¿Cuál es la definición de inteligencia artificial?
Introducción a la Inteligencia Artificial
Una rama de la informática.
Inteligencia artificial, la abreviatura en inglés es AI. Es una ciencia de nueva tecnología que estudia y desarrolla teorías, métodos, tecnologías y sistemas de aplicación que simulan, amplían y amplían la inteligencia humana. La inteligencia artificial es una rama de la informática que intenta comprender la naturaleza de la inteligencia y producir un nuevo tipo de máquina inteligente capaz de responder de manera similar a la inteligencia humana. La investigación en esta área incluye robótica, reconocimiento de lenguaje, reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y sistemas expertos. Desde el nacimiento de la inteligencia artificial, la teoría y la tecnología se han vuelto cada vez más maduras y los campos de aplicación continúan expandiéndose. Es concebible que los productos tecnológicos que traerá la inteligencia artificial en el futuro sean "contenedores" de sabiduría humana.
La inteligencia artificial es la simulación del proceso de información de la conciencia y el pensamiento humanos. La inteligencia artificial no es inteligencia humana, pero puede pensar como los humanos e incluso superar la inteligencia humana.
La inteligencia artificial es una ciencia desafiante y las personas que se dedican a este trabajo deben comprender los conocimientos informáticos, la psicología y la filosofía. La inteligencia artificial abarca una amplia gama de ciencias y consta de diferentes campos, como el aprendizaje automático, la visión por computadora, etc. En términos generales, uno de los principales objetivos de la investigación en inteligencia artificial es permitir que las máquinas realicen tareas complejas que normalmente requieren inteligencia humana. Pero diferentes épocas y diferentes personas tienen diferentes interpretaciones de este "trabajo complejo".
La definición de inteligencia artificial
La definición de inteligencia artificial se puede dividir en dos partes, a saber, "inteligencia artificial" e "inteligencia". "Artificial" es más fácil de entender y menos controvertido. A veces tenemos que considerar qué pueden hacer los humanos, o si la propia inteligencia de los humanos es lo suficientemente alta como para crear inteligencia artificial, etc. Pero, en general, los "sistemas artificiales" son sistemas artificiales en el sentido habitual.
Existen muchas preguntas sobre qué es la “sabiduría”. Esto implica otras cuestiones como la coherencia de la conciencia, el yo, la conciencia del pensamiento, incluido el pensamiento inconsciente, la mente inconsciente, la conciencia, etc. Es una creencia común que la única sabiduría que la gente conoce es la suya propia. Sin embargo, nuestra comprensión de nuestra propia inteligencia es muy limitada, y nuestra comprensión de los elementos necesarios de la inteligencia humana también es limitada, por lo que es difícil definir qué es la inteligencia "artificial". Por tanto, la investigación sobre inteligencia artificial implica a menudo el estudio de la propia inteligencia humana. Otras inteligencias en animales u otros sistemas artificiales también se consideran generalmente temas de investigación relacionados con la inteligencia artificial.
La inteligencia artificial está recibiendo cada vez más atención en el ámbito informático. Tiene aplicaciones en robótica, toma de decisiones económicas y políticas, sistemas de control y sistemas de simulación.
La definición de inteligencia artificial del profesor Nelson es: "La inteligencia artificial es una disciplina sobre el conocimiento: la ciencia de cómo expresar el conocimiento y cómo adquirirlo y utilizarlo". Otro investigador del MIT, el profesor Winston, cree: "Inteligencia artificial". es el estudio de cómo hacer que las computadoras realicen un trabajo inteligente que sólo los humanos podían hacer en el pasado." Estas declaraciones reflejan las ideas básicas y el contenido de la inteligencia artificial. Es decir, la inteligencia artificial es el estudio de las leyes de las actividades inteligentes humanas, la construcción de sistemas artificiales con cierta inteligencia y el estudio de cómo hacer que las computadoras realicen trabajos que requirieron inteligencia humana en el pasado, es decir, las teorías básicas, Métodos y tecnologías sobre cómo utilizar software y hardware para simular algunos comportamientos inteligentes de los humanos.
La inteligencia artificial es una rama de la informática. Desde la década de 1970, es conocida como una de las tres tecnologías más avanzadas del mundo: tecnología espacial, tecnología energética e inteligencia artificial. También se considera una de las tres tecnologías punteras del siglo XXI: ingeniería genética, nanociencia e inteligencia artificial. Esto se debe a que se ha desarrollado rápidamente en los últimos 30 años, se ha utilizado ampliamente en muchas disciplinas y ha logrado resultados fructíferos. La inteligencia artificial se ha convertido gradualmente en una rama independiente, formando su propio sistema en la teoría y la práctica.
La inteligencia artificial (Inteligencia artificial) es una disciplina que estudia cómo permitir que las computadoras simulen algunos de los procesos de pensamiento humano y comportamientos inteligentes como el aprendizaje, el razonamiento, el pensamiento, la planificación, etc. Incluye principalmente los principios de la realización de la inteligencia por computadora, haciendo que las computadoras sean similares a la inteligencia del cerebro humano y permitiendo que las computadoras logren aplicaciones de nivel superior. La inteligencia artificial involucrará ciencias de la computación, psicología, filosofía y lingüística. Se puede decir que casi todas las disciplinas de las ciencias naturales y sociales han ido mucho más allá del alcance de la informática. La relación entre la inteligencia artificial y la ciencia del pensamiento es la de práctica y teoría. La inteligencia artificial se encuentra en el nivel de aplicación técnica de la ciencia del pensamiento y es una rama de aplicación de la misma. Desde el punto de vista del pensamiento, la inteligencia artificial no se limita al pensamiento lógico. Sólo el pensamiento de imágenes y el pensamiento inspirador pueden promover el desarrollo revolucionario de la inteligencia artificial. Las matemáticas a menudo se consideran la ciencia básica de muchas materias, y las matemáticas también han entrado en los campos del lenguaje y el pensamiento. El tema de la inteligencia artificial también debe tomar prestadas herramientas matemáticas. Las matemáticas no sólo desempeñan un papel dentro del ámbito de la lógica estándar y las matemáticas difusas, sino que también entran en la disciplina de la inteligencia artificial, que se promoverán entre sí y se desarrollarán más rápidamente. [2]
El valor de la inteligencia artificial para la investigación
Por ejemplo, inicialmente el cerebro humano realizaba pesados cálculos científicos y de ingeniería. Ahora las computadoras no sólo pueden completar este cálculo, sino que también pueden hacerlo más rápido y con mayor precisión que el cerebro humano.
Por lo tanto, la gente contemporánea ya no ve estos cálculos como "una tarea compleja que requiere inteligencia humana". Se puede ver que la definición de personal de mantenimiento cambia con el desarrollo de los tiempos y el avance de la tecnología, y los objetivos específicos de la inteligencia artificial se desarrollan naturalmente con los cambios de los tiempos. Por un lado, constantemente logramos nuevos avances y, por otro, avanzamos hacia objetivos más significativos y difíciles.
La base matemática del aprendizaje automático general es la estadística, la teoría de la información y la teoría del control. También se incluyen otras materias no matemáticas. Este tipo de "aprendizaje automático" depende en gran medida de la "experiencia". Las computadoras necesitan adquirir conocimientos y aprender estrategias constantemente a partir de la experiencia de resolver un tipo de problema. Cuando se encuentran con problemas similares, utilizan el conocimiento experiencial para resolver problemas y acumular nuevas experiencias, al igual que la gente común. Podemos llamar a este método de aprendizaje "aprendizaje continuo". Pero además de aprender de la experiencia, los humanos también pueden crear, lo que supone un "aprendizaje salto". A esto se le llama "inspiración" o "epifanía" en algunos casos. Desde siempre, lo más difícil de aprender sobre las computadoras es la "epifanía". O, más estrictamente hablando, es difícil para las computadoras aprender "cambios cualitativos independientes de los cambios cuantitativos" en el aprendizaje y la práctica, y es difícil pasar directamente de una propiedad a otra, o de un concepto a otro. Debido a esto, el "cultivo" aquí no es lo mismo que la práctica humana. El proceso de la práctica humana incluye tanto la experiencia como la creación.
Esto es con lo que sueñan los investigadores inteligentes.
En 2013, S.C WANG, un investigador de datos del Centro de integración de datos, desarrolló un nuevo método de análisis de datos y derivó un nuevo método para estudiar las propiedades de las funciones. El autor considera que los nuevos métodos de análisis de datos proporcionan una forma de "crear" para la sociedad informática. Básicamente, este enfoque proporciona una forma bastante eficaz de simular la creatividad humana. Este enfoque está dotado de las matemáticas y es una "habilidad" que la gente corriente no puede tener pero que las computadoras sí pueden tener. A partir de entonces, las computadoras no sólo eran buenas en informática, sino también buenas en creación porque eran buenas en informática. Los informáticos deberían privar categóricamente a las computadoras "creativas" de capacidades informáticas demasiado completas; de lo contrario, algún día las computadoras realmente "capturarán" a los humanos.
Al revisar la derivación y las matemáticas del nuevo método, el autor amplía su comprensión del pensamiento y las matemáticas. Las matemáticas son concisas, claras, confiables y se basan en modelos. En la historia del desarrollo de las matemáticas, la creatividad de los maestros matemáticos brilla por todas partes. Estas ideas se presentan en forma de varios teoremas o conclusiones matemáticas. La característica más importante de los teoremas matemáticos es que se basan en algunos conceptos y axiomas básicos, se expresan en un lenguaje modelado y son ricos en información. Cabe decir que las matemáticas son la materia más simple y directa, y que encarna al menos un modo de creatividad.
La etapa de desarrollo de la inteligencia artificial
En el verano de 1956, un grupo de jóvenes científicos visionarios encabezados por MacArthur, Minsky, Rochester y Shennong se reunieron para estudiar y discutir una serie. de problemas relacionados utilizando máquinas para simular inteligencia, y se propuso por primera vez el término "inteligencia artificial", marcando el nacimiento oficial de esta nueva disciplina. La computadora "Deep Blue" de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez humano, lo que es una actuación perfecta de la tecnología de inteligencia artificial.
Desde que se propuso oficialmente la inteligencia artificial en 1956, ha experimentado grandes avances en los últimos 50 años y se ha convertido en una ciencia extensa, transversal y de vanguardia. En términos generales, el propósito de la inteligencia artificial es hacer que las máquinas informáticas piensen como humanos. Si quieres construir una máquina pensante, debes saber qué es el pensamiento y, además, qué es la sabiduría. ¿Qué tipo de máquina es inteligente? Los científicos construyen automóviles, trenes, aviones, radios y más. Imitan las funciones de los órganos de nuestro cuerpo, pero ¿pueden imitar las funciones del cerebro humano? Hasta ahora, todo lo que sabemos es que esto que tenemos en la coronilla es un órgano formado por miles de millones de células nerviosas. Sabemos tan poco sobre esto que imitarlo es probablemente la cosa más difícil del mundo.
Cuando aparecieron las computadoras, los humanos comenzamos a tener realmente una herramienta que podía simular el pensamiento humano. En los años siguientes, innumerables científicos trabajaron duro para lograr este objetivo. Hoy en día, la inteligencia artificial ya no es dominio exclusivo de unos pocos científicos. Los departamentos de informática de casi todas las universidades del mundo estudian esta materia, y los estudiantes universitarios que estudian informática también deben realizar dicho curso. Gracias a los incansables esfuerzos de todos, las computadoras actuales parecen haberse vuelto muy inteligentes. Por ejemplo, en mayo de 1997, la computadora Deep Blue desarrollada por IBM derrotó al maestro de ajedrez Kasparov. Quizás no hayas notado que en algunos lugares las computadoras ayudan a las personas a realizar otras tareas que originalmente pertenecían a los humanos. Las computadoras desempeñan un papel para los humanos con su alta velocidad y precisión. La inteligencia artificial siempre ha sido un tema de vanguardia en informática, y también existen lenguajes de programación de computadoras y otros programas informáticos debido al avance de la inteligencia artificial.
Introducción científica
Aplicación práctica
Visión artificial, reconocimiento de huellas dactilares, reconocimiento facial, reconocimiento de retina, reconocimiento de iris, reconocimiento de huellas palmares, sistema experto, planificación automática, inteligente búsqueda, demostración de teoremas, juegos, programación automática, control inteligente, robótica, comprensión de lenguajes e imágenes, programación genética, etc.
Categorías temáticas
La inteligencia artificial es un tema interdisciplinario, perteneciente a la intersección de las ciencias naturales y las ciencias sociales.
Disciplinas que involucran
Filosofía y ciencias cognitivas, matemáticas, neurofisiología, psicología, informática, teoría de la información, cibernética y teoría de la incertidumbre.
Categorías de investigación
Procesamiento del lenguaje natural, representación del conocimiento, búsqueda inteligente, razonamiento, planificación, aprendizaje automático, adquisición de conocimientos, problemas de programación combinatoria, problemas de percepción, reconocimiento de patrones, software de programación lógica Computación , gestión de imprecisión e incertidumbre, vida artificial, redes neuronales, sistemas complejos, algoritmos genéticos.
Conciencia e inteligencia artificial
La inteligencia artificial es esencialmente una simulación del proceso de información del pensamiento humano.
La simulación del pensamiento humano se puede realizar de dos formas. Una es la simulación estructural, que imita el mecanismo estructural del cerebro humano para crear una máquina "similar a un cerebro"; la segunda es la simulación funcional, que deja de lado temporalmente la estructura interna del cerebro humano y simula su proceso funcional. La aparición de las computadoras electrónicas modernas es una simulación de la función de pensamiento del cerebro humano y una simulación del proceso de información de pensamiento del cerebro humano.
La inteligencia artificial débil se está desarrollando rápidamente ahora. Especialmente después de la crisis económica de 2008, Estados Unidos, Japón y Europa esperan lograr la reindustrialización a través de robots. Los robots industriales se están desarrollando a una velocidad sin precedentes, lo que promueve aún más los continuos avances de la débil inteligencia artificial y las industrias relacionadas. Muchas tareas que deben ser realizadas por humanos ahora pueden ser realizadas por robots.
Sin embargo, una inteligencia artificial fuerte se encuentra temporalmente en un cuello de botella y requiere el esfuerzo de científicos y humanos.
Principales logros de la inteligencia artificial
Juegos hombre-máquina
1996 Del 10 al 17 de febrero, Garry Kasparov derrotó a Deep Blue 4-2.
Del 3 de mayo de 1997 al 3 de mayo de 2011, Garry Kasparov perdió ante el mejorado Deep Blue 2.5: 3.5.
En febrero de 2003, Garry Kasparov empató 3:3 con el equipo de fútbol de Shenzhen.
En junio de 2003, Garry Kasparov empató con "X3D Alemania" X3D-FRITZ 2:2.
Reconocimiento de patrones
Al utilizar el motor de reconocimiento de patrones $TERM, hay un motor de reconocimiento 2D, un motor de reconocimiento 3D, un motor de reconocimiento de ondas estacionarias y un motor de reconocimiento multidimensional.
El motor de reconocimiento 2D introduce reconocimiento de huellas dactilares, reconocimiento de retratos, reconocimiento de caracteres, reconocimiento de imágenes y reconocimiento de matrículas. El motor de reconocimiento de onda estacionaria introduce el reconocimiento de voz; el motor de reconocimiento 3D lanza la versión inteligente de reconocimiento de huellas dactilares Yudai Forest 1.25.
Ingeniería de automatización
Sistema OSO de conducción autónoma
Línea de montaje de fábrica de impresión
Diagrama YOD del sistema Falcon
Ingeniería del conocimiento
Este artículo toma el conocimiento en sí como objeto de tratamiento y estudia cómo utilizar la inteligencia artificial y la tecnología de software para diseñar, construir y mantener sistemas de conocimiento.
Sistema experto
Motor de búsqueda inteligente
Visión por ordenador y procesamiento de imágenes
Traducción automática y comprensión del lenguaje natural
Minería de datos y descubrimiento de conocimientos