Usuario:Pcamellon/Taller/Inteligencia Artificial
Aproximaciones
hay no establecido unificando teoría o paradigma que guías AI búsqueda. Los investigadores discrepan aproximadamente muchos asuntos. Unos cuantos del más largo estando cuestiona aquello ha seguido sin respuesta es estos: tener que la inteligencia artificial simula inteligencia natural por estudiar psicología o neurología? O es biología humana como irrelevante a AI investiga tan biología de pájaro es a ingeniería aeronáutica? Puede comportamiento inteligente ser descrito utilizando principios sencillos , elegantes (como lógica u optimización)? O necesariamente requiera solucionar un número grande de completamente problemas no relacionados? Puede inteligencia ser reproducido utilizando alto-símbolos de nivel, similares a palabras e ideas? O requiera "sub-procesamiento" simbólico? John Haugeland, quién acuñó el plazo GOFAI (Inteligencia Artificial Anticuada Buena), también propuso que AI tener que más correctamente ser referido a inteligencia tan sintética,[104] un denominar cuál desde entonces ha sido adoptado por algunos no-GOFAI investigadores.[105][106][1]
Stuart Shapiro divide IA investigación en tres enfoques, a la que él llama computacional de la psicología computacional de filosofía y ciencias de la computación. Computacional de la psicología se utiliza para hacer que los programas informáticos que imitan el comportamiento humano.[2] Computacional de la filosofía, se utiliza para desarrollar una adaptación, de flujo libre de la computadora de la mente. la Aplicación de la informática sirve el objetivo de la creación de equipos que pueden realizar tareas que sólo las personas que antes podía lograr. en Conjunto, el humanesque comportamiento, la mente y las acciones que componen la inteligencia artificial.
Cibernética y simulacro de cerebro
En el @1940s y @1950s, un número de investigadores exploró la conexión entre neurología, teoría de información, y cibernética. Algunos de ellos construyeron máquinas que utilizó redes electrónicas para exhibir inteligencia rudimentaria, como W. Las tortugas de Grey Walter y el Johns Hopkins Bestia. Muchos de estos investigadores reunieron para reuniones del Teleological Sociedad en Princeton Universidad y el Club de Proporción en Inglaterra. Por 1960, esta aproximación era en gran parte abandonada, a pesar de que los elementos de él serían revividos en el @1980s.
Simbólico
Cuándo el acceso a ordenadores digitales devenía posible en el medio @1950s, AI la búsqueda empezó para explorar la posibilidad que la inteligencia humana podría ser reducida a manipulación de símbolo. La búsqueda estuvo centrada en tres instituciones: Carnegie Mellon Universidad, Stanford y MIT, y cada cual uno desarrolló su estilo propio de búsqueda. John Haugeland nombró estas aproximaciones a AI "buenos viejos fashioned AI" o "GOFAI". Durante el @1960s, las aproximaciones simbólicas habían conseguido éxito grande en simular alto-nivela pensar en programas de manifestación pequeña. Las aproximaciones basaron encima la cibernética o las redes neuronales eran abandonadas o empujados al fondo.[3] Investigadores en el @1960s y el @1970s estuvieron convencidos que las aproximaciones simbólicas finalmente tendrían éxito en crear una máquina con inteligencia general artificial y consideró esto el objetivo de su campo.
Simulacro cognitivo
Economista Herbert Simon y Allen Newell estudió problema humano-solucionando habilidades e intentados para formalizarles, y su trabajo puso las fundaciones del campo de inteligencia artificial, así como ciencia cognitiva, búsqueda de operaciones y ciencia de administración. Su equipo de búsqueda utilizó los resultados de experimentos psicológicos para desarrollar programas que simuló las técnicas que las personas utilizaron para solucionar problemas. Esta tradición, centrado en Carnegie Mellon la universidad finalmente culminaría en el desarrollo del Soar arquitectura en el medio @1980s.
Lógica-basó
Diferente Newell y Simon, John McCarthy sentía que las máquinas no necesitaron para simular el humano pensó, pero en cambio tendría que intentar encontrar la esencia de problema y razonamiento abstractos que solucionan, a toda costa de si las personas utilizaron los mismos algoritmos. Su laboratorio en Stanford (VELA) centró encima utilizando lógica formal para solucionar una variedad ancha de problemas, incluyendo representación de conocimiento, planeando y aprendizaje. La lógica era también el foco del trabajo en la Universidad de Edimburgo y en otro lugar en Europa cuál dirigió al desarrollo del Prólogo de lenguaje de programación y la ciencia de programación de lógica.
Anti-Lógica o scruffy
Investigadores en MIT (como Marvin Minsky y Seymour Papert) encontró que solucionando problemas difíciles en la visión y procesamiento de lengua natural requirieron soluciones ad hoc @– argumentaron que había no principio sencillo y general (gusta lógica) que capturaría todos los aspectos de comportamiento inteligente. Roger Schank describió su "anti-aproximaciones" de lógica como "scruffy" (como opposed a los "paradigmas" ordenados en CMU y Stanford). Commonsense Bases de conocimiento (como Doug Lenat Cyc) es un ejemplo de "scruffy" AI, desde entonces tienen que ser construidos a mano, uno concepto complicado a la vez.
Conocimiento-basó
Cuándo los ordenadores con memorias grandes devenían disponibles alrededor 1970, investigadores de todo tres tradiciones empezaron para construir conocimiento a AI aplicaciones. Esta "revolución de conocimiento" dirigió al desarrollo y despliegue de sistemas expertos (introducidos por Edward Feigenbaum), el primera forma verdaderamente exitosa de AI software. La revolución de conocimiento era también conducida por la realización que las cantidades enormes de conocimiento serían requeridas por muchos sencillos AI aplicaciones.
Sub-Simbólico
Por el @1980s progreso en simbólico AI parecía para parar y muchos creyeron que los sistemas simbólicos nunca serían capaces de imitar todos los procesos de cognición humana, especialmente percepción, robótica, aprendiendo y reconocimiento de patrón. Un número de investigadores empezó para mirar a "sub-aproximaciones" simbólicas a concretos AI problemas. Sub-Los métodos simbólicos dirigen acercar inteligencia sin representaciones concretas de conocimiento.
Inteligencia encarnada
Esto incluye encarnado, situado, comportamiento-basado, y nouvelle AI. Investigadores del campo relacionado de robóticas, como Rodney Brooks, rehusado simbólico AI y centrado en los problemas de ingeniería básicos que dejaría robots para mover y sobrevivir. Su trabajo revivió el punto de vista no simbólico de los investigadores de cibernética tempranos del @1950s y reintroduced el uso de teoría de control en AI. Esto coincidido con el desarrollo de la tesis de mente encarnada en el campo relacionado de ciencia cognitiva: la idea que aspectos del cuerpo (como movimiento, percepción y visualización) está requerido para inteligencia más alta.
Inteligencia computacional e informática blanda
Interés en redes neuronales y "connectionism" estuvo revivido por David Rumelhart y otros en medio de @1980s. Las redes neuronales son un ejemplo de informática blanda --- son soluciones a problemas cuáles no pueden ser solucionados con certeza lógica completa, y donde una solución aproximada es a menudo suficiente. Otras aproximaciones de informática blandas a AI incluye sistemas borrosos, computación evolutiva y muchos herramientas estadísticas. La aplicación de informática blanda a AI está estudiado en conjunto por la disciplina de emerger de inteligencia computacional.
Estadístico
En el @1990s, AI los investigadores desarrollaron herramientas matemáticas sofisticadas para solucionar concreto subproblems. Estas herramientas son verdaderamente científicas, en el sentido que sus resultados son ambos medibles y verificables, y han sido responsables para muchos de AI éxitos recientes. La lengua matemática compartida ha también permitted un nivel alto de colaboración con más estableció campos (como matemáticas, economía o búsqueda de operaciones). Stuart Russell y Peter Norvig describe este movimiento cuando nada menos de una "revolución" y "la victoria del neats". Los críticos argumentan que estas técnicas (con pocas excepciones[120]) es demasiado centrado en problemas particulares y ha fallado para dirigir el objetivo de plazo largo de inteligencia general.[121] hay un debate actual sobre la pertinencia y validez de aproximaciones estadísticas en AI, ejemplificados en parte por intercambios entre Peter Norvig y Noam Chomsky.[122][123]
Integrando las aproximaciones
- Paradigma de agente inteligente
- Un agente inteligente es un sistema que percibe su entorno y toma acciones qué maximize sus posibilidades de éxito. Los agentes inteligentes más sencillos son programa aquello soluciona problemas concretos. Más complicó los agentes incluyen seres humanos y organizaciones de seres humanos (como empresas). El paradigma da licencia de investigadores para estudiar problemas aislados y encontrar soluciones que es ambos verificable y útil, sin estar de acuerdo encima uno aproximación sola. Un agente que soluciona un problema concreto puede utilizar cualquier aproximación que trabajos @– algunos agentes son simbólicos y lógicos, algunos son sub-las redes neuronales simbólicas y otros pueden utilizar aproximaciones nuevas. El paradigma también da investigadores una lengua común para comunicar con otros campos—como teoría de decisión y economía—que también conceptos de uso de agentes abstractos. El paradigma de agente inteligente devenía ampliamente aceptado durante el @1990s.
- Arquitecturas de agente y arquitecturas cognitivas
- Los investigadores tienen diseñó sistemas para construir sistemas inteligentes fuera de interaccionar agentes inteligentes en un multi-sistema de agente. Un sistema con ambos simbólico y sub-los componentes simbólicos es un sistema inteligente híbrido , y el estudio de tales sistemas es integración de sistemas de inteligencia artificial. Un sistema de control jerárquico proporciona un puente entre sub-simbólico AI en sus niveles más bajos, reactivos y tradicionales simbólicos AI en sus niveles más altos, dónde constreñimientos de tiempo relajado permiten planear y modelización mundial. Rodney Brooks' subsumption la arquitectura era una propuesta temprana para #un sistema tan jerárquico.
Herramientas
En el curso de 60+ años de búsqueda, AI ha desarrollado un número grande de herramientas para solucionar los problemas más difíciles en informática. Unos cuantos del más general de estos métodos están hablados abajo.
Notas
- ↑ Nils Nilsson writes: "Simply put, there is wide disagreement in the field about what AI is all about" (Nilsson, 1983, p. 10).
- ↑ Shapiro, Stuart C. (1992), "Artificial Intelligence", in Stuart C. Shapiro (ed.), Encyclopedia of Artificial Intelligence, 2nd edition (New York: John Wiley & Sons): 54-57. 4 December 2016.
- ↑ The most dramatic case of sub-symbolic AI being pushed into the background was the devastating critique of perceptrons by Marvin Minsky and Seymour Papert in 1969. See History of AI, AI winter, or Frank Rosenblatt.
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