo que llamamos mundo exacto. Esto incluye no solo lenguajes de computadora, máquina de Turing, sino también matemáticas, lógica formal, juegos exactos (ajedrez, dama, juegos de cartas, etc.), ciencia exacta. Otro desastre para el mundo exacto, causado por la prohibición de la vaguedad interna, es:

Pérdida de impulso inferencial

Al demostrar la vaguedad interior más allá de los límites del mundo exacto, hemos mostrado no solo el espíritu humano de la invención que vive en la hipotética imaginación vaga y el lenguaje sensorial, sino también la habilidad inventiva del auto-movimiento del pensamiento. Por lo tanto, hemos perdido la inferencia de la inferencia en el mundo exacto. La pérdida de la auto-movilidad de la inferencia, la imposibilidad de transmitirla al mundo con una vaguedad interna prohibida, es un paso del hombre a la máquina desalmada; es un paso de lo vivo a lo inanimado en el sentido informativo. Por ejemplo, en matemáticas, un móvil humano debe buscar la forma de descubrir cómo se pueden elegir las relaciones matemáticas para obtener las relaciones deseadas (finales). En un ejemplo simple, esto se muestra en la página Exact Science. Lo que se aplica a las matemáticas también es cierto en el juego de cartas o el ajedrez. Los significados de las cartas o las piezas de ajedrez son conocidos por el hombre conocido, como lo son las reglas del juego. El jugador (movible) debe aplicar su intelecto para seleccionar los golpes en juego de acuerdo con las reglas. Si el movimiento en la derivación matemática o el juego exacto debe programarse para la computadora, la actividad del iniciador debe programarse. El programador debe programar el rol del ingeniero (matemático o jugador) para que, después de cada jugada o paso de derivación, el móvil (programado) pueda generar el siguiente paso. No es apropiado buscar una máquina mágica en la computadora, su magia es tan vacía como la magia de las pilas de cartas, o las figuras en el tablero de ajedrez, carecen de motores, carecen de vida. Hybatelem es en cualquier caso una persona, su capacidad intelectual. A diferencia de otras máquinas que procesan o procesan masa, la computadora procesa información, pero esta diferencia no debe ser engañosa. Tampoco debe engañar el conocimiento de que el programa puede crearse de tal manera que pueda cambiarse a sí mismo, porque a pesar de todos los cambios, será parte del mundo exacto y no puede abandonarlo. La característica clave de la máquina es la cantidad (a veces la precisión, inalcanzable manualmente) de las entidades procesadas (materia, información) y el uso de la entrada de energía externa para esta actividad. La excavadora de ruedas en la superficie de las minas con su masa de carbón grueso abre posibilidades que no existirían si sus actividades fueran apoyadas por personas (miles de personas) con guijarros y palas. La máquina con su cantidad de rendimiento (con una velocidad de actividad en comparación con un hombre) permite la realización de actividades, de otro modo irrealizables, ya sea la extracción de roca o el procesamiento de información.

Eso es para la herramienta: una computadora que tiene inteligencia artificial disponible para modelar. Hay que tener en cuenta que los lenguajes de programación (y por lo tanto el equipo) pertenecen al mundo son exactamente máquina exacta y exactitud se encuentra bajo custodia mientras perfecta psique humana, con el significado de las estructuras del lenguaje y las operaciones sobre ellos.

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La Inteligencia Artificial aborda dos tipos de problemas, dependiendo de si están relacionados con el mundo real o no. Aquellos que no están relacionados con el mundo real provienen de un mundo exacto, por ejemplo, juegos exactos (ver Exacto) o pruebas matemáticas (prueba de teoremas). Este es el modelado del mundo exacto con el mundo exacto, y el modelado se reduce principalmente a modelar el motivo. El más famoso es el modelado de los movimientos del experto en ajedrez. Limitar los obstáculos puede ser la complejidad de los algoritmos (ver también Complejidad asintótica), los motores de modelado, y posiblemente, por ejemplo, una serie de combinaciones de disposición de ajedrez u otros modelos de inteligencia artificial.

Además, la situación se complica tan pronto como se trata de problemas del mundo real. El único puente entre un mundo exacto y uno real es una herramienta que llamamos cantidad (resistencia mecánica, concentración de iones en solución, intensidad de iluminación, etc.). Es común a estos dos mundos, porque el mundo exacta se describe exactamente (con vaguedad cero interno de su interpretación), es decir, para que todos en la persona de campo educado sin ninguna duda conoce su importancia, y en el mundo real es una sonda medible primaria a este mundo, y por lo tanto su representante elemental medible. Es la piedra angular de una ciencia exacta. Los problemas de inteligencia artificial relacionados con el mundo real deben dividirse en dos categorías.

El primero es donde el Modelo de Inteligencia Artificial utiliza el conocimiento sobre el mundo real, de modo que deriva el conocimiento de un cierto conjunto de conocimiento (de fondo) del conocimiento oculto, pero deducible de él. Tal modelo se llama sistema experto. Puesto que este modelo debe ser parte de un mundo exacto, es necesario que el conocimiento se ha escrito en un lenguaje artificial formales (matemáticas, la lógica formal, lenguaje de programación), es decir, en el lenguaje de la interpretación exacta, y por lo tanto no podía ser de lenguaje natural con vaga, emocional y subjetiva interpretaciones - connotaciones. Este conocimiento debe por lo tanto ser adquirido a través del método de la ciencia exacta. Cabe señalar que el conocimiento obtenido el conocimiento humano de forma natural vaga, subjetiva y emocional expresada en lenguaje natural, no son transferibles a un conocimiento exacto, exacto lenguaje formal para describir ver vaguedad. Si la estructura lingüística del lenguaje natural inserta en el mundo exactas (matemáticas, la lógica formal, lenguajes de programación), tenemos que renunciar a su sentido natural, del hombre asignado, porque el mundo exacto no es un factor que habría sido capaz de determinar, aplicar y proceso (es capaz solo de la psique humana). Tales construcciones de lenguaje pueden procesarse como cualquier cadena de símbolos, pero sin su interpretación natural. Ya sea la ignorancia o la ignorancia de las posibilidades antes mencionadas de entrar en el mundo exacto, se han descubierto intentos erróneos de utilizar el conocimiento del lenguaje natural obtenido del conocimiento humano natural al comienzo de los pensamientos de la inteligencia artificial.

La segunda categoría de problemas relacionados con el mundo real son los procesos intrapsíquicos en los cuales la inteligencia humana, es decir, los procesos generados por el mundo real. Estos procesos están inherentemente relacionados con la vaga interior, de modo que no hay puente exacta en el mundo, para el puente anteriormente mencionado, que es variable, requiere una prohibición de vaguedad interna, y es en el caso de procesos vnitropsychických parte inherente. Por lo tanto, la rama de la inteligencia artificial, que hemos descrito anteriormente: Modelar las manifestaciones externas de la actividad humana inteligente ni siquiera lo intenta, no tiene las herramientas para hacerlo. Sin embargo, debe notarse la segunda rama de la inteligencia artificial, liderada por el modelado de la actividad de las redes neuronales. Se ponen grandes esperanzas en ello, pero es necesario determinar en qué medida este modelo puede acercarse al cerebro humano real, es decir, procesos con vaguedad interna inherente. Históricamente, el primer modelo matemático de actividad neuronal fue presentado por Warren McCulloch y Walter Pitts en 1943. Es esencial que el modelo (matemático) pertenece al mundo exacta, y que todos sus seguidores van de esta manera, la esencia del modelo original de una neurona, sino que se transforma en formas cada vez más complejas (de acuerdo a la imaginación creativa y la experiencia profesional del autor) pero aún así como un modelo matemático (computadora), un modelo de un mundo exacto con vaguedad interna prohibida. Los procesos inherentemente vagos reales que se ejecutan en el cerebro humano no pueden ser modelados por un mundo exacto, es decir, un lenguaje matemático o una computadora. Un estudio muy completo de la estructura y la actividad de una neurona llevada a cabo bajo un microscopio electrónico es presentado por el prof. Stuart Hameroff en su libro. En la neurona se muestra como una estructura muy compleja que tiene su propio comportamiento autonomía basado en el procesamiento de grandes cantidades de información, utilizados principalmente para la creación personalizada (inteligente) habilidades de toma de cooperación con otras neuronas decisión. Tales neuronas son aproximadamente 100 billones en el cerebro humano. Dado que los procesos inherentemente vagos del cerebro humano no pueden ser modelados por el mundo exacto, se deben buscar otras herramientas de modelado, probablemente biológicas. Vnitropsychické procesa con su vinculación inherente a vnitropsychickou vaguedad diferir de todos los procesos hasta ahora estudiados que ocurren en el mundo real, por ejemplo. La física, química, etc A medida que la búsqueda de nuevas formas (en este caso, un paso al costado de la ruta mediante programación indica la inteligencia artificial), por lo tanto, hay intentos utilizar estructuras cerebrales vivas, como las ratas en lugar de modelos informáticos de redes neuronales. Estas estructuras cerebrales vivas están, a través de una interfaz adecuada, involucradas en sistemas de procesamiento artificial (computadora) que son parte de, por ejemplo, robots cognitivos.

En resumen, por lo tanto, podemos decir que se describen los límites de la inteligencia artificial:

- Complejidad de algoritmos.

- Para temas del mundo real, también es necesario utilizar solo el conocimiento adquirido a través del conocimiento artificial de la ciencia exacta, escrito matemáticamente (por el lenguaje de programación) representado por las relaciones entre las cantidades. No es posible utilizar un conocimiento intrínsecamente vago obtenido por el conocimiento humano natural, representado por un lenguaje natural vago, emocional y subjetivo. Tampoco pueden ser traducidos al lenguaje formal. Dado que un lenguaje formal artificial es capaz de representar solo el conocimiento del mundo real que se ha obtenido mediante el conocimiento artificial de la ciencia exacta, y esto es solo una pequeña fracción del conocimiento humano, la aplicabilidad de la inteligencia artificial a este respecto es muy limitada.

- Vaguedad inherente de los procesos psíquicos internos. No hay una herramienta de lenguaje disponible para describir los procesos intrínsecos e intrínsecamente vagos del cerebro humano para que puedan ser modelados por el mundo exacto: la computadora. Por lo tanto, incluso las redes neuronales modeladas por el mundo exacto no pueden ser un modelo suficientemente adecuado de los procesos reales e intrínsecamente vagos de la psique humana en el mundo real: el cerebro humano.

Posible camino de mayor desarrollo

Los procesos inherentemente vagos de la psique humana tienen sus portadores materiales: procesos bioquímicos, aparentemente en su núcleo, que pueden describirse mediante leyes químicas y físicas. Si se reconoce y determina el principio de crear un entorno de proceso con vaguedad inherente, estos procesos pueden imitarse artificialmente, tal vez incluso en una naturaleza distinta de la esencia biológica del cerebro humano. Es el descubrimiento de los principios del medio ambiente con vaguedad interna no contraída, y por lo tanto la comprensión del principio de la vida en el sentido informativo.

prueba de Turing
información relacionada también se puede encontrar en la prueba de Turing artículo.
En esta comparación también se cree test de Turing expresado por la ciencia de la computación Alan Turing en 1950 en su artículo "Máquinas de computación e inteligencia". En pocas palabras, dice que para que las máquinas inteligentes pueden decir, si no podemos reconocer su producción lingüística de los seres humanos de salida lingüísticas.

argumento de la habitación china es a menudo considerado como un argumento en contra de la prueba de Turing. Teniendo en cuenta que podría haber una máquina capaz de simular el comportamiento de un conjunto inteligente de respuestas preparadas a todas las preguntas posibles y sin nada más allá de "pensar".

redes neuronales
También puede encontrar información relacionada en Neuron Network.
Las redes neuronales artificiales en la inteligencia artificial tienen el patrón de comportamiento de estructuras biológicas correspondientes. Se componen de modelos computacionales de las neuronas que transmiten señales a la otra y transforman utilizando la función de transferencia a otro "neuronas".

programación genética
información relacionada también se puede encontrar en el artículo de la programación genética.
La programación genética no está hablando estrictamente un medio para resolver problemas de la inteligencia artificial, pero un enfoque programático general, que en lugar de escribir un algoritmo específico para la solución de esta tarea de buscar métodos proceso evolutivo.

sistemas expertos
información relacionada también se puede encontrar en el artículo Sistema Experto.
El sistema experto es un programa informático que tiene la tarea de proporcionar asesoramiento de expertos, la decisión o recomendar una solución en una situación específica.

Los sistemas expertos se han diseñado para que puedan manejar la información no numérica y vago para hacer frente a los puestos de trabajo que no pueden ser resueltos por los procedimientos algorítmicos tradicionales.

búsqueda en el espacio de estados
información relacionada también se puede encontrar en el espacio de búsqueda artículo Estado.
En particular, en el desarrollo de algoritmos para la solución de juegos clásicos (ajedrez, damas), parece apropiado para definir un conjunto de condiciones en las que podemos conseguir en el juego, o movimientos posibles transiciones entre estados y la posición inicial y final. Buscamos entonces el camino desde el estado inicial al estado final, lo que significa nuestro éxito.

Desde los espacios de estados pueden ser grandes (por ejemplo, ir en el juego), y en algunos casos incluso infinitos, es necesario elegir un método inteligente de recorte caminos inadecuados y las posiciones de la valoración.

minería
información relacionada también se puede encontrar en el artículo de minería de datos.
conjuntos de datos de gran tamaño (a menudo almacenados en bases de datos) sobre un sistema no son utilizables y derecha comprensible, aunque contengan la información y los patrones de comportamiento del sistema monitorizado. método de extracción convierte los datos en un formas compactas y explícitos que describen un sistema que es más aplicable.

En un sentido amplio, no se trata solo del procesamiento de datos elementales (números, cadenas, datos categoriales) sino también del procesamiento de sonido e imágenes (Procesamiento de imágenes digitales) Videa, lengua materna (ver procesamiento del lenguaje natural, corpus) y bioinformática (bioinformática).

Las salidas son diferentes para diferentes tareas, y también depende de lo que queremos ser y lo que (y qué tan bien) podemos sacar a relucir.

aprendizaje automático
También se puede encontrar información relacionada en Machine Learning.
algoritmos de éxito
Hry
1979 años, superando campeón del mundo de la informática en el juego de backgammon.
El Royal Chess Game ha sido objeto de análisis desde los inicios de la informática. La solución al problema se ha asociado con la inteligencia desde el principio, pero ganar no tiene que significar una mayor inteligencia. 1997 derrotó a Deep Blue de IBM, el actual campeón mundial Garri Kasparov. Deep Blue, sin embargo, era un sistema híbrido con aceleradores computacionales. Era más sobre la fuerza bruta. La IA actual ya no tiene tanto éxito y es más exitosa.
Chinook es un programa para la reproducción de una señora Inglés, cuyos creadores en julio 2007 declararon que no se pueden perder. Durante varios años antes descuartizado regularmente oponentes humanos. Este resultado se logró mediante una combinación de fuerza bruta durante el escaneado de las posiciones en el medio del juego y una buena base de datos y terminales de lanzamiento.
Los programas de ordenador a menudo van a jugar tan bien no tienen. Esto es aparentemente debido a que el Goban (ir a bordo) es bastante extensa entre sí piedra mentir aumenta la complejidad de la toma de decisiones, que, sin embargo, la gente tiene la oportunidad de manejar debido a su capacidad innata para reconocer formas. Pero los mejores programas que utilizan tanto la solución de fuerza bruta (más de búsqueda de árbol) y la intuición son capaces de derrotar (2016) y maestros.
otros algoritmos
Combate aéreo AI alfa puede resultar en combate aéreo mejor que los pilotos humanos.
Ciertas tareas para las pruebas de inteligencia IA es capaz de hacer frente mejor que la mayoría de la gente.
AI también es capaz de manejar prueba del espejo.
IA es capaz de determinar el riesgo de insuficiencia cardíaca mejor que un médico.
AI hace que sea fácil de imitar voces humanas.
Problemas
El problema es que AI se comporta como una caja negra. El hombre tiene que creer ciegamente los resultados que pueden ser mejores (más inteligentes) que los suyos, porque no los entienden. Se llama después de una IA explicativa (XAI).

AI puede eliminar la distorsión cognitiva humana. Sin embargo, puede presentar su propia distorsión. Tanto el pensamiento humano como el artificial pueden ser engañados.

Inteligencia Artificial en la Cultura
Las máquinas razonables son un tema agradecido para los escritores de ciencia ficción. Isaac Asimov dedicó gran parte de su trabajo narrativo a los temas de inteligencia robótica, su historia corta I, Robot, así como la historia de The Half-Man, fue filmada.

El autor polaco, Stanisław Lem, trató los aspectos filosóficos de la inteligencia de la inhumanidad en sus libros Cyberdia y Solaris (que una vez más se filmó, incluso dos veces). Algunos aspectos de la inteligencia artificial también se discutieron en Golem XIV.

De hecho, gran parte de las publicaciones sobre el estilo actual de la ciencia ficción cyberpunk están intrínsecamente relacionadas con la penetración de las propiedades humanas y mecánicas, a fin de hacer frente a la idea de una máquina inteligente. Como ejemplo, mencionemos al Neuromante William Gibson.

La audiencia de la audiencia a mediados de siglo a principios de siglo más afectó a la trilogía de Matrix, que habla de un mundo dominado por la inteligencia artificial creada originalmente por el hombre. Entre los trabajos anteriores más influyentes se encuentran Terminator o Blade Runner.

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