¿Según Stuart Russell y Peter Norvig cuáles son los 4 Sistemas o tipos de la inteligencia artificial? – Explique cada una para hoy plissssssssss
Respuestas a la pregunta
Respuesta:
1. Máquinas reactivas
Los tipos más básicos de sistemas de IA son puramente reactivos. No tienen la capacidad de formar recuerdos. Tampoco pueden utilizar experiencias pasadas en las que basar las decisiones actuales.
Deep Blue fue una supercomputadora creada por IBM. Fue capaz de vencer al ajedrez al gran maestro internacional Garry Kasparov. Ocurrió a fines de la década de 1990 y es el ejemplo perfecto de este tipo de máquina.
Puede identificar las piezas en un tablero de ajedrez y saber cómo se mueve cada una. Puede realizar predicciones sobre los mejores movimientos y elegir el mejor de todas las posibilidades.
Pero no tiene ningún concepto del pasado. Tampoco posee recuerdos de lo que ha sucedido antes. Aparte de una regla de ajedrez, Deep Blue ignora todo antes del momento presente. Todo lo que hace es enfocar las piezas del tablero en tiempo real y elegir entre los siguientes movimientos posibles.
Es importante que el usuario sepa que está tratando con una máquina en una conversación de texto o voz, y evitar crear falsas expectativas sobre lo que puede esperar de dicha conversación.
2. Memoria limitada
El Tipo II maneja máquinas que pueden mirar hacia el pasado. Los vehículos autónomos ya hacen algo parecido. Por ejemplo, observan la velocidad y dirección de otros autos. Para que funcionen así hay que identificar objetos específicos y monitorearlos a lo largo del tiempo.
Digamos que estas observaciones se agregan a las representaciones preprogramadas para la memoria de estos coches. Se incluyen marcas de carril, semáforos y otros elementos importantes, como curvas en la carretera.
También se añaden experiencias como cuando el automóvil decide en qué momento cambiar de carril para evitar interrumpir a otro conductor o ser embestido por un automóvil cercano.
Deep Blue fue una supercomputadora creada por IBM capaz de vencer al ajedrez al gran maestro internacional Garry Kasparov
Pero estas simples piezas de información sobre el pasado son solo transitorias. No se guardan como parte de la biblioteca de experiencias del automóvil. En estos tipos de inteligencia artificial, la máquina no puede compilar la experiencia durante años, como lo hace un humano.
Entonces, ¿cómo podemos construir sistemas de IA que construyan representaciones completas, recordar sus experiencias y aprender cómo manejar situaciones nuevas?
3. Teoría de la mente
Llegamos a un punto en el que nos acercamos más a los tipos de inteligencia artificial que deseamos en un futuro. Las máquinas de la siguiente clase son más avanzadas. No solo forman representaciones sobre el mundo, también sobre otros agentes o entidades.
En psicología, esto se denomina ‘teoría de la mente’. Implica la comprensión de que las personas, las criaturas y los objetos en el mundo pueden tener pensamientos y emociones que afectan a su propio comportamiento. Esto es crucial para la forma en que los humanos formamos sociedades, porque nos permite la interacción social.
Si las máquinas van a andar entre nosotros, deberán tener una comprensión sobre cómo pensamos y cómo sentimos. Además deberán llegar a saber qué esperamos y cómo queremos que nos traten. Tendrán que ajustar su comportamiento en consecuencia.
4. Autoconciencia
El paso final del desarrollo de la IA es construir sistemas que puedan formar representaciones sobre sí mismos. En última instancia, los investigadores de la IA tendrán que comprender no solo la conciencia, sino también construir máquinas que la tengan.
Los seres conscientes son conscientes de sí mismos, conocen sus estados internos y pueden predecir los sentimientos de los demás. Es probable que estemos lejos de crear máquinas que sean conscientes de sí mismas. Sin embargo, los esfuerzos se enfocan hacia la comprensión de la memoria, el aprendizaje y la capacidad de basar las decisiones en experiencias pasadas.
Explicación:
Respuesta:
- Sistemas que piensan como humanos: son los sistemas que tratan de emular el pensamiento humano como la toma de decisión, resolución de problemas y aprendizaje.
- Sistemas que actúan como humanos: estos tratan de actuar como humanos. Es decir, imitan el comportamiento humano. Un ejemplo de este sistema es la robótica.
- Sistemas que piensan racionalmente: tratan de imitar el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo el estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.
- Sistemas que actúan racionalmente: este sistema trata de emular de forma racional el comportamiento humano. Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.
Explicación:
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